Warum KI-Regeln ein QA-Problem im Bankwesen werden
Die Governance des Ungovernierbaren: Warum die KI-Regulierung ein QA-Problem im Bankwesen wird.
Diese erste Folge einer dreiteiligen Serie über die KI-Governance im Banking QA und Software-Testing untersucht, warum Finanzinstitute Schwierigkeiten haben, moderne KI-Systeme mit regulatorischen Erwartungen in Einklang zu bringen, wie globale Regulierungsbehörden reagieren und warum QA-Teams ins Zentrum von KI-Risiken, -Sicherheiten und -Verantwortung gerückt werden.
Warum die KI-Governance auf dem QA-Schreibtisch gelandet ist
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr peripher für die Technologie im Finanzdienstleistungssektor. Sie prägt die Betrugsbekämpfung, die Transaktionsüberwachung, die Kreditentscheidungen, die Überwachung, die Schadensbearbeitung und zunehmend auch, wie Banken Software entwickeln, testen und veröffentlichen.
KI-gesteuerte Testautomatisierung, die Generierung synthetischer Daten und frühe agentische Testmodelle erscheinen mittlerweile in den Qualitätsengineering-Pipelines.
Als Ergebnis hat sich die Governance von einem abstrakten Politikthema zu einem operativen Problem für QA- und Software-Testteams entwickelt.
Im Mittelpunkt dieses Wandels steht eine tiefe Diskrepanz zwischen den regulatorischen Erwartungen und dem tatsächlichen Verhalten moderner KI-Systeme.
Einige Experten argumentieren, dass die regulatorischen Anforderungen und die Technologie grundsätzlich inkompatibel sind. Traditionelle regulatorische Rahmenbedingungen setzen voraus, dass Entscheidungen durch klare, umkehrbare Prozesse nachvollzogen werden können. Das QA im Bankwesen beruhte historisch auf derselben Annahme.
Doch diese Annahme bricht zusammen, wenn KI ins Spiel kommt. Moderne Modelle arbeiten durch Kompression. Sobald diese Kompression erfolgt, kann die ursprüngliche Logik nicht mehr rekonstruiert werden, wie es die Regulierungsbehörden erwarten.
Die Beschleunigung des Governance-Problems durch KI-Risiken
Die Dringlichkeit dieser Diskrepanz wird durch die Art und Weise verstärkt, wie KI die Bedrohungslandschaft neu gestaltet. KI ist nicht nur ein defensives Werkzeug; sie beschleunigt auch das Cyber-Risiko.
Angreifer können nun hochgradig personalisierte Angriffe in großem Maßstab durchführen. Für Banken hat dies direkte Auswirkungen auf QA.
KI-gesteuerte Systeme erweitern die Angriffsflächen, führen zu neuen Fehlermodi und erhöhen die Geschwindigkeit, mit der Vorfälle auftreten.
Die Testing-Teams werden daher aufgefordert, Systeme zu validieren, die sich unter extremem Zeitdruck sicher verhalten müssen.
Regulierung trifft QA-Realität
Diese Konvergenz von KI-Fähigkeiten und -Risiken kollidiert mit der Regulierung. Die EU-KI-Verordnung hat einen risikobasierten Rahmen eingeführt, der viele Anwendungsfälle von KI im Finanzdienstleistungssektor als hochriskant klassifiziert und Verpflichtungen in Bezug auf Governance, Transparenz und Nachverfolgung nach der Bereitstellung mit sich bringt.
Für QA-Teams verschiebt sich das Testen von einer Phase zu einer fortlaufenden Anforderung.
Die Verantwortung kann niemals ausgelagert werden. Wenn Organisationen auf diese KI-Modelle setzen und etwas schiefgeht, bleibt die Verantwortung bei der Organisation, die diese Modelle verwendet.
Warum Banken nach Governance-Klarheit verlangen
Banken lehnen die Regulierung nicht ab. Sie suchen Klarheit, die mit der technischen Realität übereinstimmt. Ohne diese Klarheit stagnieren KI-Initiativen oder werden zu Compliance-Risiken.
Wenn Regulierungsbehörden Beweisketten verlangen, die KI-Systeme nicht bereitstellen können, stehen QA-Teams vor einer unmöglichen Aufgabe. Aus diesem Grund ist die Governance auf dem QA-Schreibtisch gelandet. Das Testen ist der Punkt, an dem abstrakte regulatorische Erwartungen auf reale Systeme, echte Daten und echte Kunden treffen.
Mit der Integration von KI in die Kernbankoperationen erweitert sich die Rolle von QA von der Fehlererkennung zur Durchsetzung von Governance.
Die nächste Folge dieser Serie wird sich mit der Reaktion der Regulierungsbehörden in Europa, dem Vereinigten Königreich und Asien auf die Herausforderungen der KI-Governance befassen und wie Live-Tests, Aufsichtssandboxen und ergebnisbasierte Regulierung die KI-Gewährleistung im Finanzdienstleistungssektor umgestalten.
