Die Debatte über die KI-Blase verpasst die wahre Geschichte des BFSI: Auswirkungen der Regulierung
In den letzten zwei Jahren drehten sich die Debatten über künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Banking und Finanzdienstleistungen (BFSI) um die Frage: Handelt es sich um eine flüchtige Technologiebubble oder um eine Grundlage für einen nachhaltigen Wandel? Doch die Begeisterung für KI übersieht eine wichtige Realität. Im BFSI hängt der Erfolg von KI von ihrer Integration in vielfältige, stark regulierte Ökosysteme weltweit ab und nicht von schnellen Erfolgen.
Unabhängig von der Größe der Finanzinstitution, sei es eine große globale Bank, eine regionale Bank, ein Fintech oder eine lokale Kreditgenossenschaft, fungieren robuste regulatorische Rahmenbedingungen wie der EU AI Act, ISO/IEC 42001 und das AI Risk Management Framework (AI RMF) als Ermöglicher, um KI sicher, verantwortungsbewusst und effektiv zu nutzen. Die Leitlinien im System demokratisieren den Zugang zu KI und signalisieren einen Wandel von experimentellen Pilotprojekten hin zu skalierbaren, inklusiven Operationen.
Kontrollierte Einführung
Die frühe KI-Adoption im BFSI umfasste Pilotprojekte in den Bereichen Kundenservice, Betrugserkennung, Dokumentenautomatisierung und Risikomodellierung, die vielversprechende erste Erfolge versprachen. Während viele ermutigende Ergebnisse lieferten, standen kleine Akteure vor Ressourcenengpässen, die die Kluft zwischen Potenzial und weitreichender Implementierung verdeutlichten. Aufgrund intensiver regulatorischer Prüfungen hatten viele globale Banken, Kreditgenossenschaften und Mikrofinanzbanken Schwierigkeiten mit Erklärbarkeit, Verzerrung und Datenschutz.
Globale Aufsichtsbehörden wie die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS), die US-Notenbank und nationale Regulierungsbehörden betonten konsequent das Management von Modellrisiken, Governance und Verantwortung bei KI-gestützten Entscheidungen. Daher hatten KI-Initiativen, die keine Rückverfolgbarkeit und Kontrolle aufwiesen, Schwierigkeiten zu skalieren. Es entstand ein disziplinierter Ansatz, bei dem Banken weniger Anwendungsfälle priorisierten, stärkere Validierungsmechanismen einbetteten und die KI-Implementierungen an bestehenden Risiko- und Compliance-Rahmenwerken ausrichteten.
Regulierung als Entwurfsbeschränkung
Ein Missverständnis in der Debatte über die KI-Blase ist, dass Regulierung Innovationen hemmt. Im BFSI war oft das Gegenteil der Fall. Regulatorische Klarheit hat zu besseren Ingenieursentscheidungen geführt. KI-Systeme, die unter regulatorischer Aufsicht arbeiten können, sind robuster, erklärbarer und widerstandsfähiger.
Bereiche wie Kreditentscheidungen, Betrugsanalysen und Compliance-Überwachung sind klassische Beispiele. Da KI-Modelle Kundenentscheidungen beeinflussen, sollten Banken demonstrieren, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Daten verwendet werden und wie Ausnahmen gehandhabt werden. Erklärbarkeit ist eine regulatorische Anforderung. Ebenso bleibt menschliche Aufsicht zentral, insbesondere bei hochgradig wirkungsvollen Entscheidungen, was die Bedeutung von Modellen mit menschlicher Einbindung verstärkt.
Der wachsende Fokus auf Assurance spiegelt diesen Wandel wider. Qualitätsengineering und Validierung haben sich über funktionale Tests hinaus erweitert und beinhalten nun Verhaltensanalysen von Modellen, Datenverschiebungen und operationale Resilienz. Diese Praktiken spiegeln die regulatorischen Erwartungen wider und helfen Institutionen, im Laufe der Zeit Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen. Anstatt eine Blase zu erzeugen, formt die Regulierung KI in etwas Nachhaltigeres.
Studien zeigen, dass Banken mit ausgereiften Datenplattformen und integrierten Governance-Modellen höhere Renditen aus KI-Initiativen berichten. Beispielsweise erzielte ein großes Finanzinstitut im Jahr 2025 über 2 Milliarden USD an jährlichem Wert aus KI in Betrugsanalysen und prädiktiven Dienstleistungen, was auf integrierte Governance zurückzuführen ist. Talent wird ebenfalls zu einem Unterscheidungsmerkmal, da die Nachfrage nach Fachleuten wächst, die KI-Expertise mit Fachkenntnissen und regulatorischem Verständnis kombinieren.
Der Weg zur KI-Integration
KI wird zunehmend in die Kernarbeitsabläufe integriert, von der Transaktionsüberwachung bis hin zum Kundenengagement, anstatt daneben zu stehen. Eingebettete Finanzierungen und Automatisierung sind, obwohl sie für Endnutzer unsichtbar sind, in Bankplattformen integriert.
Diese Integration wirft Fragen zur Governance im großen Maßstab auf. Da KI-Systeme miteinander über Plattformen und Ökosysteme interagieren, wird die Verantwortung komplexer. Regulierungsbehörden signalisieren bereits Erwartungen hinsichtlich kontinuierlicher Überwachung, adaptiver Kontrollen und unternehmensweiter Modellaufsicht.
Compliance, Governance und Engineering werden die Zukunft der KI im BFSI bestimmen. Der Erfolg wird davon abhängen, Systeme aufzubauen, denen Regulierungsbehörden, Kunden und Vorstände vertrauen können, und die Fähigkeit der Branche, KI verantwortungsbewusst operationalisieren zu können, wird genau beobachtet.
