Wie KI das Modellrisikomanagement in Banken transformiert
Banken haben lange auf verschiedene Modelle zurückgegriffen, um kritische Funktionen wie Kundengewinnung, Inkasso, das Management von Finanzkriminalität, insbesondere Geldwäsche, sowie die Kapitaladäquanz zu unterstützen.
Mit der fortwährenden Einführung neuer Technologien, die von fortschrittlichen Rechentechnologien bis hin zu maschinellem Lernen (ML) reichen, hat sich das Tempo der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen erheblich beschleunigt. Diese schnelle Entwicklung hat zu einem exponentiellen Anstieg der Größe und Komplexität der Modellbestände geführt, was das Management des Modellrisikos – das Potenzial für nachteilige Folgen aus fehlerhaften oder missbrauchten Modellen – zu einer wesentlichen Priorität für Finanzinstitute macht.
Modellrisiko als Schlüsselrisiko
Modellrisiko wird als eines der Schlüsselrisiken anerkannt, die Banken verwalten müssen, und steht unter erheblichem regulatorischen Aufsicht. Regulatorische Richtlinien wie das SR 11-7 in den USA und das SS1/23 im Vereinigten Königreich verlangen ein robustes Modellrisikomanagement (MRM), insbesondere durch das Framework der drei Verteidigungslinien. Unter dieser Struktur umfasst die erste Linie die Modellentwicklung; die zweite Linie beinhaltet die unabhängige Validierung und Zertifizierung von Modellen; und die dritte Linie sorgt für die Überwachung, um die Einhaltung von Richtlinien und Verfahren sowohl in den Entwicklungs- als auch in den Validierungsprozessen zu überprüfen.
Die Rolle von KI im Modellrisikomanagement
Die Verbesserung des MRM über alle drei Verteidigungslinien hinweg ist unerlässlich, aber nicht einfach. Der Aufstieg von generativer KI (GenAI) und KI-Agenten bietet jedoch die Möglichkeit, das MRM zu verbessern. Diese Technologien können die Produktivität erhöhen, indem sie die Effektivität aller Aufgaben und Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Modellrisikomanagement verbessern. Sie helfen auch, Fehler zu reduzieren und die Compliance zu stärken, indem sie Routineaufgaben automatisieren, menschliches Urteilsvermögen ergänzen und die Transparenz erhöhen.
Besonders KI-Agenten ermöglichen proaktive Compliance durch Selbstüberwachungssysteme und durchsuchen kontinuierlich nach Abweichungen, nicht dokumentierten Änderungen und Richtlinienverstößen, bevor Regulierungsbehörden diese Lücken identifizieren. Dies unterstreicht die dringende Notwendigkeit für Finanzinstitute, GenAI und KI-Agenten im gesamten Modellrisikomanagement zu übernehmen.
Integration von GenAI in das Modellrisikomanagement
Um das volle Potenzial von GenAI und KI-Agenten im Modellrisikomanagement zu realisieren, müssen Finanzinstitute diese Technologien in alle Aktivitäten innerhalb der Modellentwicklung, Validierung, Prüfung und proaktiven Compliance einbetten. Ein strukturiertes Verständnis hilft den Finanzinstituten, die Bereiche mit dem größten operativen und risikomanagementtechnischen Nutzen zu identifizieren.
Herausforderungen und Risiken
Das transformative Potenzial von GenAI und KI-Agenten im Modellrisikomanagement ist unbestreitbar. Ihre Integration muss jedoch sorgfältig verwaltet werden, um die Einführung neuer Risiken zu vermeiden. Modellgetriebene Entscheidungsfindung birgt inhärente Risiken, da Ergebnisse im Wesentlichen Schätzungen sind, die der Unsicherheit und zugrunde liegenden Annahmen unterliegen. Diese Abhängigkeit kann Finanzinstitute regulatorischen Geldstrafen, betrieblichen Verlusten und reputativen Schäden aussetzen, wenn Modelle fehlerhaft, missbraucht oder schlecht verwaltet werden.
Fazit
Banken müssen einen risikobasierten Ansatz verfolgen, indem sie GenAI schrittweise in ihre Modellmanagementprozesse einführen. Die Operationalisierung von GenAI und KI-Agenten im Modellrisikomanagement erfordert eine phasenweise Strategie, beginnend mit Modellen mit niedrigem Risiko. Die Zukunft des Modellrisikomanagements liegt in der Annahme von KI-Technologien, die eine kontinuierliche Überwachung und schnellere Reaktionen auf sich ändernde Marktbedingungen ermöglichen.
