Künstliche Intelligenz ist im Banking kein Zukunftsthema mehr – sie ist einsatzbereit. Doch zwischen Pilotprojekten und produktivem Rollout klafft eine gefährliche Lücke: Sicherheit, Regulierung und Governance. Während GenAI und Agentic AI enormes Effizienzpotenzial versprechen, scheitert die Umsetzung in der Praxis oft nicht an der Technologie, sondern an Compliance-Fragen. Die gute Nachricht: Secure & Compliant AI ist machbar – wenn Banken strukturiert vorgehen.

Warum Secure AI im Banking zur Führungsaufgabe wird

Banken bewegen sich in einem der am stärksten regulierten Märkte der Welt. Jede neue Technologie wird nicht nur auf Nutzen, sondern auf Lizenzfähigkeit geprüft. Genau hier liegt die Herausforderung bei AI im Banking:
KI-Systeme entscheiden, priorisieren, empfehlen – manchmal falsch, manchmal nicht erklärbar. Für Aufsichtsbehörden ist das kein Feature, sondern ein Risiko.

Die entscheidende Frage für Vorstände und Digitalverantwortliche lautet daher nicht mehr:
„Was kann KI?“
sondern
„Wie betreiben wir KI revisionssicher, kontrollierbar und compliant?“

Der regulatorische Rahmen: Die „Big Three“ im Überblick

EU AI Act: Hochrisiko ist der neue Standard

Der EU AI Act schafft erstmals einen verbindlichen Rechtsrahmen für KI-Systeme. Für Banken besonders relevant:
Credit Scoring, Betrugserkennung und Risikoanalysen gelten als Hochrisiko-KI.

Das bedeutet:

• Pflicht zur Risikoklassifizierung
• Hohe Anforderungen an Datenqualität und Dokumentation
• Menschliche Aufsicht bei kritischen Entscheidungen
• Transparenzpflicht: Chatbots müssen sich als KI zu erkennen geben

Kurz gesagt: Black-Box-KI ist regulatorisch tot.

DORA: KI ist auch ein IT-Risiko

Der Digital Operational Resilience Act (DORA) rückt die technische Resilienz in den Fokus.
Da viele Banken KI-Modelle oder Plattformen von Hyperscalern nutzen, wird Third-Party-Risk-Management zur Pflicht.

Wichtige Fragen:

• Was passiert bei einem Cloud-Ausfall?
• Wie hoch ist das Konzentrationsrisiko?
• Gibt es Exit-Strategien für kritische KI-Dienste?

DSGVO & Bankgeheimnis: Datenhoheit bleibt nicht verhandelbar

Das Training von KI mit echten Kundendaten ist rechtlich hochsensibel. Ohne explizite Einwilligung ist es meist ausgeschlossen.

Bewährte Lösungsansätze:

• Synthetische Daten für Training und Tests
• Federated Learning, bei dem Daten die Bank nie verlassen
• Strikte Trennung zwischen Produktiv- und Trainingsumgebungen

AI Governance: Kontrolle statt Kontrollverlust

Explainable AI (XAI) ist kein Nice-to-have

Wenn eine KI einen Kredit ablehnt, muss die Bank erklären können, warum.
Modelle ohne Nachvollziehbarkeit sind im Banking schlicht nicht einsetzbar.

XAI schafft:

• Erklärbarkeit für Aufsicht und Kunden
• Vertrauen in automatisierte Entscheidungen
• Grundlage für interne Freigaben

Bias, Fairness & Model Drift

KI lernt aus Daten – und übernimmt deren Fehler.
Diskriminierende Effekte oder schleichende Qualitätsverluste („Model Drift“) sind reale Risiken.

Best Practices:

• Regelmäßige Bias- und Fairness-Audits
• Kontinuierliches Monitoring der Modellperformance
• Klare Eskalationsmechanismen bei Abweichungen

Human-in-the-Loop bleibt Pflicht

Bei sensiblen Use Cases wie Kreditvergabe oder Geldwäsche darf KI oft nur vorbereiten.
Die finale Entscheidung liegt beim Menschen – dokumentiert und nachvollziehbar.

Modell-Inventur statt Schatten-KI

Viele Risiken entstehen nicht zentral, sondern in Fachabteilungen.
Ein zentrales AI-Register stellt sicher, dass jedes Modell bekannt, bewertet und überwacht ist.

Cybersecurity: Neue Angriffsflächen durch GenAI

Prompt Injection & Jailbreaking

Angreifer versuchen, KI-Systeme durch gezielte Eingaben zu manipulieren – etwa um interne Richtlinien offenzulegen oder Schutzmechanismen zu umgehen.

Data Leakage durch Mitarbeitende

Ein Klassiker mit neuer Dimension:
Mitarbeitende kopieren sensible Daten in öffentliche KI-Tools.

Die Lösung:

• Abgekapselte Enterprise-KI-Umgebungen
• Keine Verbindung zu öffentlichen Trainingspipelines
• Klare Policies und technische Schutzmechanismen

Data Poisoning: Angriff auf die Lernbasis

Manipulierte Trainingsdaten können KI-Systeme langfristig kompromittieren – oft unbemerkt.

Infrastruktur & Deployment: Der Ort entscheidet über die Sicherheit

On-Premise oder Private Cloud

Viele Banken setzen auf lokale LLMs wie Llama oder Mistral, um volle Datenhoheit zu behalten.
Andere wählen Private-Cloud-Ansätze mit klaren Sicherheitsgrenzen.

RAG: Fakten statt Halluzinationen

Retrieval Augmented Generation (RAG) koppelt KI-Modelle an geprüfte interne Wissensquellen.
Das Ergebnis:

• Deutlich weniger Halluzinationen
• Revisionssichere Antworten
• Kontrollierbare Wissensbasis

Agentic AI: Wenn KI nicht nur denkt, sondern handelt

Agentic AI markiert den nächsten Evolutionsschritt: KI-Systeme führen eigenständig Aktionen aus – von Workflows bis zu Transaktionen.

Zentrale Anforderungen:

• Granulare Autorisierungskonzepte
• Klare Rollen- und Rechteverteilung
• Unveränderbare Audit Trails für jede Aktion

Ohne diese Leitplanken wird Agentic AI zum Haftungsrisiko.

Management-Summary: Der AI Control Tower

Secure & Compliant AI ist kein Einzelprojekt, sondern eine Management-Architektur. Erfolgreiche Banken verfolgen einen klaren Ansatz:

1. Policy First
   Klare Regeln, welche KI-Use-Cases erlaubt sind – idealerweise mit Ampellogik.
2. Technischer Schutzwall
   Geschützte Enterprise-Zugänge, RAG-Architekturen, keine offenen Modelle.
3. Kultur & Kompetenz
   AI Literacy für Mitarbeitende – denn das größte Risiko sitzt oft vor dem Bildschirm.

Fazit: Sicherheit ist der Enabler, nicht die Bremse

Banken, die Secure & Compliant AI beherrschen, gewinnen mehr als regulatorische Sicherheit.
Sie schaffen Vertrauen, Skalierbarkeit – und echten Wettbewerbsvorteil.

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