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Finanzdienstleistungen
AI unter Aufsicht: Erklärbarkeit, Modellrisikomanagement und nachvollziehbare Entscheidungen.
Finanzdienstleistungen
Wo AI sich rechnet
- Kredit- und Risikoentscheidungen, bei denen jedes Ergebnis gegenüber der Aufsicht erklärbar sein muss.
- Kundenannahme und KYC-Prüfung, wo der Aufwand in der Dokumentenbearbeitung liegt und nicht im Urteil.
- Überwachung und Erkennung von Finanzkriminalität über Kanäle hinweg, die heute in getrennten Systemen liegen.
- Interne Research-Unterstützung über Meldungen, Richtlinien und Marktdaten, für die Analysten bereits zahlen.
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Typische Anwendungsfälle
- Vertragsbedingungen aus Kreditunterlagen extrahieren und abgleichen, wobei nur Abweichungen an eine Person gehen.
- Kreditvorlagen aus internen Daten im ersten Entwurf erstellen, mit jeder Zahl bis zur Quelle nachvollziehbar.
- Alarme aus der Transaktionsüberwachung so priorisieren, dass Ermittler mit den wahrscheinlich echten beginnen.
- Fragen zu Richtlinien und Abläufen für Mitarbeitende im Kundenkontakt beantworten, mit Verweis auf das maßgebliche Dokument.
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Was einschränkt
- Modellrisikomanagement: jedes betroffene Modell braucht Dokumentation, Validierung und regelmäßige Überprüfung.
- Erklärbarkeit ist nicht optional. Eine Entscheidung, die einen Kunden betrifft, muss rekonstruierbar sein.
- Datenresidenz und Trennung zwischen Einheiten und Jurisdiktionen.
- DORA und der EU AI Act kommen zu den bestehenden aufsichtsrechtlichen Erwartungen hinzu, nicht an deren Stelle.
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