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Finanzdienstleistungen

AI unter Aufsicht: Erklärbarkeit, Modellrisikomanagement und nachvollziehbare Entscheidungen.

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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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