Generative KI und Modellrisikomanagement: Neue Potenziale für die Finanzbranche

Mit den wachsenden Datenmengen, steigender Rechenleistung und dem zunehmenden Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) wird KI im Finanzsektor voraussichtlich eine noch zentralere Rolle spielen. Eine der größten Hürden beim KI-Einsatz: das Modellrisikomanagement (MRM).

Denn KI-Modelle bergen ein höheres Risiko für algorithmische Voreingenommenheit, Datenschutzvergehen und Diskriminierung. Wenn ein Modell falsche Annahmen trifft, ungenaue Daten verwendet oder methodische Fehler enthält, kann dies erhebliche finanzielle Verluste und Sanktionen zur Folge haben. 

Unser englischsprachiges Whitepaper „MRM for AI“ gibt einen umfassenden Überblick zu den relevantesten Governance-Prinzipien und zeigt, wie Organisationen sicher mit KI-Ethik, Risiken und Regulierungen umgehen können.

Globale Regulierungen wie die EU-KI-Verordnung erfordern von Finanzinstituten, ihre MRM-Frameworks zu überarbeiten. Die Vorschriften legen den Fokus auf Transparenz, Fairness und Datenschutz. Das bedeutet, dass KI-Systeme nachweislich sicher sein müssen. Finanzinstitutionen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, riskieren nicht nur Strafen, sondern auch einen Vertrauensverlust bei Kunden und Stakeholdern.

Die Einführung von KI-Modellen erfordert Anpassungen in allen Phasen des Modellrisikomanagement-Lebenszyklus. Wichtige Schritte sind die Modellvalidierung, der Einsatz in kontrollierten Umgebungen und die laufende Überwachung. Unter diesen Bedingungen lassen sich KI-Anwendungen in verschiedene Geschäftsbereiche integrieren, wie etwa in die Kreditvergabe, das Investmentmanagement und die Erfüllung regulatorischer Meldepflichten.

Unser Whitepaper bietet detaillierte Einblicke in die Integration von KI in das Modellrisikomanagement. Es beleuchtet Best Practices, regulatorische Anforderungen und wie Institutionen innovative Ansätze nutzen, um Risiken zu minimieren und die Effizienz zu steigern.