Der ultimative Guide zur KI-Governance in Banken

Die Finanzbranche steht an der Schwelle einer tiefgreifenden Transformation, angetrieben durch den rasanten Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (KI). Wir zeigen Ihnen in diesem Kapitel, warum KI-Governance in Banken ein wichtiges und zu häufig unterschätztes Thema ist.

1. Einleitung: KI in Banken – Chancen, Risiken und die Notwendigkeit von Governance

Von der Automatisierung repetitiver Aufgaben bis hin zur Personalisierung von Kundenerlebnissen und der präzisen Betrugserkennung – KI verspricht, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen [1]. Banken nutzen KI bereits in vielfältigen Bereichen, darunter Kreditrisikobewertung, algorithmischer Handel, Compliance-Überwachung und Kundenservice durch Chatbots. Die Potenziale sind enorm und werden in den kommenden Jahren weiterwachsen.

Doch mit diesen Chancen gehen auch erhebliche Risiken einher. KI-Systeme können, wenn sie nicht sorgfältig entwickelt und überwacht werden, zu unerwünschten Ergebnissen führen. Dazu gehören Bias und Diskriminierung in Kreditentscheidungen, die auf verzerrten Trainingsdaten basieren, die Black-Box-Problematik, bei der die Entscheidungsfindung von KI-Modellen intransparent bleibt, sowie operationelle Risiken durch Systemausfälle oder Cyberangriffe auf KI-Infrastrukturen [2]. Das Vertrauen der Kunden und die Stabilität des Finanzsystems könnten durch solche Vorfälle nachhaltig geschädigt werden.

Angesichts dieser Dualität von Chancen und Risiken ist eine robuste KI-Governance für Banken nicht nur wünschenswert, sondern unerlässlich. KI-Governance umfasst die Strukturen, Prozesse und Richtlinien, die sicherstellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll, ethisch, transparent und im Einklang mit regulatorischen Anforderungen entwickelt, eingesetzt und überwacht werden. Sie ist das Fundament, auf dem Banken das volle Potenzial der KI ausschöpfen können, während sie gleichzeitig Vertrauen aufbauen und Compliance gewährleisten. Dieser ultimative Guide beleuchtet die regulatorischen Rahmenbedingungen, insbesondere den EU AI Act, die Herausforderungen durch Agentic AI und die Bausteine einer effektiven KI-Governance, die Banken im Jahr 2026 implementieren müssen.

2. Der EU AI Act: Regulatorischer Rahmen für KI in der Finanzbranche

Der EU AI Act ist die weltweit erste umfassende Regulierung für Künstliche Intelligenz und stellt einen entscheidenden Rahmen für den Einsatz von KI in der Finanzbranche dar. Sein Hauptziel ist es, ein hohes Maß an Sicherheit und die Einhaltung grundlegender Rechte zu gewährleisten, während gleichzeitig Innovation gefördert wird [3]. Der Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz, der KI-Systeme in verschiedene Kategorien einteilt und je nach Risikograd unterschiedliche Anforderungen stellt.

Klassifizierung von KI-Systemen im Bankensektor

Der EU AI Act unterscheidet vier Risikostufen für KI-Systeme:

Verbotene KI-Praktiken

Bestimmte KI-Systeme, die ein unannehmbares Risiko für die Grundrechte darstellen, sind grundsätzlich verboten. Dazu gehören beispielsweise Social Scoring durch Regierungen oder der Einsatz von subliminalen Techniken, die das Verhalten von Personen manipulieren. Im Bankensektor sind solche Praktiken in der Regel nicht direkt relevant, aber es ist wichtig, die Grenzen zu kennen, um unbeabsichtigte Überschreitungen zu vermeiden.

Hochrisiko-KI-Systeme

Dies ist die relevanteste Kategorie für Banken. KI-Systeme werden als Hochrisiko eingestuft, wenn sie in kritischen Bereichen eingesetzt werden und ein erhebliches Risiko für die Gesundheit, Sicherheit oder Grundrechte von Personen darstellen. Im Finanzsektor fallen darunter insbesondere [4]: * Kreditscoring und Bonitätsbewertung: Systeme, die die Kreditwürdigkeit von Personen bewerten und somit den Zugang zu Finanzdienstleistungen beeinflussen. * Betrugserkennung: Obwohl Betrugsbekämpfung wichtig ist, können fehlerhafte Systeme unschuldige Personen fälschlicherweise beschuldigen und ihren Zugang zu Finanzdienstleistungen einschränken. * HR-Tools: KI-Systeme, die für die Rekrutierung, Auswahl oder Beförderung von Mitarbeitern eingesetzt werden, da sie Diskriminierungspotenziale bergen können. * Systeme zur Bewertung von Risiken und Preisen für Lebens- und Krankenversicherungen: Diese können ebenfalls erhebliche Auswirkungen auf Einzelpersonen haben.

Für Hochrisiko-KI-Systeme gelten die strengsten Anforderungen des EU AI Act.

KI-Systeme mit begrenztem Risiko

Diese Systeme unterliegen weniger strengen Anforderungen, hauptsächlich in Bezug auf Transparenz. Beispiele hierfür sind Chatbots, die mit Kunden interagieren. Hier muss offengelegt werden, dass die Kommunikation mit einer KI stattfindet, damit Nutzer eine informierte Entscheidung treffen können.

KI-Systeme mit minimalem Risiko

Die meisten KI-Systeme fallen in diese Kategorie und unterliegen keinen spezifischen regulatorischen Anforderungen über die bestehende Gesetzgebung hinaus. Banken können diese Systeme weitgehend frei entwickeln und einsetzen, sollten aber dennoch Best Practices für verantwortungsvolle KI berücksichtigen.

Kernanforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme

Für Hochrisiko-KI-Systeme, die in Banken zum Einsatz kommen, müssen die folgenden Anforderungen erfüllt werden [5]:

• Risikomanagementsystem: Ein robustes System zur kontinuierlichen Identifizierung, Analyse und Minderung von Risiken während des gesamten Lebenszyklus des KI-Systems.
• Daten-Governance und Datenqualität: Sicherstellung hoher Qualität der Trainings-, Validierungs- und Testdaten, um Bias und Diskriminierung zu vermeiden. Dies beinhaltet auch eine sorgfältige Datenbeschaffung und -verwaltung.
• Technische Dokumentation und Aufzeichnungspflichten: Umfassende Dokumentation des KI-Systems, seiner Entwicklung, seiner Leistungsfähigkeit und seiner beabsichtigten Nutzung. Dies ist entscheidend für die Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit.
• Transparenz und Bereitstellung von Informationen für Nutzer: Bereitstellung klarer und verständlicher Informationen über die Funktionsweise des KI-Systems, seine Fähigkeiten und Einschränkungen für die betroffenen Personen.
• Menschliche Aufsicht: Sicherstellung, dass menschliche Kontrolle und Überwachung der KI-Systeme jederzeit möglich sind, um Fehlentscheidungen zu koraten und die Autonomie der KI zu begrenzen.
• Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit: Die Systeme müssen präzise, widerstandsfähig gegenüber Fehlern und Manipulationen sein und vor Cyberangriffen geschützt werden.
• Konformitätsbewertung: Vor dem Inverkehrbringen oder der Inbetriebnahme müssen Hochrisiko-KI-Systeme einer Konformitätsbewertung unterzogen werden, um die Einhaltung aller Anforderungen zu bestätigen.

Auswirkungen des EU AI Act auf Banken

Der EU AI Act wird erhebliche Auswirkungen auf Banken haben. Die Compliance-Anforderungen sind komplex und erfordern erhebliche Investitionen in neue Prozesse, Technologien und Personal. Banken müssen ihre bestehenden KI-Systeme überprüfen und gegebenenfalls anpassen, um die neuen Vorschriften einzuhalten. Dies kann auch zu einer Verlangsamung der KI-Innovation führen, da der Fokus zunächst auf Compliance liegen wird.

Dennoch bietet der Act auch Chancen. Ein klarer regulatorischer Rahmen kann das Vertrauen in KI-Systeme stärken und somit die Akzeptanz bei Kunden und Mitarbeitern erhöhen. Banken, die den Act proaktiv umsetzen, können sich als vertrauenswürdige und verantwortungsbewusste Innovatoren positionieren. Die Fristen für die vollständige Anwendung des EU AI Act sind gestaffelt, wobei die strengsten Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme voraussichtlich ab Mitte 2026 gelten werden [6]. Bei Nichteinhaltung drohen empfindliche Strafen, die bis zu 7% des weltweiten Jahresumsatzes betragen können.

3. Agentic AI in Finanzinstituten: Potenziale und Governance-Herausforderungen

Neben dem regulatorischen Rahmen des EU AI Act müssen Banken auch die aufkommende Technologie der Agentic AI in ihre Governance-Überlegungen einbeziehen. Agentic AI, auch bekannt als KI-Agenten, sind autonome Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben selbstständig zu planen, auszuführen und ihre Ziele zu erreichen, oft durch die Interaktion mit anderen Systemen und Datenquellen [7]. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die spezifische Aufgaben ausführen, können Agentic AI-Systeme eine Kette von Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen.

Anwendungsfälle von Agentic AI in Banken

Agentic AI birgt ein enormes Potenzial, die Effizienz und Leistungsfähigkeit in Banken zu revolutionieren. Mögliche Anwendungsfälle umfassen: * Automatisierte Kreditentscheidungen: KI-Agenten könnten eigenständig Kundendaten analysieren, Risikoprofile erstellen und Kreditanträge genehmigen oder ablehnen, basierend auf vordefinierten Kriterien und unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben. * Personalisierte Anlageberatung: Agenten könnten individuelle Finanzziele und Risikobereitschaft von Kunden analysieren, Marktdaten in Echtzeit verarbeiten und maßgeschneiderte Anlageempfehlungen generieren und sogar umsetzen. * Betrugserkennung und -abwehr: Autonome Agenten könnten verdächtige Transaktionsmuster in Echtzeit erkennen, betrügerische Aktivitäten identifizieren und automatisch Gegenmaßnahmen einleiten, wie das Sperren von Konten oder das Initiieren von Untersuchungen. * Compliance-Monitoring und regulatorische Berichterstattung: KI-Agenten könnten kontinuierlich Transaktionen und Kommunikationen überwachen, um Verstöße gegen Compliance-Regeln zu identifizieren und automatisch Berichte für Aufsichtsbehörden zu erstellen [8]. * Back-Office-Automatisierung: Agenten könnten komplexe administrative Prozesse wie die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Datenbereinigung oder die Abstimmung von Konten vollständig automatisieren.

Spezifische Governance-Herausforderungen durch Agentic AI

Die Autonomie und Komplexität von Agentic AI-Systemen stellen Banken vor neue und verschärfte Governance-Herausforderungen:

• Kontrollverlust und unbeabsichtigtes Verhalten: Da Agenten selbstständig Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, besteht das Risiko, dass sie sich unerwartet verhalten oder unbeabsichtigte Konsequenzen verursachen, die schwer zu kontrollieren sind.
• Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit autonomer Entscheidungen: Die “Black-Box”-Problematik wird bei Agentic AI noch komplexer, da eine Kette von autonomen Entscheidungen nachvollzogen werden muss. Dies erschwert die Auditierbarkeit und die Einhaltung von Transparenzanforderungen.
• Verantwortlichkeit bei Fehlern: Wer ist verantwortlich, wenn ein autonomer KI-Agent einen Fehler macht, der zu finanziellen Verlusten oder Diskriminierung führt? Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten wird zu einer zentralen rechtlichen und ethischen Frage.
• Datenschutz und Datensicherheit in autonomen Systemen: Agenten benötigen Zugriff auf große Mengen sensibler Daten. Die Sicherstellung des Datenschutzes und der Datensicherheit in hochautonomen und vernetzten KI-Systemen ist eine immense Herausforderung.
• Ethische Dilemmata: Agenten könnten in Situationen geraten, in denen sie ethische Entscheidungen treffen müssen, die nicht eindeutig vorprogrammiert sind. Die Definition ethischer Leitplanken für autonome KI ist entscheidend.

4. Bausteine einer effektiven KI-Governance in Banken

Um den regulatorischen Anforderungen des EU AI Act gerecht zu werden und die Potenziale von Agentic AI verantwortungsvoll zu nutzen, müssen Banken eine umfassende und mehrdimensionale KI-Governance-Struktur aufbauen. Diese basiert auf vier wesentlichen Bausteinen:

4.1. Strategie und Richtlinien

Eine klare Strategie und fundierte Richtlinien bilden das Fundament jeder KI-Governance. Banken müssen: * Eine KI-Strategie definieren: Diese muss eng mit den übergeordneten Geschäftszielen und Werten der Bank abgestimmt sein. Sie sollte festlegen, welche Arten von KI-Anwendungen eingesetzt werden sollen, welche Risikobereitschaft die Bank eingeht und welche ethischen Prinzipien gelten. * Klare Richtlinien für den Einsatz von KI entwickeln: Diese Richtlinien sollten Aspekte wie KI-Ethik, Datensicherheit, Compliance, Verantwortlichkeiten und den Umgang mit Bias umfassen. Sie dienen als verbindlicher Rahmen für alle KI-Aktivitäten innerhalb der Bank.

4.2. Organisation und Rollen

Eine effektive KI-Governance erfordert klare organisatorische Strukturen und die Zuweisung spezifischer Rollen und Verantwortlichkeiten: * Etablierung eines KI-Governance-Komitees: Dieses Komitee, bestehend aus Vertretern des Top-Managements, der Rechtsabteilung, des Risikomanagements, der IT und der Fachbereiche, ist für die Überwachung und Steuerung aller KI-Aktivitäten verantwortlich. * Klare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten: Dazu gehören Rollen wie der KI-Ethikbeauftragte, der für die Einhaltung ethischer Prinzipien sorgt, Data Scientists, die für die Entwicklung und Validierung der Modelle zuständig sind, und Risk Manager, die KI-spezifische Risiken bewerten und mindern. Jede Rolle muss klar definierte Aufgaben und Befugnisse haben.

4.3. Prozesse und Kontrollen

Robuste Prozesse und Kontrollen sind entscheidend, um die Einhaltung der Richtlinien und die sichere Funktionsweise der KI-Systeme zu gewährleisten: * KI-Risikomanagement-Framework: Ein umfassendes Framework zur Identifikation, Bewertung, Minderung und Überwachung aller KI-bezogenen Risiken, einschließlich operationeller, ethischer, rechtlicher und Reputationsrisiken. Dies sollte den Anforderungen von DORA und dem EU AI Act entsprechen. * Daten-Governance: Sicherstellung der Qualität, Herkunft, Relevanz und Sicherheit der Trainings- und Produktionsdaten. Dies beinhaltet auch Prozesse für die Datenbereinigung, Anonymisierung und den Schutz sensibler Informationen. * Modell-Validierung und -Monitoring: Kontinuierliche Überprüfung der KI-Modelle auf Performance, Fairness, Bias und “Model Drift” (Verschlechterung der Modellleistung über die Zeit). Dies erfordert regelmäßige Audits und Tests. * Auditierbarkeit und Dokumentation von KI-Systemen: Umfassende Dokumentation aller Schritte im Lebenszyklus eines KI-Systems, von der Konzeption über die Entwicklung und Implementierung bis zum Betrieb. Dies ist entscheidend für die Rechenschaftspflicht und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. * Incident Response für KI-bezogene Vorfälle: Entwicklung spezifischer Pläne für den Umgang mit Fehlfunktionen, Sicherheitsverletzungen oder unerwartetem Verhalten von KI-Systemen.

4.4. Technologie und Infrastruktur

Die richtige technologische Unterstützung ist für eine effektive KI-Governance unerlässlich: * Sichere und skalierbare KI-Plattformen: Bereitstellung einer robusten Infrastruktur, die die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung von KI-Modellen sicher und effizient ermöglicht. * Tools für Erklärbarkeit (XAI) und Bias-Erkennung: Einsatz von Explainable AI (XAI)-Tools, um die Entscheidungsfindung von KI-Modellen nachvollziehbar zu machen, sowie Tools zur automatischen Erkennung und Minderung von Bias in Daten und Modellen. * Robuste Cybersicherheitsmaßnahmen für KI-Systeme: Schutz der KI-Modelle, Daten und Infrastrukturen vor Cyberangriffen, Manipulation und unbefugtem Zugriff. Dies umfasst auch den Schutz vor “Adversarial Attacks”, bei denen Angreifer versuchen, KI-Modelle gezielt zu täuschen.

5. Best Practices und Implementierungsempfehlungen

Die erfolgreiche Implementierung einer KI-Governance erfordert einen strategischen und pragmatischen Ansatz. Folgende Best Practices sind für Banken im Jahr 2026 entscheidend:

• Risikobasierter Ansatz: Nicht alle KI-Anwendungen bergen das gleiche Risiko. Banken sollten ihre Governance-Maßnahmen proportional zum identifizierten Risiko der jeweiligen KI-Anwendung gestalten. Hochrisiko-Systeme erfordern strengere Kontrollen und Überwachung.
• “Human-in-the-Loop”: Auch bei hochautonomen Agentic AI-Systemen sollte stets eine menschliche Aufsicht und Interventionsmöglichkeit gewährleistet sein. Menschen müssen in der Lage sein, Entscheidungen der KI zu überprüfen, zu korrigieren und im Notfall die Kontrolle zu übernehmen.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Banken sollten aktiv daran arbeiten, die Funktionsweise ihrer KI-Systeme transparent und ihre Entscheidungen erklärbar zu machen. Dies schafft Vertrauen bei Kunden, Mitarbeitern und Regulierungsbehörden. Der Einsatz von XAI-Tools ist hierbei hilfreich.
• Kontinuierliches Monitoring und Audit: KI-Systeme sind keine statischen Produkte. Sie müssen kontinuierlich überwacht und regelmäßig auditiert werden, um ihre Performance, Fairness und Compliance sicherzustellen. Dies beinhaltet auch die Überprüfung der zugrunde liegenden Daten und Algorithmen.
• Schulung und Sensibilisierung: Der Aufbau von KI-Kompetenzen bei Mitarbeitern und Management ist entscheidend. Schulungen sollten nicht nur technische Aspekte abdecken, sondern auch ethische Fragen, regulatorische Anforderungen und den verantwortungsvollen Umgang mit KI.
• Zusammenarbeit: Banken sollten den aktiven Austausch mit Regulierungsbehörden, Branchenverbänden und Forschungseinrichtungen suchen. Dies hilft, Best Practices zu teilen, gemeinsame Standards zu entwickeln und aufkommende Risiken frühzeitig zu erkennen.
• Sandbox-Ansätze: Die Nutzung von regulatorischen Sandboxes, wie sie im EU AI Act vorgesehen sind, ermöglicht es Banken, innovative KI-Anwendungen in einer kontrollierten Umgebung zu erproben und wertvolle Erfahrungen zu sammeln, bevor sie diese breit einführen [9].

6. Fazit: KI-Governance als Fundament für Vertrauen und Innovation

Die Künstliche Intelligenz wird die Finanzbranche in den kommenden Jahren grundlegend verändern. Für Banken ist es entscheidend, diese Transformation nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch und kulturell zu meistern. Eine robuste KI-Governance ist dabei kein Hemmschuh für Innovation, sondern ihr notwendiges Fundament. Sie ermöglicht es Banken, die enormen Potenziale der KI verantwortungsvoll zu nutzen, während sie gleichzeitig die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sicherstellen und das Vertrauen ihrer Stakeholder stärken.

Im Jahr 2026 wird der Erfolg einer Bank maßgeblich davon abhängen, wie gut sie ihre KI-Systeme steuert und kontrolliert. Wer eine effektive KI-Governance etabliert, wird nicht nur Compliance-Risiken minimieren, sondern sich auch als vertrauenswürdiger und zukunftsorientierter Finanzpartner positionieren. Dies schafft einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in einer immer komplexeren und digitaleren Welt. Für weitere Informationen zur Digitalisierung im Allgemeinen besuchen Sie Digitoren.de.

7. Referenzen

[1] KPMG. Setting the ground rules: the EU AI Act. https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ecb-office/setting-the-ground-rules-the-eu-ai-act.html

[2] Dewald, S. (2026). Governance von Künstlicher Intelligenz in Banken. In: Digitale Dimensionen in der Finanzbranche. Springer Gabler, Wiesbaden. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=qtqnEQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA47&dq=KI-Governance+Banken+EU+AI+Act&ots=96TAEuPLk1&sig=RdoSvstBrxzi_ouSG6cJ1BinGSQ

[3] European Commission. Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act). https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/

[4] EBA. AI Act: implications for the EU banking and payments sector. (2025). https://www.eba.europa.eu/sites/default/files/2025-11/d8b999ce-a1d9-4964-9606-971bbc2aaf89/AI%20Act%20implications%20for%20the%20EU%20banking%20sector.pdf

[5] Latinia. EU AI Act: A New Regulatory Era for Banking AI Systems. (2025). https://latinia.com/en/resources/the-eu-ai-act-is-now-in-force

[6] Banking.Vision. 2025: The first year of AI regulation in Europe – taking stock. (2025). https://banking.vision/en/2025-the-first-year-of-ai-regulation-in-europe/

[7] Deloitte Insights. Agentic AI in banking. (2025). https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/agentic-ai-banking.html

[8] Somu, B. (2024). Agentic AI and Financial Compliance: Autonomous Systems for Regulatory Monitoring in Banking. European Data Science Journal (EDSJ). https://esa-research.com/index.php/edsj/article/view/53

[9] Artificial Intelligence Act. Sandbox-Ansätze für KI-Regulierung: Überblick über die EU-Mitgliedstaaten. (2025). https://artificialintelligenceact.eu/de/ai-regulatory-sandbox-approaches-eu-member-state-overview/