Aufbau und Optimierung von ERM Frameworks

Banken verfügen mit MaRisk, EBA‑Guidelines, EGIM und BCBS 239 bereits über ein robustes Fundament für Modell‑ und Daten‑Governance. Der EU-AI-Act baut auf diesen Strukturen auf und ergänzt sie gezielt um AI‑spezifische Anforderungen für Hochrisiko‑AI‑Systeme, insbesondere im Kreditscoring natürlicher Personen. Anstatt eine parallele „AI‑Governance‑Welt“ aufzubauen, können Institute Hochrisiko‑AI in ihr bestehendes Modell‑Framework integrieren und dieses risikobasiert erweitern.Konkret heißt das: Modellinventar, Rollen, Validierung und Gremienstrukturen aus MaRisk/EBA/EGIM lassen sich nutzen, um AI‑Act‑Kontrollen wie lebenszyklusbezogenes Risikomanagement, Human‑Oversight‑Konzepte sowie technische Dokumentation und Logging zu verankern. BCBS‑239‑orientierte Datenarchitekturen bilden die Basis für AI‑Trainings‑, Validierungs‑ und Testdaten; neu hinzu kommen Fairness‑ und Bias‑Analysen sowie Grundrechts‑ und Diskriminierungsbewertungen.Der AI-Act ist damit weder ein kompletter Neustart noch ein reines „Paperwork‑Upgrade“. Er verlangt zusätzliche inhaltliche Fähigkeiten – etwa bei Datenethik, Fairness‑Messung und technischer Dokumentation – lässt sich aber effizient im bestehenden Governance‑Rahmen verorten. Ein pragmatisches Zielbild lautet daher: ein gemeinsames Framework für alle Modelle, risikobasiert erweitert für Hochrisiko‑AI.

Der EU-AI-Act ist für Banken weniger ein radikaler Bruch als eine AI‑spezifische Erweiterung des bestehenden internen Kontrollsystems (IKS). Statt neue Parallelstrukturen aufzubauen, geht es darum, Hochrisiko‑AI‑Anwendungen sauber in Governance, Risikomanagement, Kontrollen und Dokumentation zu integrieren.

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Der neue BSI-Katalog definiert Testkriterien für AI-Governance im Finanzsektor. Lesen Sie, wie Sie Transparenz, Fairness und Sicherheit strategisch umsetzen.

BaFin schafft Klarheit: Neue DORA-Hinweise machen den Umstieg von BAIT/VAIT praxisnah – weniger Bürokratie, mehr Resilienz.

Die Juli-2025-Revision des EZB-Leitfadens verpflichtet Banken, interne Modelle strategisch neu auszurichten. Kernpunkte: 1) Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind zulässig, jedoch nur in erklärbarer Form und unter strenger Governance. 2) Das Top-Management trägt explizit die Verantwortung für Qualität und Compliance aller Modelle. 3) CRR3-Vorgaben und Klimarisiken müssen proaktiv in Kredit-, Markt- und Kontrahentenrisikomodelle integriert werden. 4) Genehmigte Modelländerungen sind innerhalb von drei Monaten umzusetzen, was agile IT-Architekturen und automatisierte Validierungsprozesse erfordert. Institute, die frühzeitig Explainable-AI-Kompetenzen, robuste ESG-Datenbanken und modulare Systeme aufbauen, verwandeln die verschärften Anforderungen in einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.