Einsatz von GenKI im Risikomanagement von Finanzinstituten

Künstliche Intelligenz revolutioniert den Finanzsektor – doch wie lässt sich Innovation mit regulatorischen Anforderungen und Risikomanagement vereinen? Ein Whitepaper gibt Einblicke, wie generative KI das Modellrisikomanagement von Finanzinstituten verändert.

Wie beeinflusst GenKI das Modellrisikomanagement in der Finanzbranche?

Partner des Bank Blogs

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten, steigender Rechenleistung und wachsendem Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) wird erwartet, dass KI im Finanzdienstleistungsbereich eine immer zentralere Rolle spielen wird. Die Frage lautet nicht mehr, ob Finanzinstitute KI einsetzen, sondern vielmehr, wie sie dies tun, ohne regulatorische Vorgaben und ethische Standards zu vernachlässigen.

Regulierungsbehörden weltweit suchen aktiv nach Wegen, um den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten. Ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Innovationsförderung und Risikomanagement ist dabei essenziell. Finanzinstitute stehen vor der Herausforderung, KI so zu implementieren, dass sie den geschäftlichen Nutzen maximiert, ohne dabei Compliance-Anforderungen zu verletzen.

Modellrisikomanagement und maschinelles Lernen

Traditionell beruhen quantitative Methoden und Systeme in den Risikoabteilungen von Finanzinstituten auf parametrischen oder semiparametrischen Modellen. Maschinelles Lernen (ML) hat sich jedoch in verschiedenen Bereichen wie Betrugserkennung, Marketing und Prognosen zunehmend etabliert. Techniken wie Boosting, Bagging und Support Vector Machines sind inzwischen häufig Teil des Modellrisikomanagements (MRM).

In den letzten Jahren haben Regulierungsbehörden, Wissenschaftler und Praktiker vermehrt die Bedeutung von Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von ML-Modellen betont. Diese Anforderungen haben den Verantwortungsbereich der Modellrisikomanagement-Abteilungen erweitert. Jüngste Entwicklungen zeigen zudem eine verstärkte Integration generativer KI-Modelle, was neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen mit sich bringt.

Best Practices und regulatorische Anforderungen

Ein Whitepaper von KPMG liefert umfassende Einblicke in die Integration von KI in das Modellrisikomanagement. Es beschreibt bewährte Verfahren, regulatorische Anforderungen und innovative Ansätze zur Risikominimierung und Effizienzsteigerung. Dabei wird verdeutlicht, wie Unternehmen ihre Prozesse optimieren können, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.

Mit der zunehmenden Nutzung von KI im Finanzwesen rückt das Modellrisikomanagement in den Fokus. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, Risiken wie algorithmische Voreingenommenheit, Datenschutzverstöße und Diskriminierung zu minimieren. Fehlerhafte Annahmen, ungenaue Daten oder methodische Mängel in KI-Modellen können erhebliche finanzielle Verluste oder Sanktionen nach sich ziehen.

Regulierungsrahmen und Compliance-Vorgaben

Globale Regulierungen wie die EU-KI-Verordnung fordern von Finanzinstituten eine Überarbeitung ihrer MRM-Frameworks. Die Vorschriften setzen verstärkt auf Transparenz, Fairness und Datenschutz. Unternehmen müssen nachweisen, dass ihre KI-Systeme sicher sind, um Sanktionen und Vertrauensverluste bei Kunden und Stakeholdern zu vermeiden.

Die Einführung von KI-Modellen erfordert tiefgreifende Anpassungen entlang des gesamten Modellrisikomanagement-Lebenszyklus. Wesentliche Schritte umfassen die Modellvalidierung, den Einsatz in kontrollierten Umgebungen und die kontinuierliche Überwachung. In dieser strukturierten Umgebung lassen sich KI-Anwendungen in diverse Geschäftsbereiche wie Kreditvergabe, Investmentmanagement und die Einhaltung regulatorischer Meldepflichten integrieren.

Premium Abonnenten des Bank Blogs haben direkten kostenfreien Zugriff auf die Bezugsinformationen zu Studien und Whitepapern.