Deutsche Unternehmen sind sehr schnell dabei, wenn es um die Umsetzung regulatorischer Vorgaben geht. Das kann beim Einsatz innovativer Technologien allerdings hinderlich sein. Besonders gut lässt sich das derzeit im Bankenbereich bei Anwendungen mit künstlicher Intelligenz erkennen.
KI ist nicht gleich KI. Das betrifft nicht nur die auf KI basierenden Lösungen selbst, sondern auch die regulatorischen Vorgaben. Deren Risikoeinstufungen können von Einsatzgebiet zu Einsatzgebiet unterschiedlich sein. Besonders in anspruchsvollen und sensiblen Industrien wie im Banking wird das aktuell deutlich. Damit lässt sich auch erklären, warum Finanzinstitute derzeit eine gewisse pauschale Zurückhaltung bei KI-Themen an den Tag legen: Der Verdacht liegt nahe, dass aus Verunsicherung über die tatsächlichen Anforderungen ein zu großer Respekt vor den Vorgaben des EU AI Acts, der ab Anfang August 2026 gelten soll. Als Konsequenz lässt sich ein abwartender und höchst vorsichtiger Einsatz von KI in Projekten beobachten, der aber Wettbewerbsvorteile im europäischen Vergleich kosten kann, wenn unnötig übervorsichtig agiert wird.
Ein klarer Blick auf die Verordnung und notwendige Differenzierung der Vorgaben hilft hier weiter:
Der EU geht es gar nicht darum, KI generell einzuschränken oder gar zu verbieten. Ziel ist es vielmehr, einen Rechtsrahmen zum Einsatz von KI zu schaffen, der die Vertrauenswürdigkeit und das Schutzniveau von KI und somit KI als solche fördert.
Sie kategorisiert in ihrem AI Act die Risiken beim Einsatz künstlicher Intelligenz in vier Kategorien – und nur eine davon ist heikel, deshalb auch verboten. Und eine andere vergleichsweise teuer. Zwei dieser Kategorien sind aber größtenteils unbedenklich – und Lösungen, die darunterfallen, für viele Finanzinstitute sogar ein Segen.
Alles, was der Kategorie Unannehmbares Risiko zugehört, ist tatsächlich untersagt, als Beispiel ließe sich hier der Einsatz von KI-Systemen zum Social Scoring oder für manipulative Zwecke anführen. Die Kategorie Hochrisiko, wozu sich etwa autonome Kreditentscheidungen zählen lassen, bedeutet insbesondere einen hohen Compliance-Aufwand speziell für Finanzinstitute.
Was hingegen unter Begrenztem Risiko kategorisiert wird – wie LLM-Kontoanalysen, die als Unterstützung für eng definierte Verfahrensaufgaben bei der Kreditentscheidung dienen, oder Chatbots für den Kundenservice –, hält den Aufwand überschaubar, da insbesondere die Transparenzpflichten gering sind.
Und beim Minimalen Risiko – das gilt etwa für rudimentäre Anwendungen wie Spamfilter – halten sich die Kosten in noch engeren Grenzen.
Die Kategorie Begrenztes Risiko ist im Übrigen diejenige, in die die meisten der für Banken relevanten KI-Anwendungen fallen – also eine Kategorie, in der finanzieller und Compliance-Aufwand vergleichsweise gering sind. Dass die Finanzunternehmen bei KI-Aktivitäten noch vorsichtig zu sein scheinen, legt nahe, dass sie sich dieser Kategorisierung noch gar nicht richtig bewusst sind und daher unnötig Chancen auf Effizienz und eine bessere Customer Experience liegen lassen.
Damit wir uns richtig verstehen: Regulatorik ist wichtig, die Einhaltung entsprechender Vorgaben ebenso. Zudem bietet gerade der EU AI Act klare Rahmenbedingungen, die Investitionssicherheit schaffen – damit kann diese Verordnung mehr Wegbereiter als Stolperstein oder Hürde sein. Regulatorisches Overachievement als vorauseilender Gehorsam wäre allerdings die falsche Methode. Es geht vielmehr um die richtige Differenzierung bei der Einordnung von KI und deren Einsatz. Dessen sollte sich die Bankenindustrie bewusst sein und entsprechend handeln. Dann kann sie Innovationen den Weg ebnen – und dem Finanzstandort Deutschland gleich mit.
Autor Aleksandar Jeremic ist CEO von fino digital. finos Wurzeln liegen im ersten digitalen und vollautomatisierten Kontowechsel der FinTech- Branche. Seit der Gründung 2015 ist fino stetig gewachsen und ist heute marktführender Innovationstreiber in den Technologien Konto- und Datenanalyse, Regulatorik, Steuern und Dokumentenmanagement. Für Kunden und Partner entwickelt fino maßgeschneiderte Software-Lösungen, die Perspektiven für neue Geschäftsmodelle im B2B- und B2B2C- Bereich schaffen.
