Bankenaufsicht muss über interne IT-Risiken von KI hinausblicken

Fortgeschrittene KI-Modelle fordern die Bankenaufsicht auf mehreren Ebenen heraus.

Bei internen Systemen stößt das traditionelle Modellrisikomanagement an Grenzen, weil komplexe neuronale Netze und Sprachmodelle kaum noch transparent erklärbar sind.

Aufseher müssen hier Zielkonflikte zwischen Rechenleistung und Nachvollziehbarkeit austarieren.

Gleichzeitig wächst die operative Bedrohung: Neue KI-Werkzeuge verkürzen das Zeitfenster zwischen dem Entdecken einer IT-Schwachstelle und deren feindlicher Ausnutzung dramatisch.

Da Angriffe automatisierter und schneller ablaufen, rückt neben der reinen Cyberabwehr vor allem die operative Widerstandskraft in den Fokus, um kritische Bankdienste im Ernstfall rasch wiederherzustellen.

Die weitreichendere Herausforderung liegt im wirtschaftlichen Strukturwandel außerhalb des Finanzsektors.

Wenn KI ganze Branchen umwälzt, geraten Kreditnehmer und damit die Geschäftsmodelle der Banken unter Druck.

Reine Eigenkapital- und Liquiditätskennziffern reichen zur Erfassung dieser Risiken nicht mehr aus.

Um künftige Verwundbarkeiten rechtzeitig zu erkennen, muss die Aufsicht vermehrt auf qualitative Instrumente wie strategische Geschäftsmodellanalysen, Szenarien und Horizon-Scanning zurückgreifen statt auf starre Kapitalaufschläge.