KI in Compliance Recording: Was sie wirklich leistet, wo sie scheitert und warum ihre Grundlage entscheidend ist

Wer Aufzeichnungen auf mögliche Compliance-Verstösse prüft, sollte sich nicht Millionen von Gesprächen anhören müssen. KI verspricht, die drei Relevanten zu finden. Doch bevor sie helfen kann, braucht sie eine solide Grundlage. Ohne eine konforme Recording-Infrastruktur reduziert KI Ihr Risiko nicht. Sie vergrössert es.

Dieser Artikel basiert auf Erfahrungen in der Umsetzung von Compliance-Aufzeichnungen für Hunderte von regulierten Finanzdienstleistungsunternehmen in Europa und den USA..Er zeigt, was KI tatsächlich leistet, wo sie neue Risiken schafft und warum Ihre Recording-Grundlage darüber entscheidet, ob KI nützt oder schadet. Ob Sie gerade KI-gestützte Analysetools evaluieren oder Ihr bestehendes Setup überprüfen: Am Ende haben Sie ein klares Framework an der Hand. Zuerst ist eine zuverlässige Compliance Recording-Grundlage zu schaffen, dann wird KI darauf aufgebaut.

Was ist Compliance Recording?

Compliance Recording ist die systematische Erfassung, Speicherung und Verwaltung geschäftlicher Kommunikation zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen. Abgedeckt werden Sprachanrufe, Video-Meetings, Chat-Nachrichten und Bildschirmfreigaben über Plattformen wie Microsoft Teams, Zoom, IPC und Trader Voice.

Der wichtigste Unterschied zur herkömmlichen Gesprächsaufzeichnung liegt in der Zielsetzung. Herkömmliche Aufzeichnungen speichern Gespräche zu Referenz- oder Schulungszwecken. Compliance Recording erfasst sie als rechtlich verwertbare Beweismittel. Jede Aufzeichnung muss manipulationssicher, mit Zeitstempel versehen, verschlüsselt und jederzeit abrufbar sein. Aufbewahrungsfristen, Zugriffskontrollen und Audit Trails sind keine optionalen Funktionen, sondern regulatorische Pflichten.

Für regulierte Unternehmen wie Finanzdienstleister erfüllt Compliance Recording primär einen doppelten Zweck. Es stellt Aufsichtsbehörden zufrieden, die Nachweise für faire Beratung und transparente Geschäftspraktiken verlangen. Gleichzeitig schützt es die Organisation und ihre Kundschaft bei Streitfällen.

Ein aufgezeichnetes Gespräch ist entweder Ihre stärkste Verteidigung in einer aufsichtsrechtlichen Prüfung oder Ihr grösstes Risiko. Der Unterschied hängt davon ab, ob Ihr Recording-System von Anfang an für Compliance konzipiert wurde.

Warum regulatorische Compliance bei der Gesprächsaufzeichnung nicht verhandelbar is

Die Kosten unvollständiger oder nicht konformer Aufzeichnung lassen sich an konkreten Durchsetzungsmassnahmen messen, nicht an hypothetischen Risiken. Im Januar 2025 verhängte die U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) gegen zwölf Finanzdienstleister eine Gesamtstrafe von $ 63,1 Millionen wegen unzureichender Aufzeichnungspflichten.

In einem weiteren Fall aus dem Jahr 2025 belegte die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) ein grosses Finanzinstitut mit Bussgeldern von über € 23,55 Millionen wegen Verstössen gegen die Aufbewahrungspflichten.

Dieses Durchsetzungsmuster spiegelt eine übergeordnete regulatorische Realität wider: In ganz Europa und Nordamerika unterliegen Finanzinstitute überlappenden Vorgaben aus mehreren Jurisdiktionen, jede mit spezifischen technischen Anforderungen.

Wichtige Vorschriften für Compliance Recording

In der Europäischen Union verpflichtet MiFID II Wertpapierfirmen zur Aufzeichnung sämtlicher Kommunikation im Zusammenhang mit Transaktionen und Auftragsabwicklung. Die Aufbewahrungsfristen betragen fünf bis sieben Jahre. Artikel 5 der DSGVO stellt zusätzliche Anforderungen an Datenminimierung und Zweckbindung. Das erzeugt ein Spannungsfeld, das Compliance-Teams sorgfältig managen müssen: genug aufzeichnen, um MiFID II zu erfüllen, aber nicht mehr, als die DSGVO erlaubt.

DORA, seit Januar 2025 in Kraft, bringt zusätzliche Anforderungen an das IKT-Risikomanagement für Finanzunternehmen. Das betrifft auch, wie Kommunikationsdaten gespeichert, geschützt und wiederhergestellt werden.

In der Schweiz regelt das FINMA-Rundschreiben 2025/1 das operationelle Risikomanagement für beaufsichtigte Institute. Dazu gehören auch Anforderungen an die Aufzeichnung und Nachvollziehbarkeit.

In den Vereinigten Staaten verpflichtet FINRA Rule 4511 Broker-Dealer, Geschäftsunterlagen über definierte Zeiträume in einem zugänglichen, nicht überschreibbaren Format aufzubewahren.

Mit Ausnahme der DSGVO ziehen sich durch all diese Regelwerke dieselben Anforderungen: Aufsichtsbehörden erwarten eine lückenlose Erfassung, manipulationssichere Speicherung und die Fähigkeit, bestimmte Aufzeichnungen auf Abruf bereitzustellen. Jede Lücke in dieser Kette ist ein Compliance-Verstoss, unabhängig davon, welche Analysetools darauf aufsetzen.

Die Beweislast liegt bei der Organisation. Für Unternehmen, die in mehreren Jurisdiktionen tätig sind, bedeutet das: Ihr Recording-System muss die strengsten geltenden Standards erfüllen. Wenn eine Aufsichtsbehörde eine Aufzeichnung anfordert und diese nicht existiert, wird bereits das Fehlen selbst zum Verstoss. Gleichermassen werden Bussen verhängt, wenn Compliance-Verstösse unentdeckt bleiben.

Was leistet KI in Compliance Recording tatsächlich?

KI in Compliance Recording ergänzt aufgezeichnete Kommunikation um eine Erkennungs- und Analyseschicht. Dadurch können Compliance-Teams das gesamte Interaktionsvolumen auf Risikoindikatoren durchsuchen, statt nur einen Bruchteil durch manuelle Stichproben zu prüfen. Das adressiert ein echtes operatives Problem: Ein Team, das Tausende von Mitarbeitenden beaufsichtigt, kann nicht jedes Gespräch prüfen.

Die praktischen Funktionen von Compliance-fähigen Analysetools für Gesprächsaufzeichnungen lassen sich in drei Kategorien einteilen:

1. Automatisierte Transkription und Indexierung: KI wandelt Sprachaufzeichnungen über mehrere Sprachen hinweg in durchsuchbaren Text um. Compliance Officers suchen nach Stichwörtern, Phrasen oder Themen, statt stundenlang Audiomaterial abzuhören.
2. Sentiment- und Tonanalyse: Algorithmen kennzeichnen Gespräche, bei denen emotionale Muster auf Druck, Nötigung oder Belastung hindeuten. So lassen sich Risiken durch Falschberatung oder Interaktionen mit vulnerablen Kunden identifizieren, die bei einer manuellen Prüfung unentdeckt bleiben.
3. Schlüsselwort- und Phrasenerkennung: Vordefinierte Regelwerke lösen Warnmeldungen aus, wenn bestimmte Begriffe auftreten, die auf unerlaubte Zusagen, Preisgarantien oder Verweise auf nicht konforme Produkte hindeuten können. Musterabgleich in grossem Massstab ersetzt manuelle Stichproben.

In der Praxis ersetzt KI nicht den Compliance Officer. Sie verkleinert den Heuhaufen. Ein Team, das bisher 50 Gespräche pro Woche aus einem Pool von 10'000 geprüft hat, erhält jetzt priorisierte Warnmeldungen zu den 200, die ein echtes Risiko bergen. Menschliches Urteilsvermögen kommt dort zum Einsatz, wo es am meisten zählt. So zeigen unsere Erfahrungen, dass KI-gestütztes Flagging die Falsch-Positiv-Raten um den Faktor 5x verbessert, verglichen mit manuellen Prüfprozessen.

CTA: Wenn Sie mehr über die Funktionsweise von KI-gestütztem Compliance Recording erfahren möchten, lesen Sie diesen Artikel.

Wo KI in Compliance Recording scheitert: Die Risiken, über die niemand spricht

Der Hauptgrund für das Scheitern von KI in Compliance Recording liegt nicht beim Modell selbst, sondern an den Rahmenbedingungen. Unternehmen erfassen entweder weniger, als sie denken, oder erwarten von KI eine Zuverlässigkeit, für die sie nie konzipiert wurde. Die Teams, die echten Mehrwert aus KI ziehen, sind diejenigen, die realistische Erwartungen gesetzt und zuerst für saubere Eingangsdaten gesorgt haben.

Trotz ihres Potenzials birgt KI in Compliance Recording-Risiken, die Anbieter selten offen ansprechen. Die meisten Compliance-Teams entdecken diese Risiken erst nach der Implementierung. Was wir in regulierten Umgebungen jedoch immer wieder beobachten: Die KI selbst ist selten die Fehlerquelle. Die eigentlichen Probleme sind zweifacher Natur. Erstens glauben Unternehmen, Gespräche zu erfassen, die sie in Wirklichkeit nicht erfassen. Zweitens erwarten sie, dass KI wie eine Formel in einer Tabelle funktioniert: deterministisch, binär und jedes Mal zu 100% korrekt.

Aber so funktioniert KI nicht. Sie arbeitet eher wie ein erfahrener Analyst: Sie wird besser mit klar definierten Aufgaben, sauberen Eingangsdaten und eindeutigen Parametern. Soll sie eine klar umrissene Aufgabe auf einem definierten Datensatz erledigen, ist die Genauigkeit hoch. Soll sie alles gleichzeitig auf unstrukturierten, lückenhaften Daten leisten, verschlechtern sich die Ergebnisse. Nicht weil die Technologie fehlerhaft ist, sondern weil die Aufgabe von Anfang an nicht auf Erfolg ausgelegt war.

Dieser Perspektivenwechsel ist entscheidend, weil er verändert, wie Compliance-Teams Risiken bewerten sollten. Die Frage lautet nicht: «Ist die KI genau?». Sondern: «Haben wir der KI die richtigen Voraussetzungen gegeben, um genau zu sein?»

Folgende Risiken sollten Compliance-Teams gezielt bewerten

• Falsches Vertrauen: Automatisiertes Scanning erzeugt den Eindruck einer umfassenden Aufsicht. Doch KI analysiert nur, was sie bekommt, und das ist nie das vollständige Bild. Abgebrochene Gespräche, schlechte Audioqualität, falsch kategorisierte Kanäle oder fehlende Metadaten bedeuten, dass das Modell mit unvollständigen Eingangsdaten arbeitet und Teilergebnisse präsentiert, als wären sie vollständig. Das Risiko besteht nicht darin, dass die KI falsch liegt. Es besteht darin, dass Teams dem Output vertrauen, ohne zu hinterfragen, was nie eingespeist wurde.
• Regulatorische Übergriffe: KI-Tools, die mehr Daten aufzeichnen oder verarbeiten, als Vorschriften erlauben, verstossen gegen die DSGVO und die Grundsätze der Datenminimierung. Alles zu erfassen und zu analysieren ist nicht dasselbe wie das zu erfassen, was vorgeschrieben ist.
• Lücken im Audit Trail: Wenn KI ein Gespräch kennzeichnet, muss der zuständige Compliance Officer den Befund anhand der Originalaufzeichnung verifizieren. Fehlt der Aufzeichnung die Integrität (kein manipulationssicheres Siegel, keine Nachweiskette, keine Zeitstempel-Verifizierung), ist der KI-Output rechtlich wertlos, unabhängig davon, wie genau das Modell ist.
• Modell-Intransparenz: Aufsichtsbehörden fragen zunehmend: «Wie sind Sie zu dieser Schlussfolgerung gelangt?». Ein KI-Modell, das seine Flagging-Logik nicht erklären kann, erzeugt Verantwortungslücken bei aufsichtsrechtlichen Prüfungen.

Die Konsequenz: Jede KI-Fähigkeit hängt nicht nur von der Qualität der analysierten Aufzeichnungen ab, sondern auch davon, ob die gestellte Aufgabe überhaupt realistisch ist. Die Teams, die mit KI in Compliance echten Mehrwert erzielen, sind nicht diejenigen mit den besten Modellen. Es sind diejenigen, die realistische Erwartungen gesetzt und ihre Arbeitsabläufe darauf ausgerichtet haben, was KI tatsächlich gut kann.

Wie Compliance Recording bestimmt, was KI leisten kann

Die Grundregel: KI verstärkt, was bereits vorhanden ist. KI in Compliance Recording ist ein Verstärker, kein Korrektiv. Ein solides Compliance-Recording-Setup, das Gespräche, Chats und Bildschirmfreigaben zuverlässig erfasst und archiviert, wird durch KI präziser. Ein schwaches wird teurer in der Nachbesserung.

Das ist das Prinzip, das in der Vermarktung von KI meistens ignoriert wird. Ob in Verkaufsgesprächen, auf Anbieter-Websites oder in Produktwerbung: Die Herausforderung wird selten thematisiert. Der Fokus liegt auf Funktionen wie Transkriptionsgenauigkeit, Erkennungsgeschwindigkeit und Alert-Volumen. Diese Kennzahlen sind relevant, aber sie messen den Verstärker, nicht das Signal. Letzteres wird durch die Compliance Recording-Grundlage bestimmt.

Eine starke Compliance Recording-Grundlage bedeutet: Jeder notwendige Kommunikationskanal wird erfasst, jede Aufzeichnung ist manipulationssicher und mit Zeitstempel versehen, Aufbewahrungsrichtlinien entsprechen den gesetzlichen Anforderungen, und Zugriffskontrollen setzen das Need-to-know-Prinzip durch. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, wird KI wirklich nützlich. Sie deckt Risiken schneller auf. Sie reduziert den manuellen Prüfaufwand. Und sie verbessert die Audit-Bereitschaft, sodass Organisationen auf regulatorische Anfragen schnell reagieren und die Kosten von Durchsetzungsmassnahmen vermeiden können.

Eine schwache Compliance Recording-Grundlage bewirkt das Gegenteil. Fehlende Kanäle erzeugen Schwachstellen, die KI nicht erkennen kann, weil die Daten nie existiert haben. Inkonsistente Metadaten machen die Suche unzuverlässig. Nicht konforme Speicherung untergräbt jeden Befund, den KI liefert, weil eine Aufsichtsbehörde die Integrität des Quellmaterials anfechten kann.

Worauf Sie bei einer Compliance Recording Software achten sollten

The criteria that separate a reliable communication compliance recording solution from a recording tool with compliance marketing are capture completeness across voice, video, and chat, storage integrity, audit readiness, independent certification, and AI transparency. The question is not which platform has the most impressive AI features; it’s which platform ensures that every conversation that should be captured is recorded, stored correctly, and retrievable when it matters.

Dies sind die Kriterien, die eine zuverlässige Lösung zur Aufzeichnung von Kommunikationsdaten für Compliance-Zwecke von einem Aufzeichnungstool mit Compliance-Marketing unterscheiden:

• Lückenlose Erfassung über Audio, Video und Chat: Die Lösung muss die abgedeckten Kommunikationskanäle nativ aufzeichnen, ohne Lücken, Workarounds oder nachträglich angebundene Tools, die neue Risiken einführen. Für Unternehmen, die Microsoft Teams als primäre Kommunikationsplattform nutzen, bedeutet das beispielsweise eine native Microsoft Teams Compliance Recording-Integration. Sie muss Sprachanrufe, Video-Meetings, Bildschirmfreigaben und Chats als Teil eines einheitlichen Arbeitsablaufes erfassen.
• Regulatorisch konforme Speicherung: Jede Aufzeichnung benötigt ein manipulationssicheres Siegel, Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Zeitstempel und konfigurierbare Aufbewahrungsrichtlinien, die Ihren gesetzlichen Anforderungen entsprechen, damit jede Aufzeichnung in einer aufsichtsrechtlichen Prüfung als Beweismittel standhält. Der Speicherort wird zunehmend zu einer erstrangigen Entscheidung und nicht zu einem nachträglichen Gedanken: Unsere Cloud Compliance Survey 2025 hat ergeben, dass fast die Hälfte der Compliance-Teams ihre Infrastruktur auf On-Premise- oder Hybrid-Setups belässt. Diejenigen, die einen Wechsel in die Cloud erwägen, orientieren sich weg von US-basierten Anbietern hin zu regionalen Alternativen. Datensouveränität verändert Infrastruktur-Entscheidungen. Fragen Sie Anbieter: Wo werden meine Daten gespeichert, unter welcher Jurisdiktion und wie sind die Aufbewahrungsrichtlinien konfiguriert?
• Audit-Bereitschaft: Wenn eine Aufsichtsbehörde Aufzeichnungen anfordert, sollte das System diese mit vollständiger Chain-of-Custody-Dokumentation liefern. Das versetzt Compliance-Teams in die Lage, innerhalb der vorgeschriebenen Fristen auf Prüfungen zu reagieren, ohne manuelle Überlastung. Suche, Abruf und Export müssen über Millionen von Aufzeichnungen hinweg ohne manuellen Eingriff funktionieren.
• Zertifizierungen und Attestierungen: Achten Sie auf SOC 2 Typ II Attestierung, ISO 27001 Zertifizierung sowie plattformspezifische Zertifizierungen wie die Microsoft Teams Compliance Recording Zertifizierung. Unabhängige Anerkennungen wie die RegTech100-Liste sind ebenfalls überprüfbar und nicht selbst deklariert. Diese Nachweise bestätigen, dass die Plattform die operativen und sicherheitstechnischen Standards erfüllt, die Aufsichtsbehörden erwarten.
• KI-Transparenz: Falls die Lösung KI-Analysen umfasst, fragen Sie: Welche Daten nutzt das Modell, wie werden Flags generiert und lässt sich die Logik in einer aufsichtsrechtlichen Prüfung erklären? Compliance Bots für Finanzdienstleister sollten die Aufsicht stärken, nicht verschleiern. Ihr Team sollte in der Lage sein, jeden KI-generierten Befund gegenüber einer Aufsichtsbehörde zu verteidigen.

Eine Plattform, die alle fünf Kriterien erfüllt, operiert per Definition in einem relevanten Massstab. Denn eine umfassende Abdeckung über mehrere Kommunikationskanäle, Jurisdiktionen und Aufzeichnungsarten hinweg erfordert ein erhebliches Infrastruktur-Engagement. Luware Recording, Luwares Compliance Recording Plattform für regulierte Finanzdienstleister erfasst monatlich über 3 Millionen Aufzeichnungen für mehr als 250 Unternehmen. Dazu gehören UBS, Swiss Re und KBC mit Recording über Audio, Video, Bildschirmfreigaben und Chats auf Microsoft Teams, IPC, Zoom und Trader Voice. Ein Umfang, der nur funktioniert, weil die zugrunde liegende Architektur von Anfang an für Compliance konzipiert und nicht nachträglich angepasst wurde.

Was das in der Praxis bedeutet, beschreiben am besten die Unternehmen, die darauf vertrauen. Andrea Panarese sagt dazu:

Yves Pauwels unterstreicht diesen Punkt aus einer Perspektive der Partnerschaft:

Neugierig geworden? Lesen Sie, wie Luware Recording KI-fähige Compliance handhabt.

Zuerst die Grundlage für Compliance Recording schaffen

KI in Compliance Recording ist keine Frage des Ob, sondern des Wann. Die Organisationen, die am meisten profitieren, sind diejenigen, die zuerst in die Recording-Grundlage investieren und erst danach in die Intelligence Layer.

Wenn Ihr aktuelles Setup keine lückenlose Erfassung, manipulationssichere Speicherung und regulatorisch konforme Aufbewahrung über alle Kommunikationskanäle hinweg garantieren kann, wird KI diese Lücken nicht schliessen. Sie wird darüber berichten, und zwar inkonsistent.

Der nächste Schritt hängt davon ab, wo Sie stehen. Wenn Sie Ihre Grundlage evaluieren, dann entdecken Sie, wie Luware Recording funktioniert, und fordern Sie eine Demo an, die auf Ihr regulatorisches Umfeld zugeschnitten ist. Wenn Sie sich einen breiteren Überblick verschaffen möchten, laden Sie unser EU AI Act Whitepaper herunter, um zu verstehen, wie sich die Anforderungen an KI-Governance für Finanzdienstleister entwickelt haben.