KI-gestützte Compliance: Erkenntnisse vom RegTech Summit London

Die Landschaft der KI-gestzüten Compliance entwickelt sich in einem atemberaubenden Tempo, und der jüngste Gipfel der regulatorischen Technologie (RegTech) in London machte eines ganz deutlich: Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die regulatorische Technologie und verwandelt sie von einer Kostenstelle in einen Wertschöpfungstreiber. Aber wie bei jeder transformativen Reise ist auch der vor uns liegende Weg nicht ohne Herausforderungen.

In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Erkenntnisse des Gipfels ein und beleuchten die Chancen und Herausforderungen, die mit der Einführung KI-gestützter Compliance einhergehen:

• KI verwandelt Compliance von reaktiver Aufsicht in proaktive Wertschöpfung.

• Erklärbarkeit und Governance sind entscheidend für den Aufbau von Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen.

• Datensilos bleiben das grösste Hindernis und schränken die vermögensübergreifende Transparenz ein.

• Private KI-Compliance-Tools gewinnen an Bedeutung, erfordern jedoch qualitativ hochwertige, strukturierte Daten.

• Agentische KI-Compliance entwickelt sich rasant und automatisiert Untersuchungen und Risikoerkennung.

• Nachweise, Transparenz und Prüfbarkeit sind mittlerweile Grunderwartungen der Aufsichtsbehörden.

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Wie KI-gestützte Compliance regulatorische Aufsicht in Wertschöpfung verwandelt

Traditionelle Compliance-Teams haben sich lange Zeit auf die Aufsicht und Berichterstattung konzentriert. Heute wird von diesen Teams mehr verlangt: Sie sollen den kommerziellen Wert steigern und gleichzeitig eine strenge Kontrolle ausüben. Eine grosse Herausforderung, die jedoch durch das Aufkommen von «Compliance-Copiloten» möglich wird: KI-gestützte Compliance-Assistenten, die überwachen, Probleme aufzeigen und sogar die Gründe dafür erklären.

Die Vision ist eine Zukunft, in der Compliance-Beauftragte wie Piloten in einem Cockpit arbeiten und mehrere Systeme in Echtzeit überwachen, anstatt reaktiv zu arbeiten. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Compliance nicht mehr eine rückwärtsgewandte Tätigkeit ist, sondern eine proaktive, vorausschauende Funktion, die es Unternehmen ermöglicht, der Konkurrenz stets einen Schritt voraus zu sein.

Das ist das Versprechen KI-gestützter Compliance, und es ist eine aufregende Perspektive für Unternehmen, die ein neues Mass an Effizienz, Einsicht und Wettbewerbsvorteilen erreichen wollen.

Wenn Sie verstehen möchten, wie Sie KI in Ihrer Compliance-Aufzeichnung zukunftssicher implementieren können, lesen Sie diesen Artikel.

KI-Compliance-Monitoring in Echtzeit: Innovation & Verantwortlichkeit im Gleichgewicht

Allerdings ist die KI-Compliance-Überwachung in Echtzeit zwar eine verlockende, aber auch eine beängstigende Aussicht. Führungskräfte äussern Bedenken, dass die Echtzeit-Überwachung die bestehende Compliance-Kultur stören und Risiken mit sich bringen könnte, wenn sie nicht sorgfältig umgesetzt wird. Der Konsens ist klar: Compliance-Automatisierung muss mit Transparenz, Governance und Erklärbarkeit einhergehen. Im Gegenzug benötigen KI-Compliance-Tools klare Prüfpfade, bei denen jede Entscheidung protokolliert, aufgezeichnet und reproduzierbar ist.

Dies ist ein kritischer Punkt für KI in RegTech, da Unternehmen das Potential KI-gestützter Compliance nutzen wollen, die Kompromisse zwischen Innovation und Rechenschaftspflicht ausloten müssen. Es ist ein heikles Gleichgewicht, aber eines, das für den Aufbau von Vertrauen in KI-gestützte Compliance-Systeme unerlässlich ist.

Warum Erklärbarkeit und Governance für KI-Compliance-Tools entscheidend sind

Die Erklärbarkeit ist nach wie vor ein Knackpunkt, und zwar nicht nur bezüglich der KI in RegTech. Vollständige Transparenz bei komplexen KI-Compliance-Modellen ist noch nicht möglich – und wird es vielleicht auch nie sein. Aber selbst eine teilweise Erklärbarkeit kann ausreichen, um Vertrauen in KI-gestützte Systeme zu schaffen. Wie ein Experte bemerkte: «Selbst Ärzte können das Gehirn nicht vollständig erklären, aber sie retten trotzdem Leben.» Das Ziel ist eine nachvollziehbare KI-gestützte Compliance, bei der jede Aufforderung, jede Entscheidung und jeder Folgeschritt nachverfolgt und überprüft werden kann.

Auch Governance ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen sicherstellen müssen, dass KI-gestützte Compliance-Systeme mit regulatorischen Anforderungen wie MiFID III und DORA sowie internen Risikomanagement-Rahmenwerken in Einklang stehen. Dies bedeutet, dass klare Richtlinien und Protokolle für die Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung von KI erstellt und dass KI-Systeme regelmässig getestet und validiert werden müssen.

Datensilos bremsen KI in RegTech aus – mit Konsequenzen

Wie aus einer auf dem Gipfel durchgeführten Umfrage hervorging, ist die Datenintegration nach wie vor eine der grössten Herausforderungen des Sektors, da viele Unternehmen immer noch mit isolierten Kommunikations-, Handels- und Rechtsprechungsdaten arbeiten. Dies macht es schwierig, eine einheitliche Übersicht über Vermögenswerte oder Märkte zu erhalten, und es ist ein Problem, dem die Aufsichtsbehörden zunehmend Priorität einräumen. Unternehmen, die in der Lage sind, eine vermögenswertübergreifende Transparenz zu erreichen, haben die Nase vorn. Dies ist jedoch eine komplexe Aufgabe, die erhebliche Investitionen in die Dateninfrastruktur und -integration erfordert.

Umfrage zur grössten Herausforderung bei der aufsichtsrechtlichen Berichterstattung.

Einige Institute bauen ihre eigenen Überwachungs- und Datenkorrelationssysteme auf, um diese Aufgabe zu bewältigen, was einen allgemeinen Trend zu massgeschneiderten KI-Compliance-Tools, die auf das regulatorische Umfeld abgestimmt sind, widerspiegelt. Dies ist eine grosse Chance für Unternehmen, da sie so KI-gestützte Compliance-Systeme entwickeln können, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten sind.

Private KI-Modelle in der Finanz-Compliance: Das Datenqualitätsproblem

Während öffentliche Large-Language-Modelle (LLMs) für Schlagzeilen sorgen, entscheiden sich Finanzinstitute zunehmend für private KI-Compliance-Modelle, um Kontrolle, Datenschutz und Compliance zu gewährleisten. Die Schulung dieser privaten Systeme mit qualitativ hochwertigen Daten ist jedoch nach wie vor ein Hindernis, da viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, Daten effektiv zu beschaffen, zu bereinigen und zu strukturieren.

Die Kosten dafür sind beträchtlich, und in den Finanzabteilungen herrscht Unklarheit darüber, welche Geschäftseinheit die Kosten für solche komplexen Datentransformationsaufgaben tragen soll. Das Compliance-Team als Kostenstelle verfügt nicht über das entsprechende Budget, und das ist eine Herausforderung, die Unternehmen angehen müssen, wenn sie das volle Potenzial KI-gestützter Compliance ausschöpfen wollen.

Agentische KI: Die Zukunft der automatisierten Risikoerkennung

Ein weiteres wichtiges Gesprächsthema auf der Konferenz war das Aufkommen agentischer KI: Systeme, die in der Lage sind, selbstständig Datenspuren zu verfolgen und potenzielle Risiken zu eskalieren. Diese KI-Compliance-Tools werden für Anwendungsfälle wie die Erkennung von Marktmissbrauch, Datenlecks und die Überwachung von Finanzkriminalität erforscht und haben das Potenzial, Compliance-Automatisierungs-Workflows zu revolutionieren.

Agentische KI-Systeme könnten bei der Automatisierung von KYC-Prüfungen (Know Your Customer), Sanktionsprüfungen und Due-Diligence-Prüfungen helfen und so den manuellen Arbeitsaufwand drastisch reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit verbessern. Agentische KI ist eine grosse Chance für Unternehmen, da sie ihnen ermöglicht, ein neues Mass an Effizienz und Produktivität in der Compliance zu erreichen.

KI in der Compliance: Praktische Anwendungsfälle

Nachdem wir nun untersucht haben, warum KI-gestützte Compliance wichtig ist, wollen wir uns ansehen, wo sie die grössten Auswirkungen hat. Die folgenden Anwendungsfälle zeigen, wie Finanzinstitute KI-Compliance-Tools einsetzen, um echte Herausforderungen zu lösen und gleichzeitig die strengen Aufsichtsanforderungen zu erfüllen.

Vertrauen in KI-Compliance-Tools aufbauen: Nachweise, Erklärbarkeit & Tests

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pre-Tests, Live-Tests und Post-Tests von KI-Compliance-Modellen in regulierten Umgebungen zum Standard werden und einen entscheidenden Aspekt beim Aufbau von Vertrauen in KI-gestützte Compliance-Systeme darstellen. Die drei Schlüsselwörter, die sich durch den gesamten Gipfel zogen, waren:

• Nachweise: KI-Compliance-Tools müssen durch solide Nachweise gestützt werden, die ihre Wirksamkeit und Zuverlässigkeit in Compliance-Workflows belegen.

• Erklärbarkeit: KI-gestützte Compliance-Modelle müssen transparent und erklärbar sein, damit Compliance-Beauftragte die Gründe für ihre Entscheidungen nachvollziehen können.

• Vertrauen: KI-Compliance-Modelle müssen vertrauenswürdig sein – mit klaren Prüfpfaden und reproduzierbaren Ergebnissen, die es Compliance-Beauftragten ermöglichen, Vertrauen in ihre Entscheidungen aufzubauen.

Ohne diese Voraussetzungen werden selbst die fortschrittlichsten KI-gestützten Compliance-Systeme auf den Widerstand von Aufsichtsbehörden und internen Risikoausschüssen stossen. Dies ist eine Herausforderung, der sich Unternehmen stellen müssen und die ein tiefes Verständnis von KI in RegTech, Compliance und regulatorischen Anforderungen erfordert.

Die Zukunft von KI in RegTech: Was Compliance-Verantwortliche jetzt tun sollten

Die RegTech-Branche tritt in eine entscheidende Phase ein, in der sich KI, Datenintegrität und Compliance-Aufsicht gemeinsam weiterentwickeln müssen. Unternehmen, die transparente, nachvollziehbare und getestete KI-Compliance-Tools einsetzen, werden nicht nur die Vorschriften einhalten, sondern auch ein neues Mass an Effizienz, Einblicken und Wettbewerbsvorteilen erschliessen.

Die Botschaft des RegTech Summit London war eindeutig: Die Compliance-Funktion ist keine Back-Office-Pflicht mehr. Sie wird zum strategischen Differenzierungsmerkmal. Unternehmen, die heute in die richtige KI-gestützte Compliance-Infrastruktur investieren, werden besser aufgestellt sein, um auf regulatorische Veränderungen zu reagieren, operationelle Risiken zu reduzieren und dauerhaftes Vertrauen bei Aufsichtsbehörden und Stakeholdern aufzubauen. Die Frage lautet nicht mehr, ob KI in der Compliance eingesetzt werden soll, sondern wie schnell und wie effektiv.

Hier sollen Sie anfangen:

• Prüfen Sie Ihre Dateninfrastruktur. Vermögensübergreifende Transparenz beginnt mit dem Abbau von Silos. Identifizieren Sie, wo Ihre Kommunikations-, Handels- und Rechtsprechungsdaten fragmentiert sind, und priorisieren Sie die Integration.
• Fordern Sie Erklärbarkeit von Ihren KI-Anbietern. Wenn Ihre aktuellen Tools keinen nachvollziehbaren Prüfpfad für jede Entscheidung liefern können, ist das eine Lücke, die Aufsichtsbehörden vor Ihnen finden werden.
• Etablieren Sie einen KI-Governance-Rahmen. Klare Protokolle für Entwicklung, Einsatz und Überwachung von KI-Compliance-Tools sind keine Option – sie werden zur regulatorischen Grunderwartung.
• Beginnen Sie jetzt mit Tests. Pre-Tests, Live-Tests und Post-Tests von KI-Modellen sind in führenden Institutionen bereits Standard. Wer nicht alle drei durchführt, ist im Rückstand.
• Erkunden Sie agentische KI mit Bedacht. Das Potenzial für autonome Risikoerkennung ist erheblich, aber Governance-Leitplanken müssen zuerst stehen. Führen Sie Pilotprojekte in risikoarmen Workflows durch, bevor Sie skalieren.
• Überprüfen Sie Ihre Compliance-Aufzeichnungslösung. Echtzeit-Monitoring ist nur so gut wie die erfassten Daten. Stellen Sie sicher, dass Ihre Compliance-Aufzeichnungslösung für die Anforderungen der KI-Finanz-Compliance ausgelegt ist.