BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – BaFin rückt die internen Kontrollsysteme von Banken und Versicherungen in den Fokus und meldet erhebliche Schwächen. Parallel dazu ist Deutschland bei der Umsetzung der EU-Entgelttransparenz-Frist ohne Neuregelung in Verzug. Zusätzliche Risikotreiber liefern unzureichend gemanagte KI-Implementierungen und eine schlechte Softwarequalität, die bis in die Produktion reicht. Für Unternehmen bedeutet das: Compliance wird zur strategischen Daueraufgabe, nicht zum Projekt mit Abnahmetermin.

Die aktuelle Lage liest sich wie eine Kumulation aus regulatorischem Zeitdruck, operativen Defiziten und technischer Schuldenbildung. BaFin-Prüfungen zeigen demnach bei einem großen Teil der Institute Schwächen in Kontrollstrukturen, insbesondere in der internen Revision und im Risikocontrolling. Gleichzeitig lief die Frist zur EU-Entgelttransparenz-Richtlinie ohne eine nationale Neuregelung aus. Für Vorstände und Compliance-Verantwortliche verschiebt sich damit der Schwerpunkt: Es geht nicht nur um das formale „Nachweisen“, sondern um belastbare Prozesse, deren Wirksamkeit sich im Audit und im Schadensfall belegen lässt. Genau hier entstehen oft Lücken.
Technisch und organisatorisch wird das Thema „Kontrolle“ häufig zu eng verstanden. Interne Revision und Risikocontrolling gelten in vielen Häusern als funktionsfähige Einheiten, die jedoch nicht durchgängig mit Datenflüssen, Modellnutzung und Fachprozessen verzahnt sind. Die Quelle nennt Beanstandungsquoten bei Versicherungen von 60,7 Prozent für die interne Revision sowie 55 Prozent der Institute mit Auffälligkeiten im Risikocontrolling. In der Praxis bedeutet das: Prüfpläne, Dokumentationsstandards und Eskalationswege müssen so ausgerichtet werden, dass sie nicht nur Regelwerke abprüfen, sondern auch die tatsächliche Effektivität von Kontrollen in komplexen Gruppenstrukturen, Outsourcing-Konstellationen und digitalen Fachanwendungen.
Besonders brisant ist der Kontext, in dem Aufsicht und Rechnungslegung zusammenlaufen. BaFin prüft laut der Quelle den Konzernabschluss 2024 der Dekabank vor dem Hintergrund früherer Cum-Cum-Aktiengeschäfte. Damit wird deutlich, dass es bei Banken nicht genügt, Prozesse „für die Zukunft“ zu stabilisieren, wenn Risiken aus der Vergangenheit noch rechtliche und finanzielle Wirkungen entfalten. Aus Sicht der Unternehmensführung steigt die Notwendigkeit, steuer- und reputationsbezogene Themen als Teil einer umfassenderen Kontrolllandschaft zu behandeln. Wettbewerb entsteht dann nicht durch „mehr Papier“, sondern durch bessere Risikotransparenz, schnellere Fehlererkennung und nachvollziehbare Entscheidungslogik im Closing-Prozess.
Neben der Aufsicht verschiebt sich auch der EU-Regelrahmen in die Breite. Bei der Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) wird insbesondere an Konzepten wie Wesentlichkeit sowie an Scope-3-Emissionszielen nachgeschärft. Branchenvertreter fordern Berichten zufolge Nachbesserungen, damit Lieferketten-Überwachung und Reporting schlanker werden, ohne die Prüfbarkeit zu verlieren. Parallel dazu bleibt die Entgelttransparenz der zweite große Zeitdruck-Block: Der geschlechtsspezifische Lohnunterschied liegt in Deutschland bei 15,6 Prozent, und eine gesetzliche Neuregelung ist Anfang 2027 geplant. In der Zwischenzeit erhöht sich für Unternehmen das Risiko, dass Vergütungs- und HR-Prozesse nicht in eine prüfbare Governance-Linie eingebunden sind.
Der dritte Treiber kommt aus der Technik: KI-Systeme wachsen vielerorts schneller als Governance-Strukturen. Laut einer IBM-Studie unter 2.000 Technologieverantwortlichen geben zwei Drittel der Führungskräfte an, ihre KI-Systeme nicht vollständig im Griff zu haben. Dazu passen die in der Quelle genannten durchschnittlichen Vorfälle pro Unternehmen, die von Datenlecks bis zu Systemausfällen reichen. Hier zeigt sich der Unterschied zwischen „Modellbetrieb“ und „Unternehmensbetrieb“: Selbst wenn ein Modell fachlich gut wirkt, entscheidet die Betriebsumgebung über Risiko, Nachvollziehbarkeit und Verfügbarkeit. Wer KI-Entwicklung als einmalige Bereitstellung versteht, erwirbt selten die Kontrolle, die eine Aufsicht im Ernstfall sehen will.
Auch Branchenprognosen mahnen zur Beschleunigung. Gartner erwartet, dass bis 2027 rund 40 Prozent der Unternehmen autonome KI-Agenten wieder abschalten müssen, weil Governance-Strukturen nicht ausreichen. Das ist weniger eine Technik- als eine Betriebs- und Compliance-Frage: Agenten treffen Entscheidungen oder führen Handlungen aus, die in klassischen Risiko- und Kontrollrahmen nicht immer sauber modelliert sind. Ergänzend wirkt ein weiteres Problem auf derselben Kette: ungetesteter Code in der Produktion. Der Tricentis Quality Transformation Report beziffert den Anteil deutscher Unternehmen, die rund 70 Prozent ungetesteten Code live stellen. Bei Finanzdienstleistern liegt der Anteil der Quelle zufolge bei 64 Prozent. Für die Aufsicht ist das ein Verstärker, weil Schwächen in Softwarequalität direkt zu Kontrollausfällen führen können.
Marktseitig entsteht dadurch ein zusätzlicher Druck, der über BaFin hinausreicht. Andere europäische Aufsichts- und Regulierungsakteure wie die EBA oder nationale Pendants verfolgen ähnliche Ziele rund um Risikomanagement, operationelle Resilienz und Kontrollnachweisbarkeit. Unternehmen mit starken Engineering-Praktiken werden dadurch nicht nur regulatorisch „leichter“, sondern auch schneller lieferfähig: Patchzyklen, Freigabeprozesse und Incident-Management lassen sich besser konsolidieren. Expertenschätzungen aus dem Markt betonen zudem, dass die Kosten von Softwarefehlern selten lokal bleiben; sie wirken auf Auditfähigkeit, Kundenvertrauen und Haftungsrisiken. Wenn ein Fünftel der Unternehmen weltweit und fast ein Drittel in Deutschland durch mangelhafte Software jährlich mehr als eine Million US-Dollar verlieren, wird der Governance-Business-Case greifbar.
Die Quelle verweist darüber hinaus auf Interessenkonflikte und Vergütungsstrukturen, die Governance-Kriterien tangieren. So habe der Stimmrechtsberater ISS Berichten zufolge gegen Vergütungspakete votiert, weil das Verhältnis zur Unternehmensleistung nicht angemessen sei. In Europa steht zudem die Ernennung von Jim Hagemann Snabe zum KI-Sonderbeauftragten der EU-Kommission in der Diskussion, weil Siemens direkt von der steigenden Nachfrage nach KI-Rechenzentren profitieren könnte. Solche Debatten zeigen, dass Governance nicht nur „intern“ ist, sondern auch externe Rollen, Anreizstrukturen und Entscheidungsprozesse betrifft. Für Vorstände bedeutet das: Transparenz über Interessenlagen wird zur Voraussetzung für belastbare Entscheidungen – auch bei KI-Investments und Data-Plattformen.
Am Ende verdichtet sich alles zu einem operativen Imperativ: Compliance, KI-Betrieb, Softwarequalität und ESG-/Entgeltregeln müssen in einem gemeinsamen Kontrollmodell zusammenlaufen. Die Quelle nennt für KI bereits eine mögliche Verschärfung der regulatorischen Konsequenzen ab 2026, während Greenwashing-Regeln ab dem 27. September 2026 strengere Vorgaben für Umweltwerbung bringen. In diesem Umfeld wird „Einhaltung“ zur Frage der technischen und organisatorischen Lieferfähigkeit: Datenherkunft, Modell- und Parameterstände, Zugriffskontrollen, Logging, Testabdeckung und Freigabemechanismen müssen so gestaltet sein, dass sie sowohl fachliche Anforderungen als auch Audit-Anforderungen erfüllen. Wer jetzt investiert, reduziert nicht nur Strafen, sondern gewinnt auch Geschwindigkeit im Markt.
Für die nächsten Schritte lohnt sich eine klare Priorisierung entlang von vier Achsen: erstens die Wirksamkeit interner Kontrollsysteme mit messbaren Ergebnissen, zweitens die rechtssichere Ausgestaltung von Entgelt- und HR-Prozessen bis zur 2027er Neuregelung, drittens eine KI-Governance, die Modellbetrieb als laufenden Lebenszyklus versteht, und viertens Engineering-Disziplin gegen ungetesteten Produktivcode. Der Vergleich mit anderen Branchen zeigt, dass Unternehmen mit ausgereifter Release-Pipeline und robustem Monitoring die Effekte von KI-Updates und Compliance-Anpassungen deutlich besser absorbieren. Wenn sich Aufsicht und Technik nicht mehr entkoppeln lassen, wird Governance zum Produktivitätshebel. Genau darauf sollten sich Teams in den kommenden Quartalen organisatorisch und technisch ausrichten.
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