FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die BaFin nimmt den KI-Einsatz in Banken und Versicherungen ab sofort genauer unter die Lupe. Grundlage sind neue Kompetenzen aus einer europäischen KI-Regelung, die der deutsche Gesetzgeber erweitert hat. Die Aufsicht kündigt stichprobenhafte Kontrollen bei Anwendungen an, die besonders relevante Entscheidungen beeinflussen, etwa in der Kreditvergabe. Ab Dezember 2027 rückt zusätzlich Hochrisiko-KI in den Fokus, für die bei Verstößen empfindliche Bußgelder möglich sind.
Die Finanzaufsicht BaFin schiebt dem KI-Einsatz in der Finanzbranche ab sofort einen formelleren Prüfmodus nach: In Banken und Versicherungen soll Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur als Technologie betrachtet werden, sondern als Bestandteil eines kontrollierten Risikomanagements. Der Startpunkt ist dabei kein generischer „KI-Hype“, sondern die konkrete Ausgestaltung neuer Aufsichtskompetenzen, die sich aus einer europäischen Verordnung ergeben und durch den deutschen Gesetzgeber weitergehend ermöglicht werden. Für die Praxis bedeutet das zunächst vor allem eines: Anwendungen werden genauer dahin überwacht, wo sie für Verbraucherinnen und Verbraucher spürbar werden – in der Kundenkommunikation, in der Bewertung von Kreditwürdigkeit oder bei der Risikoeinschätzung im Versicherungsumfeld.
Technisch betrachtet setzt die BaFin ihren Schwerpunkt auf KI-Use-Cases, die in der Wertschöpfungskette Entscheidungen oder entscheidungsnahe Prozesse steuern. Der Text nennt als Beispiele Chatbots in der Kommunikation mit Kundinnen und Kunden, die Prüfung der Kreditwürdigkeit sowie Risikobewertungen in der Lebens- und Krankenversicherung. Solche Systeme greifen meist auf Daten aus Vertriebs-, Bestands- und Zahlungsprozessen zurück und übersetzen sie in Modelle, die dann zumindest teilweise automatisiert Wahrscheinlichkeiten oder Einstufungen liefern. Genau dort wird die Frage nach Transparenz und Nachvollziehbarkeit relevant: Wenn KI in der Lage ist, Kreditlimits zu beeinflussen oder Zuschläge im Versicherungskontext zu berechnen, steigt der Anspruch an dokumentierbare Regeln, nachvollziehbare Modelllogik und messbare Fairness-Effekte.
Auch in der konkreten Aufsichtspraxis bleibt die BaFin nicht bei abstrakten Forderungen. Laut Meldung will die Behörde stichprobenhaft Anwendungen betrachten, die viele Finanzunternehmen an „besonders relevanten Stellen“ einsetzen. Neben dem Prüfziel, ob Unternehmen Transparenzpflichten erfüllen und „Regelungen zu verbotenen KI-Praktiken“ einhalten, kommt ein zweiter Prüfstrang hinzu: Die Aufsicht richtet den Blick darauf, ob Firmen Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu fördern. Das ist ein wichtiger Hebel, weil KI in Unternehmen selten nur aus einem Modell besteht; sie wird über Datenpipelines, Entscheidungshilfen und Workflows in Fachprozesse integriert. Fehlt es an Trainings, Governance-Routinen und klaren Verantwortlichkeiten, entstehen gerade dann Lücken, wenn sich Teams bei der Modellpflege oder beim Umgang mit Ausnahmen (z. B. neue Kundendaten, Sondersachverhalte) auf „implizites Wissen“ stützen.
Für den Markt dürfte vor allem die Übergangsphase entscheidend sein, weil sie den Zeitraum abgrenzt, in dem sich die Branche organisatorisch und technisch ausrichten muss. Von Dezember 2027 an will die BaFin sich zusätzlich um sogenannte Hochrisiko-KI kümmern. Die Meldung nennt dafür zwei konkrete Klassen von Anwendungen: Systeme, die Versicherer einsetzen, um individuelle Zuschläge in der Krankenversicherung zu berechnen, sowie KI-Systeme in Banken, die zur Bonitätsprüfung bei Kreditanfragen genutzt werden. Diese Einordnung ist strategisch, weil Hochrisiko-KI in der Regel mit strengeren Anforderungen an Design, Datenqualität, Risikokontrollen und dokumentierte Wirksamkeit verbunden ist. Für Unternehmen heißt das nicht nur „Modelle nachbessern“, sondern auch Nachweise und interne Prozesse so aufbauen, dass sie Prüfungen standhalten.
Im Ernstfall kann der regulatorische Druck auch finanziell spürbar werden. Wenn Unternehmen nach den Angaben die Anforderungen der europäischen KI-Regelung nicht erfüllen, nennt die Meldung als mögliche Konsequenz Bußgelder bis zu 35 Millionen Euro oder bis zu sieben Prozent des Jahresumsatzes. Die Aussage zielt damit auf einen effektiven Abschreckungsmechanismus: Für größere Institute ist eine prozentuale Obergrenze besonders relevant, weil sie die Höhe in Relation zur wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit setzt. Gleichzeitig betont die BaFin laut Text, dass es „viel Raum für Innovation“ geben soll. Reallabore und Tests unter Realbedingungen seien hierfür vorgesehen – geschützte Umgebungen, in denen neue Anwendungen erprobt werden können, ohne dass jeder Pilot gleich in der „harten“ Produktionsverantwortung endet.
Für Banken, Versicherer und deren Zulieferer ergibt sich daraus ein klarer Arbeitsauftrag für die kommenden Monate: KI-Entwicklung und -Betrieb müssen in eine prüfbare Architektur überführt werden, die sowohl fachliche Anforderungen (z. B. verständliche Kundenerklärung) als auch technische Sicherungen (z. B. dokumentierbare Modellversionen, Monitoring und Governance) umfasst. Besonders wichtig wird das Zusammenspiel aus Modell-Performance und Verantwortungszuordnung: Wenn KI-Entscheidungen in Prozesse eingebettet sind, muss nachvollziehbar sein, warum ein System zu einem Ergebnis kommt und wie Risiken abgesichert werden. Damit verschiebt sich der Wettbewerb in der Praxis stärker in Richtung Engineering-Disziplin, die auch bei der „letzten Meile“ greift – also dort, wo Chatbots, Kredit-Workflows und Versicherungsmodelle im Tagesgeschäft zuverlässig funktionieren und zugleich regulatorischen Anforderungen entsprechen.
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