LONDON (IT BOLTWISE) – Die BaFin schaut in Deutschland ab sofort genauer hin, wenn Banken und Versicherer Künstliche Intelligenz einsetzen. Grundlage sind zusätzliche Befugnisse aus einer europäischen Verordnung, die der deutschen Aufsicht mehr Handlungsraum gibt. Die Behörde will dabei vor allem Transparenzpflichten sowie verbotene KI-Praktiken stichprobenartig prüfen und zugleich auf Qualifizierung der Beschäftigten achten. Spätestens ab Dezember 2027 rückt zudem Hochrisiko-KI in den Fokus – mit potenziellen Bußgeldern bis zu 35 Millionen Euro oder bis zu sieben Prozent des Jahresumsatzes.
Die BaFin leitet mit zusätzlichen Kompetenzen einen neuen Prüfmodus für den KI-Einsatz im Finanzsektor ein. Hintergrund ist eine europäische Verordnung, auf deren Basis die Behörde vom deutschen Gesetzgeber erweiterte Aufsichtsrechte erhält. Damit verschiebt sich das Thema Künstliche Intelligenz von der Pilotphase in einen enger überwachten Regelbetrieb: Nicht nur, ob KI genutzt wird, sondern wie sie eingesetzt wird, rückt in den Mittelpunkt. Mark Branson, Präsident der BaFin, stellt dabei die Grundrechte der Menschen in den Vordergrund und koppelt den Anspruch auf Schutz dieser Rechte explizit an den fairen Zugang zu Finanzdienstleistungen.
Technisch und operativ heißt das für Banken und Versicherer vor allem, dass KI-Systeme in den Prozessen nicht länger als „Black Box“ behandelt werden dürfen. Die BaFin will laut Mitteilung stichprobenhaft Anwendungen untersuchen, die in „besonders relevanten Stellen“ eingesetzt werden. Dazu gehören unter anderem Chatbots in der Kundenkommunikation, Systeme zur Prüfung der Kreditwürdigkeit sowie KI-gestützte Verfahren zur Risikobewertung in der Lebens- und Krankenversicherung. Entscheidend ist dabei nicht nur die Modellgüte, sondern die Nachvollziehbarkeit: Transparenzpflichten und die Einhaltung von Vorgaben zu verbotenen KI-Praktiken stehen im Fokus der Kontrolle. Ergänzend betrachtet die Aufsicht, ob Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden zu fördern.
Diese Kombination aus Inhaltsprüfung und Organisationssicht ist in der Praxis besonders wirksam, weil KI-Probleme selten nur im Modell liegen. Selbst wenn ein Modell statistisch gut performt, kann es an Transparenz fehlen, wenn Logik, Datenherkunft oder Entscheidungsgründe nicht hinreichend dokumentiert sind. Auch das Risiko von Fehlverhalten steigt, wenn Mitarbeitende nicht verstehen, wann und wie ein System eingesetzt werden darf, welche Grenzen es hat und wie sich neue Daten oder Marktbedingungen auswirken. Genau an dieser Schnittstelle setzt die BaFin an: Jens Obermüller, als BaFin-Experte benannt, beschreibt die Überwachung der Transparenzpflichten sowie der Regelungen zu verbotenen Praktiken. Gleichzeitig wird geprüft, ob Unternehmen Qualifizierungsmaßnahmen schaffen, die den KI-Einsatz fachlich absichern.
Für die Marktplanung wird zudem relevant, dass die Aufsicht die nächste Stufe ab Dezember 2027 gezielt auf Hochrisiko-KI ausrichten will. Als Beispiele nennt die Mitteilung Systeme, die Versicherer zur Berechnung individueller Zuschläge in der Krankenversicherung verwenden, sowie KI, die Banken zur Bonitätsprüfung bei Kreditanfragen einsetzen. Solche Anwendungen treffen typischerweise Entscheidungen mit unmittelbaren Auswirkungen auf Personen – und damit erhöht sich die Erwartung an robuste Governance, technische und organisatorische Kontrollen sowie eine saubere Einordnung des tatsächlichen Einsatzszenarios. Gleichzeitig betont die BaFin, dass Innovation nicht ausgebremst werden soll. Obermüller verweist dabei auf „Reallabore“ und Tests unter Realbedingungen, also geschützte Umgebungen, in denen Unternehmen neue Anwendungen erproben können, ohne sofort in den vollen Compliance-Druck des Produktivbetriebs zu geraten.
Auch die Sanktionslogik sorgt für spürbaren Handlungsdruck. Wenn Unternehmen die Anforderungen der europäischen KI-Verordnung nicht erfüllen, kann die BaFin im äußersten Fall Bußgelder von bis zu 35 Millionen Euro oder bis zu sieben Prozent des Jahresumsatzes verhängen – je nachdem, welche Bemessungsgrundlage im konkreten Fall greift. Für Finanzhäuser bedeutet das: Es reicht nicht, einzelne Modelle zu verbessern, sondern die gesamte Kette von der Entwicklung über Validierung und Betrieb bis hin zur Überwachung im Lebenszyklus muss so gestaltet werden, dass sie prüfbar und regelkonform ist. Gerade bei Kredit- und Versicherungsprozessen sind außerdem Integrationsschichten relevant, etwa Schnittstellen zu Decision-Engines, Datenspeicher, Reporting-Workflows und Audit-Trails.
Aus Sicht der Branche dürfte die neue Aufsicht damit vor allem zwei Effekte erzeugen. Erstens werden KI-Teams stärker mit Risiko- und Compliance-Funktionen zusammenrücken müssen, weil Transparenz, Dokumentation und Schulung nicht „nachgelagert“, sondern von Anfang an Teil der Systemarchitektur werden. Zweitens entsteht ein Anforderungsdruck an Anbieter von KI-Systemen und Plattformen, weil Banken und Versicherer die Kontrollierbarkeit ihrer Lösungen nachweisen müssen. Gleichzeitig eröffnet der Hinweis auf Reallabore Spielräume: Unternehmen können Innovationen in kontrollierten Umgebungen testen, müssen aber parallel sicherstellen, dass die Ergebnisse in einen produktiven Betrieb überführbar sind. Insgesamt verschiebt sich der Wettbewerb damit von reiner Modellleistung hin zu KI-Governance als Qualitätsmerkmal – ein Thema, das in der Finanzindustrie erfahrungsgemäß langfristig entscheidend ist.
Für Entscheider heißt das jetzt konkret: Prüfen, welche KI-Anwendungen als „besonders relevant“ gelten, welche Daten und Entscheidungslogiken dahinterstehen und wie die Transparenzpflichten praktisch umgesetzt sind. In der Personalebene ist die Schulung nicht nur „nice to have“, sondern offenbar Bestandteil der Aufsichtskriterien. Zudem lohnt sich eine frühe Vorbereitung auf die Phase mit Hochrisiko-KI ab Dezember 2027, weil die Beispiele aus Krankenversicherung und Bonitätsprüfung zeigen, wo die schärfste Aufmerksamkeit liegen dürfte. Wer die technischen Kontrollen mit einem belastbaren Governance-Rahmen verbindet, kann die Innovationsfenster in Reallaboren besser nutzen – und späteren Prüfkonflikten oder Sanktionsrisiken vorbeugen.
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