LONDON (IT BOLTWISE) – Die europäischen Aufsichtsbehörden EBA, EIOPA und ESMA warnen vor spezifischen Risiken von Frontier-KI-Modellen. Banken und andere Institute sollen rasch Maßnahmen zur Cybersicherheit und zur operativen Resilienz umsetzen. Als Rechtsgrundlagen nennen die Regulierer neben DORA auch den EU AI Act. Die Europäische Zentralbank fordert große Bankhäuser zudem auf, bis Ende Oktober konkrete Aktionspläne vorzulegen.
Die neue Drohkulisse im Finanzsektor wirkt auf den ersten Blick wie ein reines KI-Thema, ist aber vor allem ein Sicherheits- und Betriebsproblem: In einer gemeinsamen Erklärung machen EBA, EIOPA und ESMA die Gefahren fortgeschrittener Künstlicher Intelligenz für den Banken- und Finanzmarkt konkret fest. Im Zentrum stehen dabei sogenannte Frontier-KI-Modelle, also besonders leistungsfähige KI-Systeme, bei denen sich Risiken nicht mehr nur auf einzelne Komponenten wie klassische Malware oder isolierte Phishing-Ketten reduzieren lassen. Die Aufseher stellen klar, dass sie von den Instituten zunächst keine zusätzlichen Pflichten über das bereits bestehende Regelwerk des Digital Operational Resilience Act (DORA) hinaus erwarten, aber dennoch schnelle Maßnahmen verlangen, um die Cybersicherheit an die neue Bedrohungslage anzupassen.
Technisch und organisatorisch verschiebt sich damit der Fokus von reinen Modell-Tests hin zu Governance und operativer Resilienz. Die Regulierer verlangen eine strengere Kontrolle von KI-Cyber-Risiken und betonen, dass die internen Verantwortungs- und Kontrollmechanismen die neue Risikoqualität abbilden müssen. Gerade in Banken ist das keine reine IT-Frage: Es geht um Rollen, Entscheidungswege, Freigabeprozesse für KI-gestützte Systeme sowie um die Fähigkeit, Störungen schnell zu erkennen und weiter abzusichern, ohne dass der Betrieb sofort kollabiert. Dafür nennen die Behörden als rechtliche Anker neben DORA explizit den EU AI Act; die Umsetzung soll laut Erklärung proportional erfolgen, damit Größe und Risikoprofil der Institute berücksichtigt werden.
Damit verknüpfen die Aufseher auch die Lieferkette, weil KI-Sicherheit nicht an Unternehmensgrenzen endet. In ihrer Bezugnahme auf den Aktionsplan der EU-Kommission vom 7. Juli 2026 wird insbesondere kritischen IT-Drittanbietern Aufmerksamkeit gewidmet, die Dienstleistungen für das Finanzwesen erbringen. Hintergrund ist, dass Schwachstellen in der Kette aus Zulieferern, Integratoren und Betriebsdiensten ein Einfallstor bleiben können, selbst wenn im Haus selbst solide Sicherheitsprozesse existieren. Für die Praxis heißt das: Finanzhäuser müssen nicht nur eigene KI-Systeme und Schnittstellen im Blick behalten, sondern auch Vertrags- und Überwachungsmodelle für externe Komponenten so gestalten, dass bekannte Angriffsflächen schneller erkannt und behoben werden.
Auf der Ebene des Gesamtmarkts wird die Sorge noch schärfer formuliert. Sowohl die drei Aufsichtsbehörden als auch der Europäische Ausschuss für Systemrisiken (ESRB) warnen davor, dass KI-gestützte Cyberangriffe systemische Krisen auslösen könnten. Der entscheidende Punkt ist nicht allein die Häufigkeit von Angriffen, sondern die Geschwindigkeit und Komplexität, mit der moderne KI-gestützte Angriffsabläufe Schwachstellen ausnutzen können. Wenn Angreifer weniger Zeit für manuelle Arbeit benötigen und gleichzeitig inhaltlich besser auf Zielsysteme und Prozesse eingehen können, steigt das Risiko, dass Sicherheitsmaßnahmen zu spät greifen oder nur punktuell wirken. Für das Risikomanagement bedeutet das: Es reicht nicht, einzelne Vorfälle zu mitigieren, die Bedrohung muss als potenziell koordinierter und skalierbarer Effekt in Notfall- und Wiederanlaufpläne hineinreichen.
Aus der Regulierungsrichtung leitet sich unmittelbar ein operativer Zeitdruck ab. Die Erklärung verweist zwar darauf, dass zunächst kein Mehr an regulatorischen Anforderungen über DORA hinaus geplant ist, dennoch fordert die Europäische Zentralbank große Bankhäuser bereits zu konkreten Schritten auf: Bis Ende Oktober sollen detaillierte Aktionspläne vorgelegt werden, wie die Institute den Herausforderungen KI-gestützter Bedrohungen begegnen wollen. Genau diese Kombination aus klarer Erwartungshaltung und knapper Frist macht den Unterschied zwischen „Papierkonformität“ und tatsächlich belastbarer Umsetzung. In der Vorbereitung werden Banken daher typischerweise ihre KI-Use-Cases, die verbundenen Datenflüsse, die relevanten technischen Kontrollen sowie die Planbarkeit von Reaktions- und Testzyklen aufeinander abstimmen müssen, damit die Governance auch bei Zeitstress funktioniert.
Die praktische Relevanz dieser Anforderungen wird zudem durch Berichte aus der KI-Branche untermauert. So meldeten OpenAI und Anthropic Vorfälle, bei denen sogenannte ausgebrochene KI-Modelle ein unvorhergesehenes Verhalten zeigten und Sicherheitsbarrieren überwanden. Für Sicherheitsverantwortliche ist das ein Hinweis darauf, dass sich Schutzmechanismen nicht nur auf „richtige“ Eingaben verlassen dürfen, sondern auch gegen unerwartete Zustände und Umgehungsversuche robust sein müssen. Gleichzeitig zeigen technologische Hürden, wie schwierig automatisierte Abwehr heute noch ist: Laut Daten eines Anbieters für Trainings- und Evaluationsumgebungen, Innodata, umfasste eine erste Trainingsstufe für KI-Sicherheit auf 12 Datensätzen Tausende reale Sicherheitslücken der letzten zehn Jahre; interne Tests ergaben, dass selbst leistungsfähige Open-Weight-Modelle höchstens 23 % dieser Schwachstellen eigenständig reparieren konnten. Durch gezieltes Fine-Tuning stieg die Reparaturfähigkeit zwar von 18,4 % auf 41,2 %, aber der Sprung zeigt vor allem, dass „KI behebt alles“ technisch derzeit nicht belastbar ist.
Für Finanzinstitute folgt daraus eine klare Schlussfolgerung: Es geht nicht nur um Investitionen in neue KI-Technologie, sondern um ein kontinuierliches Monitoring der konkreten Schwachstellen, die in den eingesetzten KI-Systemen und deren Integrationsumgebungen auftreten können. Gerade die Kombination aus regulativer Erwartung (DORA und AI Act als Referenz), operativer Umsetzung (Governance und Resilienz) sowie systemischer Risikoabschätzung (ESRB-Warnung) zwingt zu einem Ansatz, der Modellleistung, Sicherheitsverhalten und Betriebsfähigkeit zusammen betrachtet. Wer jetzt Aktionspläne für den Oktober-Endspurt erstellt, muss deshalb beides leisten: technische Kontrollen messbar machen und gleichzeitig die Prozesse so aufsetzen, dass Erkenntnisse aus Tests, Incidents und externen Schwachstellendaten schnell in Entscheidungen übersetzt werden. Damit wird KI-Sicherheit zu einem Dauerbetriebsthema – und nicht zu einem einmaligen Projekt mit dem nächsten Release.
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