LONDON (IT BOLTWISE) – Die Finanzaufsicht verlangt von Versicherern deutlich bessere Begründungen dafür, welche Daten sie in KI-Systemen nutzen. Kritisch sei dabei nicht nur der direkte Datensatz, sondern auch der Einsatz sekundärer und tertiärer Quellen. Ohne belastbare Dokumentation drohen regulatorische Schritte bis hin zu Sanktionen. Besonders bei der Tarifierung und bei möglichen indirekten Ableitungen sensibler Merkmale sieht die Aufsicht Nachholbedarf.
Die Finanzaufsicht BaFin stellt die Versicherer vor eine neue Klarheitsaufgabe: Wer Künstliche Intelligenz in Tarifierung, Risikobewertung oder Schadenprozessen einsetzt, muss nachvollziehbar begründen können, welche Daten in welchen Kontexten verwendet werden. Im Kern geht es der Aufsicht nicht um die Frage, ob ein Modell „trainiert und läuft“, sondern um die Begründungsfähigkeit der gesamten Datenkette. Wenn für externe Prüfungen nicht sichtbar ist, warum eine KI mit einer so breiten Vielfalt an Daten arbeitet, entsteht laut BaFin ein Transparenzdefizit, das sowohl die Aufsichtsfunktion als auch das Verbrauchervertrauen berühren kann.
Technisch beginnt das Problem meist schon im Dokumentationsprozess. Viele Teams sind stark darin, Features zu entwickeln, Trainingsläufe zu orchestrieren und Modelle zu deployen. Schwieriger wird es, wenn Auditoren nicht nur die Modellarchitektur sehen sollen, sondern die konkrete Zuordnung von Datenquellen zu geschäftlichen Zwecken. Genau hier setzt die BaFin an: Die Aufsicht fordert eine belastbare Begründung dafür, welche Datenquellen für welche KI-Anwendung genutzt werden, inklusive der sekundären und tertiären Daten, die nicht unmittelbar „naheliegend“ wirken. Das kann im Alltag bedeuten, dass in einem Kfz-Kontext nicht nur Basisdaten wie Alter oder Wohnort betrachtet werden, sondern auch digitale Verhaltenssignale oder Aktivitäten aus sozialen Medien, sobald sie als Trainings- oder Echtzeitinputs in die Modelllogik einfließen.
Aus regulatorischer Sicht ist der rote Faden die Gefahr unbewusster Diskriminierung. Algorithmen können Muster in Daten finden, die auf den ersten Blick neutral aussehen, aber systematisch bestimmte Bevölkerungsgruppen benachteiligen. Besonders riskant wird es dann, wenn die Datenherkunft nicht sauber kontrolliert und die Entscheidungslogik nicht verständlich dokumentiert ist. Für Versicherer heißt das: Eine reine technische Modellbeschreibung reicht nicht, wenn die Aufsicht prüfen will, ob das Geschäftsmodell fair und regelkonform ausgestaltet ist. Die BaFin macht dabei deutlich, dass fehlende Kontrolle und fehlende Transparenz nicht nur Einzelfälle betreffen, sondern strukturell zum Risiko werden können – mit der Konsequenz, dass regulatorische Maßnahmen in Betracht kommen.
Die Diskussion bekommt zusätzlich Gewicht durch den Spannungsbogen zwischen Marktdruck und Governance. Die Branche nutzt KI inzwischen breit: von der Schadensbearbeitung über die Risikoanalyse bis zur Kundenakquise. Gerade deshalb dürfen Unternehmen nach Ansicht der Aufsicht nicht auf Transparenz verzichten. Dazu gehört auch, wie externe Datenquellen – etwa aus Datenbroker-Services – in hausinterne Modelle eingebunden werden und welche Kontrollen existieren, bevor Daten in Trainings- oder Vorhersagepipelines landen. In diesem Zusammenhang rückt außerdem die Frage in den Vordergrund, wie personenbezogene Daten behandelt werden, denn hier gelten strengere Regeln als bei rein allgemeiner Geschäftslogik. Wenn ein Modell indirekt sensible Merkmale ableitet – etwa ethnische oder religiöse Hintergründe über Postleitzahlen, Namen oder weitere Proxy-Variablen – wird der regulatorische Maßstab besonders eng.
Für die Umsetzung erwartet die BaFin konkrete Maßnahmen, nicht nur Absichtserklärungen. Praktisch läuft das auf ein detailliertes Datenmanagement hinaus: Jede Datenquelle soll für jedes KI-Modell dokumentiert und begründet werden. Dazu gehören auch Audits und Validierungen, die unabhängig durchgeführt werden können, sowie klare Zuständigkeiten für die Argumentation gegenüber der Aufsicht. Ein Beispiel aus der Aufsichtsperspektive ist der Umgang mit der Feature-Anzahl in einem Pricing-Modell: Wenn etwa Dutzende oder rund fünfzig Merkmale verwendet werden, müssen Verantwortliche plausibel darlegen können, warum diese Vielfalt nötig ist und warum nicht bereits ein deutlich kleinerer Satz ausreichen würde. Genau solche Nachweise zielen darauf, „Dateninflation“ in Modellen zu vermeiden.
Langfristig ist zudem möglich, dass die BaFin eigene Maßstäbe entwickelt, um den Informations- und Nachweispflichten bei der KI-Datennutzung mehr Struktur zu geben. Für Versicherer bedeutet das vor allem eines: Wer jetzt proaktiv arbeitet, reduziert spätere Reibungsverluste bei Prüfungen und senkt das Risiko, dass Modelle wegen fehlender Dokumentation praktisch nicht verwertbar sind. Gleichzeitig kann Transparenz auch operativ helfen, etwa bei der Ursachenanalyse, wenn sich Modellverhalten ändert, oder bei der Kontrolle von Drift, also der Verschiebung von Daten- und Musterverteilungen über die Zeit. In einer Branche, in der Entscheidungen oft über Jahre wirken, wird damit die Governance rund um KI-Daten zur Kernkompetenz – nicht zum Randthema.
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