Was ist KI im Finanzwesen?

KI lässt sich im Finanzwesen für jede Aufgabe einsetzen, die aus großen Datenmengen eine Entscheidung oder einen Text macht. Die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA) listet die Anwendungsfälle auf, die sie in EU-Banken beobachtet.

Das sind Beispiele für KI im Bankwesen. Für Wertpapierfirmen nennt die Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde (ESMA) Kundenservice, Betrugserkennung, Risikomanagement, Compliance sowie Hilfe bei Anlageberatung und Portfolioverwaltung (ESMA, 30. Mai 2024).

Maschinelles Lernen im Finanzwesen ist der Teil der KI, in dem ein Modell seine Regeln aus früheren Daten ableitet, etwa aus den Rückzahlungen früherer Kreditnehmer. Der Entwickler wählt Daten und Ziel, das Modell legt die Gewichte fest.

Banken setzen maschinelles Lernen in Kreditrisikomodellen ein. Die EBA hat zum Einsatz in IRB-Modellen konsultiert, mit denen eine Bank ihre Eigenkapitalanforderung für Kreditrisiken selbst berechnet, und am 4. August 2023 einen Folgebericht veröffentlicht. Der Bericht fordert auch Klarheit, wie die Datenschutz-Grundverordnung und die KI-Verordnung auf solche Modelle anzuwenden sind.

Generative KI im Finanzwesen ist KI, die Text oder Code schreibt, etwa die großen Sprachmodelle hinter Chatbots. Laut Finanzstabilitätsrat (FSB) sind die Anwendungsfälle mit generativer KI und großen Sprachmodellen breiter geworden (FSB, 14. November 2024).

In der EBA-Umfrage nutzen 55 % der Banken KI mit allgemeinem Verwendungszweck oder agentische KI in Prozessen mit Kundenkontakt. Am häufigsten sind Betrugswarnungen, Hilfe für Callcenter-Mitarbeiter und Self-Service-Antworten für Kunden. In der Schweiz nutzen 91 % der Institute mit KI auch generative KI, und die FINMA sieht eine wachsende Abhängigkeit von großen Technologieanbietern.

Die Vorteile von KI im Finanzwesen sind schnellere Analysen und geringere Kosten; als Hauptrisiken nennen die Aufseher Modellfehler und die Abhängigkeit von wenigen Anbietern. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) fasste beide Seiten im Juni 2024 so zusammen: Vorteile gibt es bei Kreditvergabe und Zahlungsverkehr, zu den Risiken gehören raffiniertere Cyberangriffe (BIZ, 25. Juni 2024).

Der FSB nennt vier Schwachstellen: Abhängigkeit von Dritten und Konzentration bei Dienstleistern, Korrelationen an den Märkten, Cyberrisiken sowie Modellrisiko, Datenqualität und Governance. Die Europäische Zentralbank (EZB) warnt vor gemeinsam genutzten Modellen: Nutzt die Mehrheit der Finanzinstitute dieselben oder sehr ähnliche Basismodelle weniger Anbieter, dürften KI-gestützte Entscheidungen unter ähnlichen Verzerrungen leiden (EZB, Financial Stability Review, Mai 2024).

KI im Finanzwesen regeln die KI-Verordnung der EU und die Finanzgesetze, die für das Unternehmen ohnehin gelten. Die KI-Verordnung stuft KI-Systeme, die die Kreditwürdigkeit natürlicher Personen prüfen oder ihren Kreditscore festlegen, als Hochrisiko ein, ausgenommen Systeme zur Aufdeckung von Finanzbetrug (Anhang III Nummer 5 Buchstabe b). Die Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 hat den Start dieser Hochrisiko-Regeln auf den 2. Dezember 2027 verschoben.

Bei Wertpapierdienstleistungen erwartet die ESMA, dass Firmen mit KI die MiFID II einhalten, auch die Pflicht, im besten Interesse des Kunden zu handeln. Erklärbare KI im Finanzwesen ist ein Modell, dessen Ergebnis eine Bank dem Kunden und der Aufsicht erklären kann, etwa den Grund für einen abgelehnten Kredit. Die FINMA zählt fehlende Erklärbarkeit zu den Modellrisiken von KI.

In Deutschland und Österreich gilt die KI-Verordnung unmittelbar. Für Hochrisiko-KI-Systeme von Finanzinstituten ist nach Artikel 74 Absatz 6 die Finanzaufsicht Marktüberwachungsbehörde, sofern der Mitgliedstaat nicht nach Artikel 74 Absatz 7 eine andere Behörde benennt. Finanzaufsicht ist in Deutschland die BaFin, in Österreich die FMA.

Die BaFin veröffentlichte am 18. Dezember 2025 ihre Orientierungshilfe zu IKT-Risiken beim Einsatz von KI in Finanzunternehmen. Sie ist nicht bindend. Sie wendet die Regeln der DORA auf KI an und folgt dem Lebenszyklus eines Modells von der Datenbeschaffung bis zur Stilllegung.

Die EZB-Bankenaufsicht, zuständig für die bedeutenden Banken des Euroraums, sitzt in der Sonnemannstraße 20 in Frankfurt am Main. Sie meldet von 2023 bis 2024 einen starken Anstieg der KI-Anwendungsfälle bei diesen Banken. 2025 führte sie Workshops mit 13 Banken, die KI für Kreditscoring und Betrugserkennung nutzen: Für beides setzen sie vor allem Entscheidungsbaum-Modelle ein, für die Betrugserkennung zudem neuronale Netze (EZB, 20. November 2025).

Die Schweiz gehört nicht zur EU, die KI-Verordnung gilt dort nicht. Die FINMA veröffentlichte am 18. Dezember 2024 die Aufsichtsmitteilung 08/2024 zu Governance und Risikomanagement beim Einsatz von KI. Sie nennt Modellrisiken wie instabile oder falsche Ergebnisse, fehlende Erklärbarkeit oder Verzerrungen und stellt fest, dass die meisten Institute noch am Anfang stehen. Diese Seite ist keine Rechtsberatung.