Was Banken und Versicherungen jetzt technisch und organisatorisch umsetzen müssen
Agentic AI Governance unter dem EU AI Act wird für Banken und Versicherungen ab 2026 zum entscheidenden Prüfstein für den produktiven Einsatz von KI. Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act und der zunehmenden aufsichtsrechtlichen Konkretisierung durch die BaFin wird klar: KI-Systeme dürfen nicht nur leistungsfähig sein – sie müssen erklärbar, kontrollierbar und haftungsfähig betrieben werden.
Gerade agentische KI-Systeme, die Entscheidungen vorbereiten oder autonom handeln, verschieben die regulatorischen Anforderungen deutlich über klassische AI-Governance hinaus.
Regulatorischer Rahmen: EU AI Act + BaFin-Praxis
Der EU AI Act unterscheidet KI-Systeme nach Risikoklassen. Für Banken und Versicherungen sind insbesondere High-Risk-AI-Systeme relevant, etwa in den Bereichen:
Kreditwürdigkeitsprüfung
Underwriting
Schadenregulierung
Fraud Detection
Compliance- & Risikoanalysen
Agentic AI fällt in diesen Kontext, sobald sie:
Entscheidungen vorbereitet oder beeinflusst
eigenständig Maßnahmen vorschlägt
Prozesse ohne unmittelbare menschliche Kontrolle steuert
Damit wird dies faktisch zur Pflichtdisziplin.
Warum klassische AI-Governance nicht mehr ausreicht
Viele Institute setzen aktuell auf:
Modellvalidierung
Bias-Tests
Dokumentation einzelner KI-Komponenten
Das ist notwendig – aber nicht ausreichend.
Agentic AI ist kein einzelnes Modell, sondern ein System aus mehreren Komponenten:
Planung
Reasoning
Tool-Nutzung
Memory
Feedback-Loops
Die Aufsicht fragt daher nicht mehr:
„Ist das Modell korrekt?“
Sondern:
„Wie kommt das System zu dieser Entscheidung – über Zeit?“
BaFin-relevante Kernanforderungen an Agentic AI
Aus aktueller Aufsichtspraxis lassen sich vier zentrale Governance-Anforderungen ableiten:
1. Nachvollziehbarkeit & Erklärbarkeit
Institute müssen nachweisen können:
welche Schritte ein Agent durchgeführt hat
welche Daten verwendet wurden
welche Annahmen getroffen wurden
Technisch erforderlich:
Decision Logs
Reasoning Traces
Versionierung von Prompts, Policies und Modellen
Ohne diese Mechanismen ist eine aufsichtsrechtliche Prüfung kaum möglich.
2. Human-in-the-Loop (wirksam, nicht pro forma)
Der EU AI Act fordert wirksame menschliche Aufsicht.
Für Agentic AI bedeutet das:
klare Eskalationsschwellen
definierte Freigabepunkte
dokumentierte Eingriffe
Ein „Notfall-Button“ reicht nicht. Human-in-the-Loop muss architektonisch verankert sein.
3. Verantwortlichkeit & Haftung
BaFin-Prüfungen fokussieren zunehmend auf:
klare Rollenzuordnung
Verantwortliche pro Entscheidungsklasse
dokumentierte Governance-Strukturen
Zentrale Frage:
Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent eine falsche Entscheidung vorbereitet?
Ohne klare Agent Governance ist diese Frage nicht beantwortbar.
4. Betrieb & Kontrolle (Operational Governance)
Agentic AI muss wie kritische Infrastruktur betrieben werden:
Monitoring
Incident-Management
Rollbacks
Change- & Release-Prozesse
Damit wird Agent Governance funktional zum neuen DevOps – mit regulatorischem Fokus.
Agentic AI Governance = DevOps + Compliance + Corporate Governance
Agentic AI Governance BaFin AI Act verbindet drei Ebenen:
Technisch
Event-driven Architectures
Memory-Management
Policy-Enforcement
Organisatorisch
Rollen & Verantwortlichkeiten
Entscheidungsprozesse
Eskalationslogik
Regulatorisch
AI Act
MaRisk
DORA
Aufsichtliche Erwartungshaltung
Nur wenn alle drei Ebenen zusammenspielen, ist Agentic AI prüfungssicher.
Typische Prüfungsfragen der Aufsicht (praxisnah)
Institute sollten sich heute auf Fragen vorbereiten wie:
Welche Entscheidungen trifft das KI-System selbstständig?
Welche Entscheidungen werden nur vorbereitet?
Wo greift ein Mensch ein – und warum genau dort?
Wie wird jede Entscheidung dokumentiert?
Wie werden Änderungen am System kontrolliert?
Wer darauf keine klaren Antworten hat, wird Probleme bekommen.
Fazit
Agentic AI Governance BaFin AI Act ist kein regulatorisches Add-on, sondern die Grundlage für den Einsatz von Agentic AI in Banken und Versicherungen.
Institute, die:
Governance frühzeitig architektonisch verankern
Agentic AI als Entscheidungsarchitektur verstehen
Aufsicht von Anfang an mitdenken
werden KI skalieren, erklären und verantworten können.
Alle anderen riskieren:
Aufsichtliche Feststellungen
Projektstopps
Reputationsschäden
Der Beitrag basiert auf Beratungserfahrung von Umair Zaffar, Gründer von sifamo, spezialisiert auf Agentic AI Governance, Entscheidungsarchitekturen und regulatorisch konforme KI-Systeme für Banken und Versicherungen.
Was Banken und Versicherungen jetzt technisch und organisatorisch umsetzen müssen
Agentic AI Governance unter dem EU AI Act wird für Banken und Versicherungen ab 2026 zum entscheidenden Prüfstein für den produktiven Einsatz von KI.
Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act und der zunehmenden aufsichtsrechtlichen Konkretisierung durch die BaFin wird klar:
KI-Systeme dürfen nicht nur leistungsfähig sein – sie müssen erklärbar, kontrollierbar und haftungsfähig betrieben werden.
Gerade agentische KI-Systeme, die Entscheidungen vorbereiten oder autonom handeln, verschieben die regulatorischen Anforderungen deutlich über klassische AI-Governance hinaus.
Regulatorischer Rahmen: EU AI Act + BaFin-Praxis
Der EU AI Act unterscheidet KI-Systeme nach Risikoklassen.
Für Banken und Versicherungen sind insbesondere High-Risk-AI-Systeme relevant, etwa in den Bereichen:
Agentic AI fällt in diesen Kontext, sobald sie:
Damit wird dies faktisch zur Pflichtdisziplin.
Warum klassische AI-Governance nicht mehr ausreicht
Viele Institute setzen aktuell auf:
Das ist notwendig – aber nicht ausreichend.
Agentic AI ist kein einzelnes Modell, sondern ein System aus mehreren Komponenten:
Die Aufsicht fragt daher nicht mehr:
Sondern:
BaFin-relevante Kernanforderungen an Agentic AI
Aus aktueller Aufsichtspraxis lassen sich vier zentrale Governance-Anforderungen ableiten:
1. Nachvollziehbarkeit & Erklärbarkeit
Institute müssen nachweisen können:
Technisch erforderlich:
Ohne diese Mechanismen ist eine aufsichtsrechtliche Prüfung kaum möglich.
2. Human-in-the-Loop (wirksam, nicht pro forma)
Der EU AI Act fordert wirksame menschliche Aufsicht.
Für Agentic AI bedeutet das:
Ein „Notfall-Button“ reicht nicht.
Human-in-the-Loop muss architektonisch verankert sein.
3. Verantwortlichkeit & Haftung
BaFin-Prüfungen fokussieren zunehmend auf:
Zentrale Frage:
Ohne klare Agent Governance ist diese Frage nicht beantwortbar.
4. Betrieb & Kontrolle (Operational Governance)
Agentic AI muss wie kritische Infrastruktur betrieben werden:
Damit wird Agent Governance funktional zum neuen DevOps – mit regulatorischem Fokus.
Agentic AI Governance = DevOps + Compliance + Corporate Governance
Agentic AI Governance BaFin AI Act verbindet drei Ebenen:
Nur wenn alle drei Ebenen zusammenspielen, ist Agentic AI prüfungssicher.
Typische Prüfungsfragen der Aufsicht (praxisnah)
Institute sollten sich heute auf Fragen vorbereiten wie:
Wer darauf keine klaren Antworten hat, wird Probleme bekommen.
Fazit
Agentic AI Governance BaFin AI Act ist kein regulatorisches Add-on, sondern die Grundlage für den Einsatz von Agentic AI in Banken und Versicherungen.
Institute, die:
werden KI skalieren, erklären und verantworten können.
Alle anderen riskieren:
Der Beitrag basiert auf Beratungserfahrung von Umair Zaffar, Gründer von sifamo, spezialisiert auf Agentic AI Governance, Entscheidungsarchitekturen und regulatorisch konforme KI-Systeme für Banken und Versicherungen.
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