Cyber-Attacken, volatile Märkte, geopolitische Schocks: Die BaFin listet für 2025 gleich sechs Risikofelder auf, die Banken unter Hochspannung setzen. Klassische Modelle reagieren oft zu spät. Deshalb rüsten Institute ihr Risiko-Management auf: Laut einer PwC-Studie nutzen bereits 59 % der Banken Künstliche Intelligenz, vor allem in der Risikoanalyse. Eine SAS-Erhebung bestätigt den Trend: 99 % der Finanzinstitute experimentieren mit Generative AI, auch wenn der wirtschaftliche Nutzen noch hinter den Erwartungen liegt. KI verschiebt den Fokus – weg von rückblickender Schadensbegrenzung hin zu einem vorausschauenden Umgang mit Risiken.
KI macht Risiken sichtbar, bevor sie eskalieren
Künstliche Intelligenz kommt bei Banken und Sparkassen derzeit vor allem in drei Bereichen zum Einsatz: Kreditausfall, Marktvolatilität und operationelle Risiken. Machine-Learning-Modelle analysieren Zahlungshistorien, Marktbewegungen und Incident-Daten nahezu in Echtzeit. Sie erkennen Muster, die menschliche Analysten womöglich übersehen würden und liefern Warnsignale, bevor klassische Kennzahlen ausschlagen. Generative AI unterstützt darüber hinaus bei Stresstests, indem sie Szenarien simuliert und damit die Planung von Gegenmaßnahmen erleichtert. Pilotprojekte zeigen erste Ergebnisse: Einige Institute berichten von kürzeren Reaktionszeiten und präzisen Risikoeinschätzungen. Zugleich betonen Fachleute: Entscheidend bleibt neben der Qualität der Daten auch die Governance, die für Transparenz, Fairness und Nachvollziehbarkeit sorgt.
Frühwarnsysteme in der Praxis
Frühwarnsysteme auf KI-Basis unterscheiden sich deutlich von klassischen Risikoindikatoren. Statt starre Schwellenwerte zu überwachen, analysieren sie dynamische Datenbeziehungen, um Veränderungen frühzeitig zu erfassen. Neben internen Kennzahlen fließen auch externe Quellen wie Markttrends, ESG-Ratings oder geopolitische Ereignisse in die Bewertung ein. So entsteht ein fortlaufend aktualisiertes Risikobild. Auf diese Weise können Finanzinstitute KI-gestützt auf Veränderungen reagieren.
Regulatorischer Rahmen: Fortschritt braucht Verantwortung
Mit dem technischen Fortschritt steigen auch die Anforderungen an Governance und Regulierung. Die BaFin betont in ihren Veröffentlichungen zur KI-Nutzung ausdrücklich, dass auch KI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar bleiben müssen. Das Prinzip „Human in the Loop“ bleibt also zentral. Der EU AI Act verpflichtet künftig zu einer genauen Dokumentation von Trainingsdaten, Modellverhalten und Einflussgrößen. Auch die FINMA fordert klare Richtlinien für den Einsatz von KI-Systemen im Finanzwesen. Damit wird deutlich: Es geht nicht nur um Technologie, sondern um Verantwortung. Wer mit KI mögliche Risiken früher erkennt, muss auch sicherstellen, dass mit diesem Wissen verlässliche und korrekte Entscheidungen getroffen werden. Dafür wird es nicht nur Datenanalysten brauchen, sondern auch Strukturen, die Governance, Modellrisiko und Compliance zusammenführen. Und das unter einem gemeinsamen strategischen Dach.
P3N-Perspektive: Die künftige Rolle von KI im Risiko-Management
Die Entwicklungen im KI-gestützten Risiko-Management beobachten auch wir bei P3N mit großem Interesse. Der zunehmende Einsatz von Frühwarnsystemen stellt Institute vor technische, regulatorische und strategische Fragen und zeigt zugleich neue Handlungsspielräume auf. Als Partner im Banken- und Sparkassensektor setzen wir uns intensiv mit diesen Themen auseinander, verfolgen den Fortschritt und ordnen aktuelle Entwicklungen mit Blick auf ihre Praxistauglichkeit ein.
Fazit: Vorausschauen statt verwalten
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, das Risiko-Management grundlegend zu verändern. Schon heute kann sie Muster erkennen, bevor sie zu Problemen führen und damit eine fundierte Basis für proaktive Entscheidungen schaffen. Frühwarnsysteme ermöglichen es Instituten, Risiken nicht nur früher zu identifizieren, sondern auch differenzierter darauf zu reagieren. Doch der technologische Fortschritt allein reicht nicht aus: Wer langfristig bestehen will, braucht verlässliche Daten, klar definierte Prozesse und Strukturen, die KI technisch, organisatorisch und kulturell sinnvoll einbetten. Die kommenden Jahre werden zeigen, in welchen Bereichen sich KI im Risiko-Management etabliert und wie Institute die Balance zwischen Innovation und Verantwortung gestalten.