Von Andreas Scheurer und Michael Droßel
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und des stetig wachsenden Einflusses moderner Technologien auf die Finanzbranche rückt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend in den Mittelpunkt strategischer Überlegungen. Neben großen Potenzialen bringt KI aber auch neue Herausforderungen mit sich. Eine Expertenbefragung der TeilnehmerInnen des FIRM-Arbeitskreises Banking Risk Round Table soll vor diesem Hintergrund Aufschluss darüber geben: Wie ist der Stand der praktischen Umsetzung von KI im Risikocontrolling? Wie tief ist KI bereits in der Strategie der Institute verwurzelt? Und welche Chancen und Herausforderungen sehen die BranchenexpertInnen bei der Implementierung und Nutzung von KI?
Die Umfrage ergab die folgenden Schlüsselerkenntnisse:
KI ist strategisch gesetzt, der produktive Einsatz bleibt jedoch selektiv und ausbaufähig: Zwar nutzen die meisten der befragten Institute bereits KI-Technologien im Risikocontrolling im weiteren Sinne, jedoch sind weniger als die Hälfte der genannten Anwendungsfälle derzeit auch tatsächlich produktiv im Einsatz.
Obwohl KI in Strategie und Governance verankert ist, fehlt oft eine klare Definition und die Integration in das Modellrisikomanagement: Die Mehrheit der befragten Institute verfügt über einen KI-Teil in ihrer Governance und Strategie. Die Ausführlichkeit und die Tiefe mit der das Thema KI dort behandelt schwanken allerdings von Institut zu Institut stark.
Innovationsfähigkeit gehemmt: Laut Befragten sind die größten Hürden für die Entwicklung und den Einsatz von KI nicht die fehlende Vision oder Infrastruktur, sondern fehlende Ressourcen wie Know-how, Zeit und Budget sowie regulatorische und datenschutzbezogene Unsicherheiten.
„Künstliche Intelligenz gewinnt auch im Risikocontrolling der Banken rasant an Bedeutung. Die aktuelle Umfrage zeigt: Während viele Institute bereits erste operative Erfahrungen sammeln, bleibt das Potenzial für Effizienzsteigerungen und verbesserte Modellperformance noch nicht ausgeschöpft. Entscheidend ist jetzt, durch gezieltes Experimentieren neue Methoden kennenzulernen, Talente zu gewinnen und so die Innovationskraft im Risikocontrolling nachhaltig zu stärken. Nicht zuletzt ist der konsequente Einsatz von KI ein zentraler Hebel, um die Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Finanzinstitute im internationalen Vergleich zu sichern und auszubauen. Dabei kommt es darauf an, KI fair, kontrolliert und risikobasiert einzusetzen, um Chancen verantwortungsvoll zu nutzen und Risiken wirksam zu steuern“, betont Jan Jelovsek, Koordinator des Banking Risk Round Table.
Institute auf einem guten Weg? – Von Experimentierern zu Praktikern
Das Ergebnis der Umfrage zeigt: Viele Institute setzen sich mit dem Einsatz von KI auseinander: Acht der zehn befragten Institute nutzen sowohl nicht-generative als auch generative KI-Technologien dort aktiv. Die Vielfalt der genannten Einsatzbereiche verdeutlicht das breite Interesse und die strategische Relevanz, die KI bereits in den Fachbereichen einnimmt (Abbildung 1).
Abbildung 1: „In welchen Bereichen des Risikocontrolling nutzen Sie KI-Technologien?“
Gleichzeitig wird deutlich, dass der tatsächliche produktive Einsatz bislang auf wenige, meist etablierte Felder beschränkt ist. Mehr als die Hälfte der genannten Anwendungsfälle befindet sich noch in der Konzeptions- oder Pilotphase. Während erste Institute bereits operative Erfahrungen sammeln, bereiten sich andere auf die Einführung vor. Dies zeigt sich auch in der eigenen Einschätzung der Institute: Im Durchschnitt ordnen sie sich auf dem Spektrum der Wertschöpfung bei der Nutzung von KI-Technologien zwischen der Phase der Experimentierer und der Praktiker ein (Abbildung 2).
Abbildung 2: „In welcher Wertschöpfungsphase befindet sich Ihr Unternehmen bei der Nutzung von KI-Technologien?“
Die häufigsten Einsatzfelder nicht-generativer KI-Technologien sind – wie erwartet – Datenanalyse und -auswertung (70%), Parameter-Schätzungen (50%) sowie Prognosen und Szenarioanalysen (40%).
Besonders interessant sind die Antworten zu den Einsatzpotenzialen im Vergleich zu den tatsächlich genutzten Einsatzfeldern bei der Verwendung von generativen KI-Technologien: Während laut Befragten die größten Potenziale in der Datenanalyse und -aufbereitung (78%) und in der Berichterstellung (67%) gesehen werden, kommt generative KI bislang vor allem für einfache Textgenerierung, wie das Verfassen von E-Mails zum Einsatz (100%). Datenanalyse und -aufbereitung (29%) und Berichterstellung (43%) – die Anwendungsfelder mit dem größten Potenzial – bleiben bisher weitgehend ungenutzt. Die tatsächliche Nutzung bleibt also pragmatisch und niedrigschwellig, während das Potenzial deutlich weiter reicht.
Wie ist KI in den Instituten verankert? – Ein Blick auf Governance, Strategie und Modellrisikomanagement
90% der befragten Institute verfügen über eine KI-Strategie, weitere 10% befinden sich hierfür in der Planungsphase. Alle Institute geben an, eine KI-Governance etabliert zu haben. Dabei setzen 70% auf eine eigenständige KI-Governance, während 30% KI-Themen in bestehende Strukturen wie etwa die IT-Governance integriert haben.
Etwas differenzierter fällt das Bild bei der Integration von KI in die Modell-Governance bzw. das Modellrisikomanagement aus: Nur 20% der Institute haben KI bereits vollständig integriert, 60% planen eine Erweiterung und 20% haben bislang keine entsprechenden Maßnahmen umgesetzt.
Hinzu kommt, dass 67% der befragten Institute über keine definitorische Abgrenzung von allgemeinen zu KI-Modellen verfügen. Die Beobachtung wird unterstrichen durch die heterogene Beantwortung einer Frage zur Einordnung verschiedener Verfahren, die aus Sicht der Institute unter Machine Learning fallen. Die Spannbreite der Nennungen reicht von einfachen statistischen Verfahren bis hin zu komplexen neuronalen Netzen.
Welche Chancen und Herausforderungen bringen KI-Technologien?
Die größten Chancen in der Nutzung von KI sehen die Befragten in der Analyse von Dokumenten/ regulatorischen Texten (78%), Erkennung von Anomalien (67%), Unterstützung im Coding (56%), Textgenerierung/Report-Erzeugung (56%) sowie Datenanalyse/Datenaufbereitung (44%).
Weder die fehlende Vision noch Infrastruktur behindern die Realisierung der Chancen, sondern vor allem fehlende Ressourcen: 80% der Befragten gaben zumindest eine der Hürden Zeit, Know-how oder Budget als zentrales Hindernis für die Umsetzung von KI-Projekten an.
Abbildung 3: „Was sind die drei größten Hürden bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Lösungen?“
Regulatorische und gesetzliche Compliance-Anforderungen (z.B. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken) wurden von jeweils 70% der Institute genannt. Die Institute haben bereits ein gutes Verständnis von den Vorgaben des EU AI-Act. 71% der Befragten geben an, gut informiert zu sein, während 22% sich nur wenig und 7% gar nicht informiert fühlen. Ähnlich verhält es sich bei den EU-Leitlinien zur Definition von KI-Systemen.
Fazit
Zusammenfassend zeichnet die Umfrage ein zuversichtliches Bild für die Zukunft von KI im Risikocontrolling – wenn die Institute den Weg konsequent weitergehen: Die strategische Bedeutung ist bei vielen Instituten erkannt, erste operative Erfahrungen sind vorhanden und eine Basis für tragfähige Strukturen in Strategie und Governance ist etabliert. Trotz fortbestehender Hürden – vor allem knapper Ressourcen und regulatorischer Anforderungen – ist ein solides Fundament gelegt, auf dem sich Nutzung und Wertbeitrag skalieren lassen. Mit zunehmender Erfahrung, einer klaren Strategie, robuster Governance sowie gezielten Investitionen – etwa in Kompetenzen und Technologien – können Institute vom Experimentieren zum breiten, wirksamen Einsatz übergehen und die Potenziale von KI nachhaltig ausschöpfen.
Über die Umfrage
Die Umfrage wurde von PricewaterhouseCoopers im Juni 2025 durchgeführt. Zehn Institute des FIRM Banking Risk Round Table haben an der Befragung teilgenommen. Bei Fragen senden Sie bitte eine E-Mail an andreas.scheurer@pwc.com.