Die Finanzbranche war immer Vorreiter bei der Nutzung von Daten und Algorithmen. Jetzt wird sie zum Prüfstein europäischer KI-Regulierung. Denn kaum eine Branche nutzt datenbasierte Modelle so intensiv wie der Finanzsektor. Mit dem Inkrafttreten der europäischen KI-Verordnung (EU Artificial Intelligence Act, kurz „EU AI Act”) am 1. August 2024 stehen Finanzunternehmen erneut im Fokus der regulatorischen Beobachtung.

Hinter dem EU AI Act verbirgt sich das weltweit erste umfassende Regelwerk zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Das Ziel der Verordnung: Innovation ermöglichen, zugleich aber Sicherheit, Transparenz und Grundrechtsschutz gewährleisten. Ähnlich wie die DSGVO soll der AI Act einen globalen Standard setzen. Für Finanzunternehmen, Banken und Fintechs markiert diese Regulierung einen Wendepunkt. 

Warum der AI Act kein Tech-Thema ist, sondern ein Business-Thema

Der EU AI Act verändert nicht nur Compliance-Prozesse in IT-Abteilungen, sondern greift tief in Produktentwicklung, Innovation und Geschäftsmodelle ein. KI-Governance wird zur zentralen Management-Aufgabe, ähnlich wie Datenschutz nach der DSGVO. Die Verantwortung liegt nicht mehr nur bei Entwicklern und Data Scientists, sondern beim gesamten Management.

Datenqualität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit entwickeln sich zu echten Wettbewerbsfaktoren. Unternehmen, die heute in saubere Datenarchitekturen und dokumentierte KI-Prozesse investieren, schaffen sich einen strategischen Vorteil. Wer hingegen KI als rein technisches Projekt behandelt, wird künftig Schwierigkeiten haben, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Vertrauen bei Kunden und Partnern aufzubauen.

Der EU AI Act ist damit mehr als ein weiteres Compliance-Thema. Vielmehr verändert er grundlegend, wie Finanzunternehmen KI entwickeln, einsetzen und überwachen. Banken und Fintechs setzen heute schon auf automatisierte Systeme, etwa bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, der Betrugserkennung oder der Risikoanalyse. Viele dieser Anwendungen werden künftig als Hochrisiko-KI-Systeme eingestuft und unterliegen damit strengen Anforderungen.

Was versteht der EU AI Act unter einem KI-System?

In Artikel 3, Abs. 1 des KI-Gesetzes wird “KI-System” so definiert: Es ist ein „maschinengestütztes System, das für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt ist und das nach seiner Betriebsaufnahme anpassungsfähig sein kann und das aus den erhaltenen Eingaben für explizite oder implizite Ziele ableitet, wie Ausgaben wie etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erstellt werden, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können“.

Der risikobasierte Ansatz: Vier Kategorien, klare Regeln

Das Herzstück des EU AI Act ist ein risikobasierter Regulierungsansatz. Je nach potenziellem Einfluss eines Systems gelten unterschiedlich strenge Anforderungen. An der Spitze stehen verbotene KI-Praktiken mit einem unannehmbaren Risiko, die Grundrechte oder Sicherheit gefährden und vollständig untersagt sind. Dazu zählen etwa Social Scoring, manipulative Systeme oder bestimmte Formen biometrischer Echtzeitüberwachung.

Die darauf folgende Kategorie sind Hochrisiko-KI-Systeme. Diese Kategorie greift immer dann, wenn das System über Rechte, Sicherheit oder wirtschaftliche Situation von Personen entscheidet. Im Finanzwesen fallen darunter typischerweise Kreditwürdigkeitsprüfungen und Scoring-Modelle, Fraud Detection und Geldwäscheprävention, automatisierte Kreditentscheidungen, Robo-Advisory und Portfolio-Optimierung sowie Versicherungs-Underwriting.

Systeme mit begrenztem Risiko wie Chatbots oder generative KI unterliegen primär Transparenzpflichten. Nutzer:innen müssen erkennen können, dass sie mit einer KI interagieren. Alltagsanwendungen wie Spamfilter oder Empfehlungssysteme schließlich gelten als minimal riskant und unterliegen keinen zusätzlichen Pflichten.

Zudem unterscheidet der EU AI Act auch klar zwischen Anbietern (die KI entwickeln) und Betreibern (Anwender, die KI einsetzen). 

Definition “Anbieter” laut EU AI Act

Ist eine natürliche oder juristische Person, Behörde, Einrichtung oder sonstige Stelle, die ein KI-System oder ein KI-Modell für allgemeine Zwecke entwickelt oder ein KI-System oder ein KI-Modell für allgemeine Zwecke entwickeln lässt und es unter ihrem eigenen Namen oder ihrer eigenen Marke in Verkehr bringt oder in Betrieb nimmt, unabhängig davon, ob dies entgeltlich oder unentgeltlich geschieht.

Definition “Betreiber” laut EU AI Act

Ist eine natürliche oder juristische Person, Behörde, Einrichtung oder sonstige Stelle, die ein KI-System unter ihrer Aufsicht einsetzt, es sei denn, das KI-System wird im Rahmen einer persönlichen, nicht beruflichen Tätigkeit verwendet.

Hochrisiko-KI: Pflichten für Anbieter und Anwender

Für den Finanzsektor besonders relevant sind die Hochrisiko-KI-Systeme. Sowohl Anbieter als auch Betreiber/Anwender tragen Verantwortung. Für Hochrisiko-KI-Systeme gelten dabei besonders umfangreiche Anforderungen für Anbieter:

• Strukturiertes Risikomanagement: Identifikation, Bewertung und Minderung potenzieller Risiken über den gesamten Lebenszyklus des Systems.
• Datenqualität: Trainings-, Validierungs- und Testdaten müssen repräsentativ, fehlerfrei und diskriminierungsfrei sein. Hier wird die Qualität der Datengrundlage zum entscheidenden Faktor.
• Technische Dokumentation: Vollständige Nachvollziehbarkeit der Systemarchitektur, Datenquellen und Funktionsweise – ähnlich einer technischen Audit-Trail.
• Transparenz: Nutzer:innen müssen über Funktionsweise, Grenzen und Zweck des Systems informiert werden.
• Menschliche Aufsicht: Systeme dürfen kritische Entscheidungen nicht vollständig autonom treffen. Der „Human-in-the-Loop“ ist Pflicht.
• Konformitätsbewertung: Ähnlich einer CE-Zertifizierung müssen Anbieter nachweisen, dass ihre Systeme die EU-Anforderungen erfüllen.

Aber auch Anwender beziehungsweise Betreiber sind in der Pflicht. Unternehmen, die KI-Systeme im eigenen Betrieb einsetzen, müssen sicherstellen, dass nur konforme Systeme verwendet werden, die Systeme im vorgesehenen Rahmen eingesetzt werden und Mitarbeitende richtig geschult sind. Wichtig dabei: Auch bei Zukauf externer KI-Lösungen,  etwa von Scoring- oder Fraud-Detection-Anbietern, bleibt die Verantwortung bestehen.

 

Der Finanzsektor im dichten Regelungsnetz

Der Finanzsektor zählt zu den am stärksten regulierten Bereichen überhaupt. Der AI Act ergänzt bestehende Vorschriften wie MiFID II, PSD2, die EBA-Leitlinien zu ICT-Risiken oder das kommende Digital Operational Resilience Act (DORA). Das bedeutet: Finanzunternehmen dürfen KI-Compliance nicht isoliert betrachten, sondern als Teil eines größeren Governance-Rahmens.

Der AI Act wird dabei zum Treiber für neue Strukturen. Unternehmen müssen klare Verantwortlichkeiten definieren, interne Kontrollsysteme für KI aufbauen und Audit-Trails sowie Monitoring-Prozesse implementieren. Gerade für Banken und etablierte Fintechs kann dies aber auch ein Vorteil sein, denn viele haben bereits Erfahrung mit komplexen Compliance-Anforderungen und können auf bestehende Governance-Strukturen aufbauen.

Praktische Schritte zur Compliance

Finanzunternehmen sollten bereits jetzt prüfen, wie ihre bestehenden Systeme und Prozesse vom AI Act betroffen sind. Die folgenden Schritte gelten als Best Practice:

• Inventarisierung: Übersicht aller genutzten KI-Systeme (intern und extern) erstellen.
• Klassifizierung: Einordnung nach Risikostufen des AI Act – welche Systeme fallen unter Hochrisiko?

• Gap-Analyse: Prüfung, welche Anforderungen bereits erfüllt sind und wo Nachbesserungsbedarf besteht.

• Governance-Struktur: Benennung von Verantwortlichen (z.B. „AI Compliance Officer“), Aufbau von internen Kontrollsystemen, Definition von Entscheidungswegen.

• Dokumentation: Nachvollziehbare Aufzeichnungen über Datenquellen, Trainingsprozesse, Parameter und Modellentscheidungen. Hier wird Versionierung zum kritischen Erfolgsfaktor.

• Monitoring & Testing: Einführung laufender Überwachung und Evaluierung der KI-Systeme inklusive Post-Market-Monitoring.

 

Chancen für regulierte Innovation oder: Wie viel Regulierung ist zu viel?

Der EU AI Act zwingt zu „sauberer“ KI. Für Fintechs bedeutet das eine Chance: Transparente, regelkonforme KI schafft Vertrauen. Und Vertrauen ist im Finanzwesen die entscheidende Währung. Kunden, Partner und Aufsichtsbehörden erwarten zunehmend nachvollziehbare Entscheidungen und nachweisbare Fairness in automatisierten Prozessen. Wer heute auf „Compliance by Design“ setzt, also regulatorische Anforderungen von Anfang an in die Produktentwicklung integriert, kann morgen schneller skalieren. Die notwendige Dokumentation, Datenqualität und Governance sind keine lästigen Zusatzaufgaben, sondern schaffen die Grundlage für robuste, vertrauenswürdige Systeme.

Für Banken eröffnet der AI Act zudem neue Möglichkeiten für Partnerschaften mit regulierten Technologieanbietern. Statt KI-Lösungen komplett selbst zu entwickeln, können sie auf spezialisierte Anbieter setzen, die bereits konforme Systeme bereitstellen. Das spart Ressourcen und ermöglicht schnellere Innovation. Vorausgesetzt, die Partner erfüllen die regulatorischen Standards.

Bei aller Notwendigkeit von Regulierung stellt sich aber auch die Frage: Wo liegt die richtige Balance zwischen Sicherheit und Innovation? Der EU AI Act ist ein ambitioniertes Regelwerk, doch die Praxis wird zeigen, ob die Umsetzung proportional und innovationsfreundlich gelingt.

Eine zentrale Herausforderung ist die Gefahr der Bürokratisierung, besonders für kleinere Anbieter. Start-ups und junge Fintechs haben oft nicht die Ressourcen, um umfangreiche Dokumentations- und Compliance-Strukturen aufzubauen. Hier besteht das Risiko, dass Innovation gebremst wird, weil der administrative Aufwand zu groß wird. Die Folge könnte eine Konsolidierung des Marktes sein, zu Lasten von Wettbewerb und Vielfalt.

Hinzu kommt, dass viele technische Standards noch fehlen. Wie genau misst man Bias in Trainingsdaten? Welche Dokumentationstiefe ist angemessen? Wie sieht „menschliche Aufsicht“ konkret aus? Diese Fragen sind nicht trivial. Ohne klare Standards drohen unterschiedliche Auslegungen in den Mitgliedstaaten, was die erhoffte Harmonisierung untergräbt.

Gleichzeitig wäre fehlende Regulierung noch riskanter. Ohne verbindliche Standards droht ein Flickenteppich nationaler Regeln, mangelndes Marktvertrauen und im schlimmsten Fall diskriminierende oder intransparente KI-Systeme, die das Vertrauen in die gesamte Branche untergraben. Der EU AI Act liefert einen notwendigen Rahmen – entscheidend wird sein, wie flexibel und praxisnah die Aufsichtsbehörden ihn umsetzen.

 

Zeitplan und Übergangsfristen

Die Verordnung ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und sieht gestaffelte Übergangsfristen vor, die unterschiedliche Aspekte der Regulierung zu verschiedenen Zeitpunkten wirksam machen. Seit dem 2. Februar 2025 greifen bereits die Verbote für bestimmte unzulässige KI-Praktiken aus Kapitel II des Gesetztes. Ein Jahr nach Inkrafttreten, also seit dem 2. August 2025, wurden die Regelungen zu benannten Stellen, Allzweck-KI-Modellen (General-Purpose AI, kurz: GPAI), Verwaltung und Sanktionen anwendbar.

Die volle Anwendung der Vorschriften für Hochrisiko-KI folgt ab dem 2. August 2026,  also 24 Monate nach Inkrafttreten. Für bestimmte KI-Systeme, die Bestandteile von IT-Großsystemen sind, gilt eine verlängerte Übergangsfrist bis zum 31. Dezember 2030. Bis zum 2. August 2027 müssen schließlich die nationalen Aufsichtsstrukturen in allen Mitgliedsstaaten vollständig implementiert sein.

Für bereits am Markt befindliche Systeme gelten besondere Regelungen: Hochrisiko-KI-Systeme, die vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht wurden, müssen erst dann konform sein, wenn sie wesentliche Änderungen erfahren. GPAI-Modelle, die vor dem 2. August 2025 auf den Markt kamen, haben bis zum 2. August 2027 Zeit für die Anpassung.

In Deutschland wird die Bundesnetzagentur als Marktaufsichtsbehörde und die Deutsche Akkreditierungsstelle als notifizierende Behörde fungieren. Die Marktaufsichtsbehörde überwacht dabei die Einhaltung der Vorschriften und kann bei Verstößen eingreifen. Für Finanzunternehmen entsteht damit ein doppeltes Aufsichtsregime: KI-Systeme müssen sowohl regulatorische Anforderungen – etwa der BaFin – als auch die technischen Anforderungen des AI Act erfüllen.

 

Wo APIs und Dateninfrastruktur ins Spiel kommen

Für Infrastrukturanbieter wie wealthAPI spielt der AI Act indirekt eine wichtige Rolle. Auch wenn wir selbst keine KI-Modelle zur Entscheidungsfindung entwickeln, sind APIs zentrale Schnittstellen, über die Datenflüsse, Transparenz und Auditierbarkeit ermöglicht werden.

Der AI Act fördert damit auch technologische Interoperabilität und Datenqualität – zwei Voraussetzungen, um regulatorische Anforderungen in automatisierten Finanzprozessen zu erfüllen. Saubere, strukturierte und nachvollziehbare Datenströme werden zur Grundlage für konforme KI-Systeme.

Konkret bedeutet das:

• Datenqualität als Fundament: KI ist nur so gut, wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. APIs müssen verlässliche, konsistente und vollständige Daten liefern.
• Nachvollziehbarkeit: Audit-Trails und Versionierung von Datenquellen werden wichtiger denn je.
• Interoperabilität: Systeme müssen nahtlos zusammenarbeiten, um menschliche Aufsicht und Kontrollmechanismen zu ermöglichen.

Besonders relevant wird dies für Embedded Finance und API-basierte Geschäftsmodelle. Wenn Finanzdienstleistungen zunehmend über Schnittstellen in andere Plattformen integriert werden, müssen diese Schnittstellen auditierbar und nachvollziehbar sein. Die Verantwortung endet nicht an der API – sie erstreckt sich über die gesamte Wertschöpfungskette.

Für WealthAPI bedeutet das: Wir sehen uns als Enabler für Datenzugang, Transparenz und regelkonforme Lösungen im Finanzumfeld. Unsere Aufgabe ist es, Finanzunternehmen die Dateninfrastruktur bereitzustellen, die sie brauchen, um KI verantwortungsvoll einzusetzen. Das schließt saubere Datenströme, nachvollziehbare Prozesse und die technische Basis für Audit-Trails ein.

 

Fazit: Regulierung als Rahmen für Vertrauen

Der EU AI Act bringt einen neuen Standard für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz, insbesondere im Finanzsektor. Er erhöht die Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance, schafft aber auch die Grundlage für Vertrauen in datengetriebene Innovationen.

Die Finanzbranche hat einen entscheidenden Vorteil: Sie kennt Regulierung. Banken und Fintechs haben jahrzehntelange Erfahrung im Umgang mit komplexen Compliance-Anforderungen. Diese Kompetenz macht sie zu idealen Vorreitern für „Trustworthy AI“ – also KI-Systeme, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch verantwortungsvoll und nachvollziehbar sind.

Finanzunternehmen, die heute in KI-Compliance investieren, legen das Fundament für nachhaltige Innovation. Sie minimieren regulatorische Risiken und stärken das Vertrauen von Kunden, Aufsichtsbehörden und Partnern. Die Kernbotschaft bleibt: KI braucht Vertrauen. Und Vertrauen entsteht durch Kontrolle, Transparenz und Compliance.

Der EU AI Act liefert dafür den Rahmen – jetzt liegt es an der Finanzbranche, ihn mit Leben zu füllen. Für Fintechs und Banken ist das weniger ein Hindernis als eine Chance – den nächsten Schritt in Richtung verantwortungsbewusster, erklärbarer und nachhaltiger KI zu gehen.

 

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Häufig gestellte Fragen

• Was ist der EU AI Act – und warum betrifft er Finanzunternehmen?

Der EU AI Act (Artificial Intelligence Act) ist das weltweit erste umfassende Regelwerk zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, Innovation zu ermöglichen und gleichzeitig Sicherheit, Transparenz und Grundrechtsschutz zu gewährleisten. Ähnlich wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) soll der AI Act einen globalen Standard setzen.

Gerade im Finanzsektor hat die Verordnung große Bedeutung: Banken und Fintechs setzen KI-Systeme in sensiblen Bereichen wie Kreditvergabe, Betrugserkennung, Risikoanalyse oder Anlageberatung ein. Viele dieser Anwendungen werden künftig als Hochrisiko-KI-Systeme eingestuft und müssen strenge Anforderungen erfüllen.

 

• Welche KI-Systeme regelt der EU AI Act?

Laut Artikel 3 des Gesetzes ist ein KI-System ein „maschinengestütztes System, das nach seiner Betriebsaufnahme autonom und anpassungsfähig agiert und aus Eingaben Ausgaben wie Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen erzeugt, die reale oder virtuelle Umgebungen beeinflussen“.

Der AI Act arbeitet mit einem risikobasierten Ansatz:

• • Unannehmbares Risiko: z. B. Social Scoring oder manipulative Systeme – verboten.
  • Hohes Risiko: z. B. Scoring, Kreditentscheidungen, Fraud Detection – besonders reguliert.
  • Begrenztes Risiko: z. B. Chatbots, generative KI – Transparenzpflichten.
  • Minimales Risiko: z. B. Spamfilter – keine zusätzlichen Auflagen.

 

• Was sind die Pflichten für Anbieter und Betreiber von KI-Systemen?

Der AI Act unterscheidet klar zwischen Anbietern (die KI-Systeme entwickeln) und Betreibern (die sie einsetzen).

Für Anbieter von Hochrisiko-KI gilt:

• • Strukturiertes Risikomanagement
  • Nachvollziehbare und diskriminierungsfreie Trainingsdaten
  • Technische Dokumentation und Audit-Trails
  • Transparenz über Zweck und Grenzen
  • Menschliche Aufsicht („Human-in-the-Loop“)
  • Konformitätsbewertung ähnlich einer CE-Zertifizierung

Für Betreiber gilt: Auch wer KI-Systeme „nur“ einsetzt, trägt Verantwortung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie nur konforme Systeme verwenden, diese korrekt anwenden und Mitarbeitende geschult sind. Wichtig: Auch bei zugekauften KI-Lösungen bleibt die Haftung bestehen.

 

• Welche Rolle spielt der EU AI Act im regulatorischen Umfeld?

Der Finanzsektor ist bereits stark reguliert durch MiFID II, PSD2, DORA und EBA-Leitlinien. Der AI Act ergänzt diese Regelwerke und schafft neue Anforderungen an Governance, Dokumentation und Monitoring.

Finanzunternehmen müssen künftig:

• • Verantwortlichkeiten für KI klar definieren,
  • interne Kontrollsysteme aufbauen,
  • und kontinuierliche Prüfmechanismen implementieren.

Für viele Banken und Fintechs ist das kein Nachteil: vorhandene Compliance-Strukturen können erweitert werden.

 

• Welche praktischen Schritte müssen Fintechs und Banken jetzt unternehmen?

Finanzunternehmen sollten frühzeitig mit der Umsetzung beginnen. Best Practices sind:

• • Inventarisierung: Übersicht aller genutzten KI-Systeme erstellen.
  • Klassifizierung: Einordnung nach Risikostufen des AI Act.
  • Gap-Analyse: Ermitteln, wo Nachbesserungsbedarf besteht.
  • Governance-Struktur: Verantwortliche benennen, Kontrollsysteme definieren.
  • Dokumentation: Alle Datenquellen, Trainingsprozesse und Modellentscheidungen festhalten.
  • Monitoring: Laufende Überwachung und Evaluierung („Post-Market-Monitoring“).

 

• Was für Chancen entstehen durch den EU AI Act?

Der EU AI Act zwingt zu „sauberer“ KI. Das kann ein Wettbewerbsvorteil sein.Fintechs, die früh auf Compliance by Design setzen, schaffen Vertrauen bei Kunden und Aufsichtsbehörden.Transparente und nachvollziehbare Systeme ermöglichen nachhaltige Skalierung, höhere Datensicherheit und neue Kooperationen zwischen Banken und Tech-Anbietern.Für kleinere Anbieter bleibt die Herausforderung, Dokumentations- und Prüfpflichten ressourcenschonend zu erfüllen. Hier kann die Zusammenarbeit mit spezialisierten API- oder Infrastrukturpartnern helfen.

 

• Ab wann gilt der EU AI Act? 

  • Inkrafttreten: 1. August 2024
  • Verbotene KI-Praktiken: seit 2. Februar 2025
  • Hochrisiko-Systeme: ab 2. August 2026
  • Nationale Aufsichtsstrukturen: bis 2. August 2027

In Deutschland übernimmt die Bundesnetzagentur die Marktaufsicht, die Deutsche Akkreditierungsstelle fungiert als notifizierende Behörde. Für Finanzunternehmen entsteht damit ein doppeltes Aufsichtsregime: neben den Anforderungen der BaFin gelten nun auch technische Nachweispflichten.