KI im Banking
KI im Banking in Deutschland ist der Einsatz lernender Softwaremodelle für Bankdienstleistungen und interne Arbeitsabläufe. Die Modelle werten Informationen aus oder erzeugen Ergebnisse für eine vom Institut festgelegte Aufgabe. Ihre Rolle hängt davon ab, ob Beschäftigte diese Ergebnisse als Unterstützung nutzen oder das System an einer Entscheidung beteiligt ist.
Deutsche Banken müssen beurteilen, wie ein KI-System auf Kunden und die Verlässlichkeit ihrer Abläufe wirkt. Dabei sind die Qualität der Eingangsdaten und mögliche fehlerhafte Ergebnisse zu prüfen. Festgelegte Zuständigkeiten und Tests helfen den Instituten, die Technik einzusetzen und die Kontrolle über ihre Dienstleistungen zu behalten.
Wo KI in einer deutschen Bank schon läuft
Der Kunden-Chatbot ist die KI, die Bankkunden zuerst bemerken, und die BaFin nennt ihn ausdrücklich als Beispiel für KI unter ihrer Aufsicht. Im Hintergrund bewerten Monitoring-Systeme Zahlungen in Echtzeit auf Geldwäsche und Betrug, eine Aufgabe, die § 25h Abs. 2 Kreditwesengesetz (KWG) deutschen Banken ohnehin vorschreibt, ob sie das System selbst bauen oder als RegTech einkaufen. Das meiste regulatorische Gewicht hat die Bonitätsbewertung: Ein Modell, das die Kreditwürdigkeit einer natürlichen Person festlegt oder beeinflusst, gilt nach der KI-Verordnung als hochriskant, ein Modell, das nur die Bonität eines Unternehmens bewertet, fällt nicht darunter.
Große deutsche Banken wie Deutsche Bank, Commerzbank und die DZ Bank, das Zentralinstitut der Genossenschaftsbanken, haben eigene Data-Science- und KI-Teams für diese Aufgaben, neben den Gruppen für Modellrisikomanagement, die Scoring-Modelle für Eigenkapitalzwecke und jetzt auch für die KI-Compliance validieren. Sparkassen und Genossenschaftsbanken, nach Filialzahl der größte Teil des deutschen Privatkundenmarkts, kaufen diese Systeme meist bei ihren zentralen IT-Dienstleistern ein. Die Monitoring-Pflicht nach § 25h KWG bleibt so oder so bei der Bank.
Was BaFin und Bundesbank erwarten
Die BaFin beaufsichtigt nach dem deutschen Durchführungsgesetz zur KI-Verordnung KI, die Banken unmittelbar für regulierte Finanzgeschäfte nutzen, und nennt Kunden-Chatbots und Kreditwürdigkeitsprüfungen als Beispiele. Schon vorher hatte sie ihre Prinzipien für den Einsatz von Algorithmen in Entscheidungsprozessen veröffentlicht, die von jeder Bank eine klare Verantwortung für Entwicklung und Anwendung eines Modells verlangen. BaFin-Präsident Mark Branson fasst das Ziel so zusammen: „Die Menschen müssen sich darauf verlassen können, dass ihre Grundrechte beim Einsatz von KI geschützt werden.“
Die Deutsche Bundesbank wirkt mit der EZB an der Aufsicht über die größten Banken mit und führt die deutschen Vor-Ort-Prüfungen durch. Für eine Bank, die Verbraucherkredite mit KI bewertet, kommen die Betreiberpflichten der KI-Verordnung zur bestehenden Monitoring-Pflicht nach KWG hinzu, und ein eingekauftes Scoring-System wird zudem ein IKT-Vertrag, der ins DORA-Informationsregister gehört.
Kommende Events zu KI und Banking in Deutschland
Finance Loop, der Treffpunkt für KI im Banking
Finance Loop ist der Treffpunkt für Modellvalidierer, Compliance-Verantwortliche und Entwickler, die KI in deutschen Banken einsetzen. Das Netzwerk verbindet die Finance-, IT- und KI-Communities in Frankfurt und hat Events auch in München, Berlin und Hamburg.
Finance Loop stellte fAInance vor, eine Konferenz von Sopra Steria und Fraunhofer IAIS für Beschäftigte von Finanzinstituten, mit Demo-Bereichen zu KI im Softwaretest, zu Governance, Risiko & Compliance und zu KI gegen Finanzkriminalität. Finance Loop kündigte die KI Exchange 2026 in Hamburg an, mit KI-Governance und DORA-Compliance im Programm und erwarteten Sprechern der BaFin, und kooperiert mit Frankfurt Data Science zu KI-Governance in Finanzinstituten. Beim Finance-Side-Event der AI Week Frankfurt 2025, das Finance Loop mit Frankfurt Main Finance und weiteren Partnern ausrichtete, ging es um KI als Ermittler gegen Finanzkriminalität und um vertrauenswürdige KI samt KI-Tests. Mit Finteda und Frankfurt Data Science unterstützt Finance Loop Claude Hacker House, eine Praxisreihe zum Bauen mit Claude für Business und Finanzen. Verwandte Seiten: KI in der Finanzbranche, KI-Verordnung im Finanzsektor und RegTech in Deutschland.
Wofür nutzen deutsche Banken KI?
Kunden-Chatbots, Betrugs- und Geldwäsche-Monitoring bei Zahlungen und Bonitätsbewertung sind die drei Einsätze, die die BaFin am häufigsten nennt. Generative KI kommt mit Entwürfen, Zusammenfassungen und interner Suche hinzu, und ein Mensch prüft das Ergebnis, bevor es einen Kunden oder eine Entscheidung erreicht.
Ist KI-Scoring im deutschen Banking hochriskant?
Die KI-Verordnung stuft KI, die die Kreditwürdigkeit natürlicher Personen bewertet oder ihren Score festlegt, als hochriskant ein. Die Bank muss dann menschliche Aufsicht sicherstellen, das System überwachen und vor dem ersten Einsatz die Folgen für Grundrechte abschätzen. Betrugserkennung und die Bewertung von Unternehmen fallen nicht in diese Kategorie.
Beaufsichtigt die BaFin KI-Chatbots von Banken?
Nach dem deutschen Durchführungsgesetz zur KI-Verordnung beaufsichtigt die BaFin KI, die eine Bank unmittelbar für regulierte Finanzgeschäfte nutzt, und nennt Kunden-Chatbots als eines der Beispiele.
Über Finance Loop: KI im Banking in Deutschland
Finance Loop bringt Menschen, die KI in deutschen Banken bauen, validieren und beaufsichtigen, mit den Anbietern und Forschern zusammen, mit denen sie arbeiten, bei Finance-Loop-Events in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Finance Loop ist ein Experten-Netzwerk, das die institutionelle Nutzung neuer Technologien im Finanzwesen fördert, wie KI, digitale Zahlungen sowie Cloud- und Blockchain-Lösungen. Finance Loop hilft seinen Mitgliedern, Fähigkeiten und persönliche Netzwerke in diesen Feldern aufzubauen: Investment & digitale Vermögenswerte, Zahlungsverkehr & digitales Geld, Digitale Infrastruktur & Souveränität und Risiko & Compliance.