Banking risk, FRTB, actuarial science and compliance
Risikogovernance im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz verändert Geschwindigkeit und Umfang von Entscheidungen, beseitigt aber nicht die Verantwortung. Wirksame Governance beginnt mit der unterstützten Entscheidung, den erforderlichen Nachweisen und den Folgen eines Fehlers.
Mit der Entscheidung beginnen
Ein Modell zur Zusammenfassung eines internen Dokuments erzeugt nicht dasselbe Risiko wie ein System für Preisgestaltung, Kundenannahme, Sanktionsprüfung oder Kapitalallokation. Anwendungsfälle sollten daher nach Kundenauswirkung, finanzieller Wesentlichkeit, Automatisierungsgrad, Datensensibilität und Umkehrbarkeit eingestuft werden.
Eine belastbare Nachweiskette schaffen
Jedes wesentliche System benötigt eine nachvollziehbare Kette von Daten und Annahmen über das Ergebnis und die Prüfung bis zur endgültigen Entscheidung. Die Validierung sollte Genauigkeit, Stabilität, Grenzen, Verzerrungen, Sicherheit und Leistung in realistischen Stressfällen untersuchen. Menschliche Aufsicht ist nur dann wirksam, wenn der Prüfer Fachwissen, Zeit, Belege und die Befugnis zur Ablehnung besitzt.
Ergebnisse fortlaufend überwachen
Die Genehmigung ist nicht das Ende der Governance. Organisationen sollten Leistung, Übersteuerungen, Vorfälle, Datendrift und Kundenergebnisse überwachen. Wesentliche Änderungen an Modell, Anbieter, Daten oder Prozess müssen eine Neubewertung auslösen. Bei unzureichender Leistung ist ein sicherer Rückfallprozess erforderlich.