SAS Studie: Banken lassen künftig die KI entscheiden – oftmals ohne ausreichende Kontrollmechanismen

— Fast zwei Drittel opfern Transparenz für Performance, wenn es um den KI-Einsatz geht

— Drei Viertel der Banken halten mittelfristig autonome Entscheidungen im Risikomanagement für wahrscheinlich, aber nur jede fünfte verfügt über ein adäquates AI-Governance-Framework

Heidelberg, 12. November 2026 – 76 Prozent der Banken weltweit erwarten, bis 2031 KI für autonome Entscheidungen bei Risikobewertungen und im Kreditwesen einzusetzen. Lediglich 18 Prozent verfügen jedoch über vollumfängliche, integrierte AI-Governance-Prozesse. Das hat eine aktuelle Studie ergeben, die der Daten- und KI-Experte SAS zusammen mit FT Longitude und seinem strategischen Partner Microsoft durchgeführt hat.

Der globale Report „Why AI at Scale Needs Governance at Speed“ basiert auf Befragungen von 300 Führungskräften im Bankensektor in 31 Ländern.

Weitere Ergebnisse:

— Gerade einmal 19 Prozent nutzen Echtzeit-Monitoring, um ein Abweichen der Modelle zu kontrollieren.

— 42 Prozent fehlt es an definierten „Kill Switches“, um KI-Modelle zu deaktivieren, die Grenzen überschreiten.

— Lediglich 36 Prozent aktualisieren oder trainieren ihre KI-Modelle regelmäßig neu.

Fast jede Bank nutzt KI

82 Prozent der Banken setzen Generative AI ein, halb so viele (41 Prozent) nutzen Agentic AI. Zusammen mit traditioneller, prädiktiver KI (beispielsweise Machine Learning) erreicht die KI-Adaption fast 100 Prozent, lediglich eine Bank gibt an, dass sie bei ihren Kreditentscheidungen oder Risikobewertungen nicht auf KI zurückgreift.

Die Studie zeigt, dass KI bereits eine fundamentale Rolle im operativen Tagesgeschäft bei Banken spielt:

— 59 Prozent haben die Technologie zumindest teilweise in ihre Entscheidungsprozesse integriert.

— Bei mehr als der Hälfte der Finanzinstitute beeinflusst KI Entscheidungen in den Fachabteilungen mindestens einmal im Monat.

— Setzen Banken KI ein, geschieht dies mehrheitlich zur Bewertung von Kreditrisiken oder im Bereich Asset and Liability Management (63 Prozent beziehungsweise 55 Prozent).

Kontrollmechanismen hinken jedoch der Einführung intelligenter Technologien hinterher. Ein Viertel der Institute hat noch nicht einmal dezidierte Richtlinien für das Risikomanagement ihrer KI-Modelle.

Gefahr Blackbox

Die Studie legt eine gefährliche Diskrepanz zwischen Performance und Transparenz offen: Fast zwei Drittel der Banken geben an, dass sie ein Blackbox-Modell einsetzen würden, das Entscheidungen nicht nachvollziehbar trifft, wenn dieses bessere Leistung oder finanzielle Ergebnisse bringt als eine erklärbare Alternative. Die Folge sind potenzielle Compliance-Probleme: 92 Prozent der Umfrageteilnehmer berichten von mindestens einem Large Language Model in ihrer Organisation, das außerhalb des Governance-Frameworks entwickelt oder angewandt wird.

„Wenn KI-Systeme falsche Entscheidungen treffen, hat das ganz reale Konsequenzen für die Kunden einer Bank sowie für ihr Image und ihre Profitabilität“, erklärt Anselmo Marmonti, Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions bei SAS. „Schnelle KI-Einführung allein reicht nicht. Eine funktionierende Governance in Verbindung mit skalierbarer Trustworthy AI schafft erst die Resilienz, Compliance und Verantwortlichkeit, die moderne Banken für den Geschäftserfolg brauchen.“

Ebenso mahnen Regulierungsbehörden zur Vorsicht: „Die KI-Ambitionen einer Bank dürfen nicht größer sein als ihre tatsächlichen Governance-Fähigkeiten“, sagt Marilin Pikaro, Director of Innovation, Conduct and Consumers bei der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde. Sie weist darauf hin, dass selbst attraktive Use Cases für KI nicht schneller voranschreiten dürften als die Kompetenz eines Finanzinstituts, die damit einhergehenden Risiken zu steuern.

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Thomas Maier
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