• Home
  • /
  • Meldungen
  • /
  • BaFin zu Big Data und künstlicher Intelligenz (BDAI)

17.06.2021

BaFin zu Big Data und künstlicher Intelligenz (BDAI)

Autokonzerne auf der Überholspur

©Alexander Limbach/fotolia.com

Die BaFin hat aufsichtliche Prinzipien für den Einsatz von Algorithmen in Entscheidungsprozessen von Finanzunternehmen publiziert. Sie sollen zu einem verantwortungsvollen Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz (Big Data und Artificial Intelligence – BDAI) führen und die Kontrolle des damit einhergehenden Risikos ermöglichen.

Technologien wie BDAI werden zunehmend auch von Unternehmen des Finanzmarkts angewendet. Bereits 2018 hatte die BaFin in ihrer Studie „Big Data trifft auf künstliche Intelligenz “ darauf hingewiesen, dass sich daraus Chancen für die Unternehmen, aber auch für Verbraucherinnen und Verbraucher ergeben, dass es aber auch gelte, die Risiken zu beherrschen, die BDAI-Anwendungen mit sich brächten.

Grundsätze für kontrollierten Einsatz von BDAI

Ausgehend von den Erkenntnissen der Studie und den Ergebnissen einer anschließenden Konsultation hat sich die BaFin unter anderem mit der Frage befasst, welche aufsichtlichen Grundsätze und Rahmenbedingungen für einen kontrollierten Einsatz von BDAI aufgestellt werden müssen. Ergebnis dieser Überlegungen ist nun das Prinzipienpapier, das den von der BaFin beaufsichtigten Unternehmen als Orientierungshilfe dienen soll. Außerdem erhofft sich die BaFin von dem Papier wichtige Impulse für den Austausch mit verschiedenen Stakeholdern.

Schwierige Abgrenzungsfragen

Dabei liegt allen regulatorischen Fragen rund um BDAI ein grundsätzliches Problem zugrunde: Nach wie vor ist es schwierig, BDAI-Verfahren von Verfahren der klassischen Statistik abzugrenzen. Unter Risikogesichtspunkten lassen sich aber drei Merkmale herausstellen, die bei modernen BDAI-Methoden von besonderer Bedeutung sind:

  • Erstens sind die verwendeten Algorithmen häufig im Vergleich zu klassischen statistischen Verfahren besonders komplex. Das erschwert ihre Nachvollziehbarkeit.
  • Zweitens lassen sich immer kürzere Rekalibrierungszyklen beobachten. Dies liegt an der Kombination aus stetig weiter lernenden Algorithmen und daran, dass nahezu täglich neue Daten zur Verfügung stehen. Dadurch verschwimmen immer mehr die Grenzen zwischen Kalibrierung und Validierung.
  • Drittens erhöht sich durch den Einsatz von BDAI-Methoden der Grad der Automatisierung. Dadurch lassen sich Prozesse immer leichter hochskalieren, und die Auswirkung des einzelnen Algorithmus nimmt zu.

Die Prinzipien gelten daher vor allem für solche Algorithmen, die diese drei Merkmale aufweisen.

Aufteilung in zwei Phasen

Um die Prinzipien möglichst genau formulieren zu können, wurde der auf Algorithmen fußende Entscheidungsprozess stark vereinfachend in zwei Phasen unterteilt: die Entwicklungsphase und die Anwendungsphase. In der Entwicklungsphase geht es darum, wie der Algorithmus ausgewählt, kalibriert und validiert wird. Hierfür gibt es beispielsweise Prinzipien zur Datenstrategie, aber auch solche zur Dokumentation der unternehmensinternen und externen Nachvollziehbarkeit. In der Anwendungsphase müssen die Ergebnisse des Algorithmus interpretiert und in Entscheidungsprozesse eingebunden werden. Dies kann automatisch geschehen, aber auch, indem laufend Experten einbezogen werden. In jedem Fall muss eine funktionierende Geschäftsordnung etabliert sein, die unter anderem ausreichende Kontrollmechanismen und entsprechende Feedbackloops zur Entwicklungsphase umfasst. Flankiert werden diese beiden Phasen durch übergeordnete Prinzipien, etwa zur Notwendigkeit einer klaren Verantwortungsstruktur und eines adäquaten Risiko- und Auslagerungsmanagements.

(BaFin vom 15.06.2021 / Viola C. Didier, RES JURA Redaktionsbüro)

Unsere Empfehlung für tiefergehende Recherchen zum Thema Wirtschaftsrecht:
Owlit-Modul „Bank- und Kapitalmarktrecht (Erich Schmidt)“


Redaktion

Weitere Meldungen


M&A, Mergers, Fusion, Übernahme
Meldung

© kritchanut/fotolia.com

28.03.2024

Gesundheitswesen: Markt ist durch Insolvenzen geprägt

Der Transaktionsmarkt in der Gesundheitsbranche hat an Dynamik gewonnen: Mit 234 Fusionen und Übernahmen im Jahr 2023 ist spürbar mehr Bewegung im Markt als in den Vorjahren. Zum Vergleich: 2022 wurden 186 Transaktionen abgeschlossen, 2021 lag die Zahl der Deals bei 172. Viele der Abschlüsse gehen allerdings auf Insolvenzen zurück, insbesondere bei Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen.

Gesundheitswesen: Markt ist durch Insolvenzen geprägt
Kredit
Meldung

© ferkelraggae/fotolia.com

27.03.2024

Kreditmarkt hat Tiefpunkt durchschritten

Das von KfW Research berechnete Kreditneugeschäft deutscher Banken und Sparkassen mit Unternehmen und Selbstständigen hat seinen Tiefpunkt durchschritten: Wie der aktuelle KfW-Kreditmarktausblick zeigt, verlangsamte sich der Rückgang des Neugeschäfts im vierten Quartal 2023 auf -12,5 % im Vergleich zum Vorjahr, nachdem er im dritten Quartal bei beträchtlichen -15,7 % gelegen hatte. Im laufenden ersten Quartal

Kreditmarkt hat Tiefpunkt durchschritten
Krise, Insolvenz, Zahlungsunfähigkeit, rote Zahlen
Meldung

© vizafoto/fotolia.com

26.03.2024

DAX-Konzerne mit schwacher Umsatzentwicklung und Gewinnrückgang

Die DAX-Konzerne verzeichneten im vergangenen Jahr eine schwache Umsatzentwicklung: Bei sieben der 40 Unternehmen schrumpfte der Umsatz um mehr als 10 %, insgesamt gelang den DAX-Konzernen nur ein Umsatzplus von 1,0 % – im Schlussquartal lag das Plus sogar nur bei 0,6 %. Gerettet haben vor allem die Automobilunternehmen die Bilanz, die in Summe ein Umsatzplus von 10 %

DAX-Konzerne mit schwacher Umsatzentwicklung und Gewinnrückgang
CORPORATE FINANCE - Die Erfolgsformel für Finanzprofis

Haben wir Ihr Interesse für CORPORATE FINANCE geweckt?

Sichern Sie sich das CORPORATE FINANCE Gratis Paket: 1 Heft + Datenbank