Responsible AI in Banken & Versicherungen richtig umsetzen

McKinsey schätzt, dass generative KI jedes Jahr 2,6 bis 4,4 Billionen US‑Dollar an zusätzlicher Wertschöpfung bringen kann. Ein beträchtlicher Teil davon entfällt auf Banken und Versicherungen – also genau jene Branchen, die in Österreich besonders streng reguliert sind und mit hochsensiblen Kundendaten arbeiten.

Hier liegt der Haken: Wer KI ohne klares Konzept für Responsible AI einführt, riskiert nicht nur Bußgelder durch DSGVO oder den EU AI Act, sondern auch Vertrauensverlust bei Kund:innen und Vertriebspartnern. Die gute Nachricht: Verantwortliche KI ist kein Luxus, sondern ein handhabbares Set aus Prinzipien, Prozessen und Tools.

Dieser Beitrag zeigt, wie Banken und Versicherungen – mit Fokus auf den österreichischen Markt – Responsible AI praktisch verankern können: von den Grundprinzipien über einprägsame Praxisbeispiele bis hin zu konkreten Maßnahmen für Fachbereiche, IT und Compliance.

Was Responsible AI im Finanzsektor wirklich bedeutet

Responsible AI im Banking- und Versicherungsumfeld heißt: KI-Systeme sollen nachweisbar fair, transparent, sicher und rechtskonform sein – und zwar entlang des gesamten Lebenszyklus, von der Datenakquise bis zur laufenden Überwachung im Betrieb.

Für österreichische Institute bedeutet das konkret:

• Einhaltung von DSGVO und Bankgeheimnis
• Vorbereitung auf den EU AI Act (voll anwendbar ab 2026)
• Abstimmung mit Aufsichtsbehörden wie FMA und EIOPA
• Schutz des Markenimages in einem sehr vertrauenssensiblen Markt

Responsible AI ist damit kein reines Technik-Thema der Data Scientists. Es ist Geschäfts- und Reputationsschutz – und damit ein Vorstands-Thema.

Ein Warnsignal: Der Apple-Card-Fall und seine Lehren für Versicherer

Ein internationales Beispiel zeigt, wie schnell KI zu einem Reputationsrisiko werden kann: 2019 erhielten mehrere Apple-Card-Kund:innen massiv unterschiedliche Kreditlimits, obwohl sie ähnliche oder sogar identische finanzielle Verhältnisse hatten. Teilweise lag der Kreditrahmen von Männern 10‑ bis 20‑mal höher als jener ihrer Partnerinnen.

Die Kernprobleme hinter diesem Fall sind auch für österreichische Banken und Versicherer relevant:

1. Verdeckte Bias durch Proxy-Variablen

Selbst wenn Attribute wie Geschlecht oder Ethnie aus dem Modell entfernt werden, bleiben indirekte Stellvertreter im Datensatz:

• Berufsgruppe
• Branche
• Karriereverlauf
• Wohnort und Postleitzahl

Diese Variablen können gesellschaftliche Ungleichheiten widerspiegeln – und KI verstärkt sie statistisch sauber, aber gesellschaftlich unerwünscht. Für Versicherer heißt das zum Beispiel: Risiko- oder Pricing-Modelle dürfen nicht dazu führen, dass bestimmte Gruppen systematisch benachteiligt werden.

2. Black-Box-Modelle ohne Erklärung

Im Apple-Card-Fall konnte anfangs niemand schlüssig erklären, warum die Limits so unterschiedlich ausfielen. Genau das ist das Gegenteil von Responsible AI.

In Österreich gilt: Wenn eine Bank oder Versicherung einem Kunden einen Kredit verweigert oder eine Police ablehnt, wird eine verständliche Begründung erwartet – von Kund:innen, von Ombudsstellen und im Ernstfall von der Aufsicht.

3. Aufsichtliche und rechtliche Konsequenzen

Regulatoren haben deutlich gemacht: Auch unbeabsichtigte Diskriminierung ist rechtlich relevant. Das ist ein Vorgeschmack auf den EU AI Act, der KI-Systeme nach Risiko einstuft und für „hochriskante Systeme“ – dazu gehören Kreditvergabe und viele Versicherungsanwendungen – klare Anforderungen an Transparenz, Risikomanagement und Governance definiert.

Die Lehre daraus: Wer KI ohne laufende Audits, Bias-Kontrollen und menschliche Kontrolle betreibt, handelt grob fahrlässig – fachlich wie rechtlich.

Die vier zentralen Säulen von Responsible AI

Responsible AI lässt sich in vier gut nachvollziehbare Säulen zerlegen. Wer diese systematisch verankert, reduziert Risiko massiv – und erhöht gleichzeitig die Akzeptanz im eigenen Haus.

1. Transparenz & Erklärbarkeit

Für Banken und Versicherungen ist Transparenz der Dreh- und Angelpunkt. Entscheidend ist nicht, ob ein Modell „komplex“ ist, sondern ob es verständliche Begründungen liefern kann.

Praktische Ansatzpunkte:

• Explainable AI (XAI): Nutzung von Methoden, die für jede Entscheidung menschlich lesbare Gründe liefern (z. B. Top‑3 Einflussfaktoren bei einer Kreditentscheidung).
• Dokumentation: Modelle, Datenquellen, Versionen und Annahmen werden zentral im Model Registry dokumentiert.
• Policy für KI-Einsatz: Klar geregelte Bereiche, in denen KI nur unterstützend, nicht autonom entscheidet (z. B. Risikovoranalyse statt endgültiger Ablehnung).

Ein Berater in einer Filiale oder in einem Versicherungsbüro braucht einfache Sätze wie: „Wir empfehlen dieses Produkt, weil…“ – nicht nur einen Score von 0,87.

2. Fairness & Nicht-Diskriminierung

Fairness bedeutet: gleich gelagerte Fälle werden gleich behandelt, und Unterschiede sind sachlich begründet. Für Versicherer in Österreich besonders relevant:

• Tarifierung: KI-gestützte Prämienberechnung darf nicht zu versteckter Diskriminierung führen, z. B. entlang von Geschlecht oder Staatsbürgerschaft.
• Schadenregulierung: Automatisierte Betrugserkennung muss so gestaltet sein, dass bestimmte Kundengruppen nicht systematisch häufiger markiert werden.

Konkrete Maßnahmen:

• Einsatz von Fairness-Metriken (z. B. Demographic Parity, Equal Opportunity) bereits im Modell-Training.
• Testgruppen mit synthetischen Profilen, um zu prüfen, wie sich Entscheidungen für unterschiedliche Kundentypen verändern.
• Festlegung von Fairness-Grenzwerten: Ab welcher Abweichung muss ein Modell nachgeschärft oder sogar außer Betrieb genommen werden?

3. Datenschutz & Informationssicherheit

Ohne konsequenten Datenschutz gibt es keine Responsible AI. Für österreichische Banken und Versicherer bedeutet das:

• Strikte Einhaltung der DSGVO (Rechtmäßigkeit, Zweckbindung, Datenminimierung, Speicherbegrenzung)
• Umsetzung von DORA-Anforderungen an Resilienz und Sicherheit von IT- und Datenlandschaften
• Etablierte ISMS-Strukturen (z. B. nach ISO/IEC 27001), um Verfügbarkeit, Integrität und Vertraulichkeit zu sichern

Praktische Hebel:

• Datensparsamkeit: Nur Attribute verwenden, die für die konkrete Fragestellung wirklich nötig sind.
• Pseudonymisierung/Anonymisierung: Vor allem bei Trainingsdaten für KI.
• Zugriffskontrolle und Logging: Wer nutzt welche Daten, wann und zu welchem Zweck?

4. Verantwortlichkeit & Governance

Am Ende braucht jede KI-Entscheidung einen verantwortlichen Menschen. Governance ist der Rahmen, der das absichert.

Typische Bausteine:

• AI Steering Committee mit Vertreter:innen aus Risikomanagement, Fachbereichen, IT, Recht und Compliance
• Klare Rollen: Wer genehmigt Modelle, wer überwacht sie, wer schaltet im Zweifel ab?
• Incident-Prozesse: Wie wird mit Fehlentscheidungen umgegangen? Wie werden Kund:innen informiert? Wie erfolgt Korrektur und Lernen?

Gut gemachte Governance sorgt dafür, dass KI nicht als Fremdkörper, sondern als berechenbares Werkzeug wahrgenommen wird.

Chancen und Risiken von KI in Banken und Versicherungen

Der wirtschaftliche Druck in der Branche ist hoch: Margen stehen unter Druck, Kund:innen erwarten digitale Services in Echtzeit, und neue Player drängen in den Markt. KI bietet hier sehr konkrete Hebel:

• Automatisierung: Bearbeitung einfacher Schäden, Posteingangsklassifikation, Verarbeitung von Dokumenten
• Personalisierung: Nächste-beste-Aktion für Kund:innen im Omnikanal, individuelle Produktvorschläge
• Risikomodellierung: Präzisere Scoring-Modelle, Frühwarnindikatoren für Kreditausfälle
• Betrugserkennung: Mustererkennung über große Datenmengen hinweg

Parallel entstehen Risiken, wenn Responsible AI fehlt:

• Diskriminierende Kredit- oder Pricing-Entscheidungen
• „Unfaire“ Schadenerledigung aus Kundensicht
• Fehlende Nachvollziehbarkeit gegenüber FMA, Datenschutzbehörde oder Gerichten
• Reputationsschäden, die sich in Stornoquoten und Neugeschäftszahlen niederschlagen

Die Kunst besteht darin, Innovation und Risiko in ein ausgewogenes Verhältnis zu bringen – und nicht das eine gegen das andere auszuspielen.

Wie österreichische Institute Responsible AI konkret umsetzen können

Responsible AI klingt abstrakt, lässt sich aber in sechs sehr konkrete Handlungsfelder herunterbrechen.

1. Governance-Struktur definieren

• Einrichtung eines AI-Boards oder AI-Steuerungsgremiums
• Festlegung, welche Use Cases in welche Risikoklasse fallen (z. B. nach EU AI Act)
• Verankerung von KI-Themen in bestehenden Risikomanagement- und Compliance-Prozessen

2. KI-Lebenszyklus standardisieren

• Einheitlicher Prozess von Use-Case-Idee über Modellentwicklung bis Produktivbetrieb
• Checklisten für:
  • Datenschutz-Freigabe
  • Fairness- und Bias-Prüfung
  • Technische Robustheit und Performance

3. Technische Grundlagen für Transparenz schaffen

• Nutzung von Explainable-AI-Werkzeugen, die direkt in Beratungs- oder Underwriting-Oberflächen integriert werden
• Standardisierte Model Cards: Kurz-Dokumente, die Zweck, Datenbasis, Annahmen und Limitationen jedes Modells beschreiben

4. Bias-Monitoring etablieren

• Definition von Monitoring-Metriken für Fairness pro Use Case
• Regelmäßige Re‑Trainings und Re-Validierungen der Modelle
• Test auf Drift: Verändert sich das Verhalten des Modells über die Zeit durch neue Daten?

5. Training & Kulturwandel

Responsible AI ist kein reines IT-Projekt. Erfolgreiche Häuser schulen:

• Fachbereiche (z. B. Underwriting, Vertrieb): Was kann KI – und was darf sie nicht entscheiden?
• Management: Welche Risiken bestehen, welche Fragen müssen sie an KI-Projekte stellen?
• Data Science & IT: Wie werden Fairness, Erklärbarkeit und Privacy by Design technisch umgesetzt?

Ein Tipp aus der Praxis: Beginnen Sie mit Pilotprojekten in klar abgegrenzten Bereichen (z. B. E-Mail-Klassifikation, Lead-Scoring im Vertrieb) und skalieren Sie nach erfolgreichen Audits.

6. Menschliche Entscheidungshoheit sichern

Responsible AI bedeutet nicht, dass alles von Menschen entschieden werden muss – aber dass Menschen bei kritischen Entscheidungen jederzeit eingreifen können.

Praktische Leitplanken:

• KI gibt Empfehlungen, aber die finale Entscheidung liegt bei einer qualifizierten Person (z. B. bei Kreditvergabe über Schwellenwert X oder bei Leistungsablehnungen).
• Klare Override-Regeln, dokumentiert im System.
• Transparente Kommunikation gegenüber Kund:innen, wenn KI eingesetzt wurde.

Warum Zertifizierungen und Regulierung jetzt ein Wettbewerbsvorteil sind

Viele Häuser erleben Regulierung primär als Bremsklotz. Wer das Thema Responsible AI strategischer betrachtet, hat jedoch einen echten Vorteil:

• ISO/IEC 27001 oder vergleichbare Standards signalisieren Kund:innen und Partnern: Informationssicherheit und Datenmanagement sind professionell aufgesetzt.
• Frühzeitige Ausrichtung an EU AI Act und DORA erleichtert spätere Prüfungen und spart teure Nachrüstprojekte.
• Institute, die Responsible AI ernst nehmen, können dies aktiv ins Vertriebs- und Arbeitgebermarketing einbauen – gerade im Kampf um Data-Talente ein Pluspunkt.

Gerade im österreichischen Markt, der stark von Vertrauen und langfristigen Kundenbeziehungen geprägt ist, kann eine klare Responsible-AI-Positionierung zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal gegenüber internationalen Wettbewerbern werden.

Fazit: Responsible AI als Chance für moderne Versicherungen

Responsible AI ist im Banking- und Versicherungssektor kein „Nice-to-have“, sondern Voraussetzung dafür, dass KI langfristig tragfähig, rechtskonform und kundenorientiert eingesetzt werden kann. Wer Transparenz, Fairness, Datenschutz und klare Verantwortlichkeiten konsequent kombiniert, holt den wirtschaftlichen Nutzen von KI, ohne Vertrauen und Marke zu gefährden.

Für österreichische Banken und Versicherungen lohnt sich jetzt ein strukturierter Blick auf bestehende und geplante KI-Projekte: Wo fehlen Erklärbarkeit, Monitoring oder klare Governance? Wo können kleine, schnelle Anpassungen große Risiken entschärfen?

Wer diese Fragen heute aktiv angeht, wird 2026 – wenn der EU AI Act voll greift – nicht unter Zeitdruck reagieren müssen, sondern KI selbstbewusst als verlässlichen Baustein moderner Finanzdienstleistungen nutzen.