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KI · DORA · EU AI ACT · DSGVO · FINANZDIENSTLEISTER

KI-Beratung für Finanzdienstleister: GenAI-Integration mit eingebetteter Compliance — von Anfang an

Banken, Versicherungen und FinTechs wollen GenAI nutzen — aber Compliance, Datenschutz und DORA stellen Hürden dar, die ohne strukturierte Governance schnell zum Projektstopp führen. Ich verbinde GenAI-Konzeption (Chatbot, RAG, LangChain) mit dem regulatorischen Kontext (DORA, MaRisk, BAIT, VAIT, EU AI Act, DSGVO) und schaffe die Grundlage für AI-Projekte, die interne und externe Prüfungen bestehen — als Business Analyst und Projektmanager auf der Brücke zwischen Innovation und Regulierung.

Typische Situationen

  • Finanzinstitut möchte einen internen KI-Assistenten einführen, aber Compliance und Datenschutzbeauftragter haben noch nicht zugestimmt
  • GenAI-Pilot läuft, aber DORA-Anforderungen für IKT-Risiko und Third-Party-Risk wurden nicht berücksichtigt
  • Regulierungsbehörde (BaFin) hat Fragen zu KI-gestützten Entscheidungsprozessen — Dokumentation fehlt oder ist unzureichend
  • Bank möchte RAG-basierte Policy-Suche einführen, aber Datenflüsse und Modellauswahl sind noch nicht compliance-gerecht dokumentiert
  • EU AI Act tritt in Kraft — Finanzinstitut hat keine Risikoklassifizierung für bestehende KI-Systeme durchgeführt
  • IT-Abteilung hat LangChain-PoC entwickelt, aber MaRisk-Anforderungen an Modell-Governance und Auditierbarkeit sind offen
  • Versicherung möchte Underwriting-Prozesse mit GenAI unterstützen — VAIT-Anforderungen und DSGVO-Clearance ausstehend

Deliverables

KI-Use-Case-Bewertung mit Machbarkeits-, Nutzen- und Compliance-Analyse für den FinServ-Kontext
DORA-Konformitäts-Check: IKT-Risiko-Bewertung für KI-Systeme, Third-Party-Risk für Modell-Anbieter (OpenAI, Azure, AWS)
EU AI Act Risikoklassifizierung: Einordnung von KI-Systemen (Limited Risk, High Risk) mit Dokumentationspflichten
DSGVO-Clearance: DPIA, Verarbeitungsverzeichnis, Datenfluss-Dokumentation und Rechtsgrundlagen-Bewertung
MaRisk / BAIT / VAIT-Konformität: Modell-Governance, Auditierbarkeits-Anforderungen, Dokumentationspflichten
Anforderungsspezifikation für KI-Lösung (Chatbot, RAG, Agentic AI) mit regulatorischen Anforderungen integriert
Governance-Framework: Prompt-Versionierung, Modell-Update-Prozesse, Incident-Reporting und Eskalationswege
Audit-Dokumentation: Entscheidungslog, Modellauswahl-Begründung, Halluzinations-Mitigierungsmaßnahmen

Steuerung & Governance

KI-Projektsteuerung im regulierten Umfeld: Strukturierte Steuerung von KI-Projekten in Finanzinstituten — von der Use-Case-Priorisierung und Compliance-Clearance über Sprint-Reviews und regulatorische Meilensteine bis zur Go-live-Freigabe. Entscheidungsvorlagen für Vorstand, Compliance-Gremien und IT-Governance-Ausschüsse. DORA-konformes Change-Management.

Modell & Prompt Governance (MaRisk-konform): Versionierte Prompt-Bibliothek, dokumentierte Modellentscheidungen (Anbieter, Modell-Version, Fine-Tuning-Rationale), API-Nutzungsmonitoring und Token-Kostensteuerung. RAID-Log mit KI-spezifischen Risiken (Halluzinationen, Vendor Lock-in, Datenlecks). Grundlage für auditierbare AI-Entscheidungen im Sinne von MaRisk AT 7.2 und BAIT.

EU AI Act & DORA Compliance-Dokumentation: Dokumentierte Entscheidungen zur AI-Risikoklassifizierung (EU AI Act), IKT-Risiko-Bewertung (DORA), Datenschutz-Folgenabschätzung (DSGVO Art. 35) und Bias-Prüfung. Audit-fähige Unterlagen für BaFin, interne Revision und externe Prüfer — Standard in regulierten Instituten.

Regulatorische Anforderungen: DORA · EU AI Act · MaRisk · DSGVO

KI-Projekte in Finanzinstituten berühren mehrere Regulierungskreise gleichzeitig. Ich arbeite eng mit Compliance-, Datenschutz- und IT-Governance-Teams zusammen, um:

  • DORA-Konformität sicherzustellen: IKT-Risiko-Bewertung für KI-Systeme, Third-Party-Risk-Dokumentation für externe Modell-Anbieter, Incident-Reporting-Prozesse
  • EU AI Act Anforderungen umzusetzen: Risikoklassifizierung, Transparenzpflichten, Konformitätsbewertung für High-Risk-Systeme
  • MaRisk AT 7.2 / BAIT / VAIT Anforderungen an Auslagerung und Modell-Governance zu erfüllen: Dokumentation, Monitoring, Exit-Konzepte
  • DSGVO-Clearance durchzuführen: DPIA, Verarbeitungsverzeichnis, Rechtsgrundlagen-Bewertung, internationale Datentransfers (z.B. an US-Anbieter)
  • Halluzinations-Risiken und Bias-Prüfungen in das regulatorische Risikomanagement zu integrieren

Projektkontexte sind anonymisiert. Rollen und Ergebnisse sind wahrheitsgetreu; Details gern nach NDA.

Projektbeispiele (anonymisiert)

KI · DORA · FINANZDIENSTLEISTER

Deutsches Finanzinstitut: Compliance-Chatbot mit DORA- und DSGVO-Clearance

Deutsches Finanzinstitut — KI-gestützte Compliance-Automatisierung

Herausforderung: Das Institut wollte einen RAG-basierten Chatbot für interne Compliance-Anfragen einführen. DORA-Anforderungen (IKT-Risiko, Third-Party-Risk für OpenAI), DSGVO-Clearance (DPIA) und MaRisk-Anforderungen an Auslagerungen standen der schnellen Umsetzung entgegen.

Rolle: Business Analyst und Projektmanager: regulatorisches Assessment, Anforderungsspezifikation, DORA-Konformitäts-Check, DSGVO-DPIA und Übergabe an Entwicklungsteam

Ergebnisse:

  • DORA IKT-Risiko-Assessment für KI-System durchgeführt — Third-Party-Risk für OpenAI-Anbindung dokumentiert
  • DSGVO DPIA erstellt und mit Datenschutzbeauftragtem abgestimmt: Rechtsgrundlage Art. 6(1)(f), kein Transfer personenbezogener Daten an Modell-Anbieter
  • MaRisk-konforme Auslagerungs-Dokumentation für Cloud-Modell-Anbieter erstellt
  • Chatbot-Anforderungsspezifikation mit 52 User Stories — vollständig compliance-gerecht dokumentiert

Hinweis: Die dargestellten Projektkontexte stammen aus bisherigen Rollen in Beratung und Industrie. Inhalte sind anonymisiert, Ergebnisse und Rollen sind sachlich beschrieben.

RAG · EU AI ACT · VERSICHERUNG

Versicherungskonzern: EU AI Act Risikoklassifizierung und RAG-Governance

DACH-Versicherungskonzern — AI Governance

Herausforderung: Der Konzern hatte mehrere KI-Pilotprojekte gestartet, aber keine systematische EU AI Act Risikoklassifizierung durchgeführt. Mit Inkrafttreten der Anforderungen drohte Compliance-Risiko für bestehende Systeme.

Rolle: Business Analyst: EU AI Act Gap-Assessment, Risikoklassifizierung bestehender KI-Systeme und Entwicklung eines Governance-Frameworks

Ergebnisse:

  • EU AI Act Risikoklassifizierung für 6 KI-Systeme durchgeführt: 4x Limited Risk, 2x High Risk mit Maßnahmenplan
  • Governance-Framework mit Prompt-Versionierung, Modell-Update-Prozessen und Incident-Reporting etabliert
  • VAIT-konforme Dokumentation für KI-gestützte Underwriting-Unterstützung erstellt
  • Roadmap zur EU AI Act Compliance mit Meilensteinen und Verantwortlichkeiten übergeben

Häufige Fragen

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Zuletzt aktualisiert: Februar 2026