Branchen / Bankwesen

Kontrolle über KI bei Finanzentscheidungen sicherstellen

Von Risikomodellen bis hin zu GenAI-Copiloten – KI-Systeme müssen messbar, transparent und auf regulatorische Erwartungen abgestimmt sein.

DAS PROBLEM

KI-Systeme im Finanzwesen unterliegen einer zunehmenden regulatorischen Aufsicht, die eine kontinuierliche Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen erfordert.

KI wird zunehmend zur Unterstützung und Automatisierung kritischer Finanzentscheidungen eingesetzt. Diese Systeme müssen hohe Anforderungen an Genauigkeit, Transparenz und Compliance erfüllen – und das in Umgebungen, in denen das Verhalten komplex ist und sich ständig weiterentwickelt.

Wo KI-Risiken entstehen

Calvin erkennt Risiken in dem Moment, in dem sie entstehen

Risikoregister - Bankwesen

Überwacht

Modellinstabilität bei Kredit- und Risikobewertungen

Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit

Regulatorischer Druck und Audit-Anforderungen

Fehler bei der Dokumentenverarbeitung (KYC, Onboarding)

Unkontrollierte GenAI-Outputs

Warum traditionelle Ansätze scheitern

Die alten Methoden halten nicht mehr Schritt

Statische Validierung spiegelt keine realen Bedingungen wider
Tests sind über verschiedene Teams hinweg fragmentiert
Governance ist manuell und schwer aufrechtzuerhalten
Risikotransparenz ist unvollständig

Modelle bestehen die Validierung – driften dann aber ab, sobald sich die Bedingungen ändern.

Wichtige KI-Anwendungsfälle im Bankwesen

Wo Kontrolle den Unterschied macht

Kreditrisiko- & Entscheidungsmodelle

  • Fehlerhafte Klassifizierung
  • Instabilität bei Grenzfällen

Kontrollierte und erklärbare Entscheidungsfindung

KYC & Dokumentenverarbeitung

  • Fehlerhafte Klassifizierung
  • Instabilität bei Grenzfällen

Zuverlässige und prüfbare Arbeitsabläufe

Betrugserkennungssysteme

  • Falsch-positive / Falsch-negative Ergebnisse
  • Systemdrift im Zeitverlauf

Stabile und robuste Erkennungssysteme

GenAI-Copiloten

  • Inkonsistente Ergebnisse
  • Compliance- und Sicherheitsfragen

Kontrollierte und vorhersehbare Interaktionen

Wie Calvin Risk Kontrolle ermöglicht

Von der Modellvalidierung zur vollständigen Systemkontrolle

Testen Sie anhand realer Szenarien

Simulieren Sie finanzielle Entscheidungskontexte und Grenzfälle.

Systemverhalten bewerten

Messen Sie Leistung, Robustheit und Risiko.

Kontinuierliche Governance

Stellen Sie die Einhaltung regulatorischer und interner Standards sicher.

ERGEBNISSE

Was Kontrolle im Bankwesen bewirkt

Verbesserte Zuverlässigkeit von Entscheidungssystemen

Stärkere Compliance und Audit-Bereitschaft

Geringeres operatives Risiko

Schnellere Bereitstellungszyklen

Bereit, Ihre KI-Systeme abzusichern? Verstehen Sie das Verhalten Ihrer Systeme und machen Sie diese von Grund auf vertrauenswürdig.

Daten & Analytik

Systeme entwickeln, die zuverlässig funktionieren

Risiko & Compliance

Kontinuierliche und nachvollziehbare Aufsicht etablieren

Führungskräfte

KI ohne versteckte Risiken skalieren