Diese Veröffentlichungen zeigen die regulatorischen Anforderungen beim Einsatz künstlicher Intelligenz von Finanzdienstleistern auf

Bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen, wie auch vor vielen Unsicherheiten.

Bei der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) stehen Unternehmen vor großen Herausforderungen, wie auch vor vielen Unsicherheiten. KI-Modelle können verschiedenste Fehler aufweisen, die dazu führen, dass die Entscheidungen auf Basis von verzerrten (engl.: biased) Daten getroffen werden oder Ergebnisse nicht ausreichend robust und wiederholbar sind. Diese Fehler treten meist nicht beabsichtigt auf, sondern aus Unwissenheit oder aufgrund mangelnder Regelungen und Kontrollen rund um die neuen Technologien.

Wenn solch fehlerhafte Modelle zum Einsatz kommen und ihre Ergebnisse im Anschluss nicht kritisch hinterfragt und geprüft werden, kann dies drastische persönliche, finanzielle oder sicherheitstechnische Auswirkungen haben. Zudem kann es zu einem nachhaltigen Vertrauensverlust für die Nutzung von KI führen. Das ist insbesondere der Fall für hochgradig komplexe KI-Algorithmen, die zwar oft mit Leistungsfähigkeit und Effizienz punkten, aber aufgrund ihrer Komplexität und der mangelnden Nachvollziehbarkeit oder Transparenz ihrer Funktionsweise als Blackbox bezeichnet werden.

Prinzipien des verantwortungsvollen Umgangs mit KI (engl.: Responsible AI) – wie es beispielsweise Bias, Robustheit und Erklärbarkeit sind – versuchen die Herausforderungen im Umgang mit den Algorithmen zu Kategorisieren und mit konkreten Handlungsempfehlungen für Entwickler und Nutzer zu versehen. Neben zahlreichen wertvollen Beiträgen aus der Forschung in den vergangenen Jahren haben nun auch die EU sowie andere regulatorische Institutionen und Behörden ihre Erwartungshaltung an den verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz publiziert. Die verschiedenen Anforderungen sollen nachfolgend zusammengefasst und gegenübergestellt werden.

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