BaFin-gerechter KI-Einsatz in Theorie & Praxis

Inzwischen herrscht an deutschen Finanzmärkten unmissverständliche Klarheit: Wer machine-learning-basierte Vorhersagesysteme im Portfolio- oder Risikomanagement einsetzt, muss deren logische Struktur lückenlos offenlegen können. Die Zeiten undurchschaubarer Blackbox-Verfahren neigen sich dem Ende zu. Unter dem regulatorischen Rahmenwerk der BaFin, insbesondere im Verbund mit MaRisk (Mindestanforderungen an das Risikomanagement), rücken zwei Prinzipien in den Mittelpunkt: Interpretierbarkeit und konsistente Reproduzierbarkeit.

Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit und Robustheit

Wir verankern verlässliche ESG-Daten sowie makroökonomische Ströme in strukturierten Zeitreihenmodellen. Ein Kernproblem herkömmlicher KIs im Asset-Management ist das Überlernen historischer Anomalien (Overfitting). Weichen die realen Marktbewegungen nur minimal von jenen Trainingsdatensätzen ab, kollabieren unkontrollierte Modelle zuverlässig. Das Gegenmittel heißt Modellkartierung (Model Cards) und feature-basiertes Risikomanagement unter Einbezug lokaler Gegebenheiten.

„Risikokennzahlen müssen zu jeder Zeit das Ergebnis von realen, nachweisbaren Faktoren sein, nicht von mathematischen Schein-Zusammenhängen.“

Durch den gezielten Einsatz transparenter Algorithmen, kombiniert mit regelmäßigen Compliance-Audits durch zertifizierte Steuerexperten und Wirtschaftsprüfer, stellen wir eine reibungslose Implementierung in bestehende Kernbanksysteme sicher.