Grundlagen der KI in der Compliance


Wenn Innovation auf regulatorische Aufsicht trifft
Die Rolle von KI in Compliance-Strategien



Eve Whittaker

Die zunehmende Komplexität der Vorschriften und die wachsenden Datenmengen führen zu höheren Compliance-Kosten. Vor diesem Hintergrund ist es nicht überraschend, dass künstliche Intelligenz (KI) zu einem Schlagwort in der Compliance geworden ist. Es ist davon auszugehen, dass Länder bei der Entwicklung eigener Regeln weitere Ebenen hinzufügen werden, wobei die KI-Vorschriften der EU zu den ersten gehören. Der Bedarf an Systemen, die Prozesse optimieren und den manuellen Aufwand reduzieren, ist folglich gestiegen. KI birgt ein enormes Potenzial, die Compliance zu revolutionieren, indem sie sowohl die Effektivität als auch die Effizienz erheblich steigert. Für Unternehmen ergeben sich daraus jedoch verschiedene Herausforderungen, KI effektiv zu implementieren. Die Frage, wie KI in der Praxis eingesetzt werden kann, ist daher von entscheidender Bedeutung.

Die verantwortungsvolle Implementierung von KI ist von äußerster Wichtigkeit. Es ist maßgeblich, sicherzustellen, dass die Modelle fair, vertrauenswürdig, sicher und zuverlässig sind, insbesondere wenn ihre Ergebnisse sich auf das menschliche Leben auswirken können. Zu den Schritten, die zu einer verantwortungsvollen KI-Bereitstellung beitragen, gehören gründliche Tests der Modelle auf Voreingenommenheit und eine strenge Prüfung der Trainingsdaten auf Über- oder Unterrepräsentation von Schlüsseldaten. Durch die Implementierung verantwortungsvoller KI können Organisationen zahlreiche Compliance-Bedenken proaktiv angehen.


Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 2, 2025, Seite 82 bis 84) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt. In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZRFC lesen.


Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) - Prävention und Aufdeckung in der Compliance-Organisation

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Im Überblick: ZRFC

Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC)

  • GPT-4: Stark in komplexen Finanzmodellen

    In meiner Serie "Machine Finance" werden in zwei Artikeln die transformativen Auswirkungen von KI-gesteuerten Large Language Models (LLMs) auf die Finanzanalyse untersucht und ChatGPT Plus und Gemini Advanced vergleichend bewertet. Die Studie nutzt die Aktienkursdaten von Apple Inc. von 1980 bis heute und umfasst eine kurze Literaturübersicht, um eine Grundlage für das Verständnis der Entwicklung und der Fähigkeiten von KI in der Finanzmodellierung zu schaffen.

  • Schlüsselfaktor Diversität

    Eine erfolgreich gelebte Compliance-Kultur setzt einen wertebasierten Ansatz unternehmerischer Verantwortungsübernahme von menschlichen, sozialen und ökologischen Aspekten unter Berücksichtigung der ESG-Kriterien (Environmental, Social, Governance) voraus. Zur Übernahme unternehmerischer Sozialverantwortung, Erreichung der Nachhaltigkeitsziele und der Erfüllung der Erwartungen der Stakeholder und Investoren gehört der Schlüsselfaktor Diversität.

  • IT- und Datenschutz-Compliance

    Der Bedarf an Diensten aus der Produktsuite von Microsoft 365 (MS 365) nimmt kontinuierlich zu. Die technische Komplexität wächst einhergehend mit den damit verbundenen (datenschutz-)rechtlichen Herausforderungen. Entscheidungsebenen und IT-Verantwortliche stehen damit vor hohen praktischen Hürden bei der Einführung.

  • Aus der Tabuzone zur Rechtssicherheit

    Demonstrationen für und wider bestimmte Parteien, Stellungnahmen von Unternehmen und Verbänden, Wahlergebnisse, die in der alten Bundesrepublik undenkbar waren. Alle und jene äußern sich zur politischen Entwicklung, Unternehmen sowohl über die offiziellen Kanäle als auch die Mitarbeitenden im beruflichen und privaten Umfeld. Und die Compliance?

  • Resilienz von Unternehmen

    Das Institut für Finanzdienstleistungen Zug (IFZ) der Hochschule Luzern und das Institut für Controlling der Fachhochschule Kiel haben eine Studie zur finanziellen Resilienz von Unternehmen im DACH-Raum durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass nach einer kurzen Erholungsphase nach der Coronapandemie zentrale Risikoindikatoren auf potenziell gravierende und schwer vorhersehbare Auswirkungen der anhaltenden Dauerkrisen für Unternehmen hinweisen.

  • Anwendbarkeit der Messbarkeit von CDR

    Beitragsteil 1 hat den Begriff des unternehmerischen Ansatzes CDR greifbarer gemacht. Der hier folgende Teil 2 fasst neue Wege einer möglichen Messbarkeit der erfolgreichen Umsetzung auf, im Einklang mit der unternehmerischen Sozialverantwortung, den Nachhaltigkeitszielen und den Erwartungen der Stakeholder und Investoren.

  • Umfassende Bilanzanalyse

    In meiner Serie "Maschine Finance" werden in zwei Artikeln die transformativen Auswirkungen von KI-gesteuerten Large Language Models (LLMs) auf die Finanzanalyse untersucht und ChatGPT Plus und Gemini Advanced vergleichend bewertet. Die Studie nutzt die Aktienkursdaten von Apple Inc. von 1980 bis heute und umfasst eine kurze Literaturübersicht, um eine Grundlage für das Verständnis der Entwicklung und der Fähigkeiten von KI in der Finanzmodellierung zu schaffen.

  • Implikationen für die Compliance

    Compliance ist keine unverbindliche Aufforderung an die Mitarbeiter, sich an bestehende Vorschriften zu halten, keine Schönwetterveranstaltung, sondern eine Verpflichtung aller Unternehmensangehöriger. Dabei ist die Überzeugung in die Sinnhaftigkeit wirkungsvoller als die Drohung mit Sanktionen bei Fehlverhalten.

  • Relevanz von Compliance-Schulungen

    In einer zunehmend regulierten und globalisierten Wirtschaftswelt gewinnen Compliance-Schulungen immer mehr an Bedeutung. Sie sind nicht nur ein wesentlicher Bestandteil zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern prägen auch die ethischen Grundlagen und Verhaltensweisen innerhalb einer Organisation. Aber wie gestaltet man eine gelungene Trainingseinheit in der Praxis?

  • Zusammenhangs zwischen CSR und CDR

    Das digitale Zeitalter verändert die unternehmerische Verantwortung im Bauingenieurwesen gleichermaßen rasant. Dabei gibt es unternehmerische Ansätze wie zum Beispiel Corporate Digital Responsibility (CDR) in gegenseitiger Verlinkung mit Corporate Social Responsibility (CSR).

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