Risikomanagement und Treasury

Modell-Risiko-Inventar (Schatten-KI-Erfassung) Vertical

anymize ersetzt Use-Case-Material mit Mandanten-/Engagement-Bezügen vor dem KI-Aufruf. Vertikale Erfassung aller KI-/Modell-Workflows im Risk-/Treasury-Bereich inkl. Schatten-KI nach BaFin-Orientierungshilfe IKT-KI Dez. 2025 entsteht auf pseudonymisiertem Text.

Schwierigkeit: Spezialist · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:

Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.

01

Anwendungsbereich

Worum geht es hier?

KI im Risikomanagement und Treasury

BaFin-Orientierungshilfe IKT-KI macht KI-Inventar Pflicht; DORA Art. 3 Nr. 2 klassifiziert KI als IKT-Asset; § 25a/25b KWG ordnen Risiko-/Auslagerungs-Verantwortung zu. Vertikale Risk-/Treasury-Sicht hat 10–30 Modell-/KI-Workflows.

02

Für wen passt das?

Zielgruppe und Kontext

Rolle
KI-Beauftragte:r, Model Risk Officer, IKT-Risiko-Manager:in (DORA), Compliance Officer.
Seniorität
Fortgeschritten — Inventarisierungs-Methodik, DORA-IKT-Verständnis, Modell-Risiko-Lebenszyklus.
Kanzleigröße
Alle.
Spezifische Kontexte
Vertikale Risk-/Treasury-Sicht; Schnittstelle zu zentralem Bank-KI-Inventar.
03

Die Situation in der Kanzlei

So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen

Im Risk-/Treasury-Bereich existieren typisch 10–30 Modell-/KI-Workflows: IRB-PD/LGD/EAD-Modelle, Marktrisiko-VaR, OpRisk-Modelle, Liquidity-/ALM-Modelle, KI-Reporting-Layer. Zusätzlich Schatten-KI: Mitarbeiter-LLM-Nutzung außerhalb genehmigter Stacks. Manuell 3–8 Tage Voll-Erfassung pro Quartal + Schatten-KI-Aufdeckung mehrwöchig.

04

Was Sie davon haben

Zeit, Wert, Vertraulichkeit

Zeit pro Voll-Inventur

3–8 Tage

EU-AI-Act-Klassifikation

strukturell

DORA-Asset-Konsistenz

strukturell

Erkennungsrate

>95 %

05

So gehen Sie vor

In 5 Schritten zum Antrag

1

Datenquellen: Auslagerungs-Register, zentrales Bank-KI-Inventar, interne Tool-Listen, Risk-/Treasury-Team-Befragung.

Sie

Datenbasis

2

anymize anonymisiert Use-Case-Material mit Mandanten-/Engagement-Bezügen.

anymize

§ 43 KWG

2.5

Vier-Augen-Prinzip bei Schatten-KI-Personenbezügen.

Sie

§ 26 BDSG

3

CRAFT-Prompt mit Listen + Befragungs-Inputs. Output: strukturiertes Inventar je Workflow-Cluster + Schatten-KI-Risikoeinschätzung.

GPT / Claude / Gemini in anymize

Strukturierung

4

Faktencheck: Modell-/Workflow-Eigentümer, Genehmigungs-Status, IKT-Asset-Zuordnung.

Sie

BaFin-Orientierungshilfe IKT-KI

5

Schatten-KI-Erfassung: Interview/Umfrage; KI-Vorschlag konsolidieren. Freigabe KI-Beauftragte:r + Model Risk Officer → Risk-Komitee → Vorstand.

Sie

§ 25a KWG

06

Womit Sie arbeiten

So setzen Sie anymize konkret ein

Was anymize tut

  • Erkennt Mandanten-/Engagement-Bezüge in Use-Case-Material.
  • Lässt aggregierte Inventar-Daten und Workflow-Klassifikationen sichtbar.
  • Bidirektionale Anonymisierung.

Was Sie tun

  • Auslagerungs-Register und zentrales KI-Inventar konsolidieren.
  • EU-AI-Act-Klassifikation prüfen (Hochrisiko / minimales Risiko).
  • DORA-Kritikalität bestimmen.
  • Schatten-KI durch Tool-Log-Analyse und Befragung identifizieren.

Daten-Input

Auslagerungs-Register (DORA Art. 31), zentrales Bank-KI-Inventar, Tool-Listen, Browser-Log-Analyse, Befragungs-Inputs, neue regulatorische Auslöser (BaFin RiF 2026, EU AI Act Annex III 5(b)).

Output-Kontrolle

Pseudonymisierter Datensatz an die KI. Strukturiertes Inventar je Cluster + Schatten-KI-Verdachtsfälle.

Freigabeprozess

KI-Beauftragte:r + Model Risk Officer → Risk-Komitee → Vorstand.

07

Die KI-Anweisung

Prompt zum Kopieren

1. Auslagerungs-Register + zentrales Bank-KI-Inventar + Tool-Logs in anymize einfügen.

2. Use-Case-Material mit Mandantenbezug wird zu Platzhaltern.

3. Prompt anhängen.

4. Re-identifizierter Output gegen Auslagerungs-Register verifizieren.

Empfohlener Reasoning-Modus in anymize: Max.
# Context (C)
Vertikales KI-/Modell-Inventar für die Risk-/Treasury-Funktion einer deutschen
Bank nach BaFin-Orientierungshilfe IKT-KI 18.12.2025, DORA Art. 3 Nr. 2 + Art. 28,
§ 25a/25b KWG, MaRisk BTR + AT 4.3, EU AI Act (insb. Annex III 5(b)),
BaFin RiF 2026 (Agentic-AI). Rechtsstand: <heutiges Datum>.

# Role (R)
Du agierst als KI-Inventar-Strukturierungs-Assistenz mit Kenntnis: IKT-Asset-
Klassifikation, Modell-Risiko-Lebenszyklus, Schatten-KI-Indikatoren, EU-AI-Act-
Risikoklassifikation, DORA-Kritikalität.

# Action (A)
1. Strukturiere das Inventar je Workflow-Cluster:
   (1) IRB-Modelle (PD/LGD/EAD).
   (2) Marktrisiko-Modelle (VaR/ES).
   (3) OpRisk-Schadens-Modelle.
   (4) Liquidity-/ALM-Modelle.
   (5) Stresstest-Modelle.
   (6) KI-Reporting-Layer.
   (7) Schatten-KI (mitarbeiter-initiierte Public-LLM-Nutzung).
2. Pro Item: Workflow-ID, Funktion, Anbieter/Modell, Eigentümer, DORA-Kritikalität,
   Datenklasse, EU-AI-Act-Risiko, Genehmigungs-Status, Lifecycle-Phase,
   Re-Validation-Termin, Auslagerungs-Register-Eintrag, Bemerkung.
3. Für Schatten-KI: Verdachtsfälle mit Empfehlung Klärung.
4. Konsistenz-Hinweise: Workflows ohne Genehmigung markieren.

# Format (F)
Tabellen je Cluster + Konsolidierungs-Zusammenfassung.

# Target Audience (T)
KI-Beauftragte:r; Model Risk Officer; Risk-Komitee; Vorstand; BaFin im SREP.

# Verbote
KEIN Workflow ohne Owner.
KEIN Schatten-KI-Disziplinarverfahren als KI-Output.
08

So sieht der Sachverhalt aus

Pseudonymisierter Eingabetext

Inventar-Quellen nach anymize-Anonymisierung.
Vertical-Inventar-Quellen Stichtag [[Datum-7f2a]]

Bekannte Risk-/Treasury-Workflows:
1. IRB-PD-Modell [[Modell-9b3d]] (Firmenkunden) — Validation [[Datum-3a8b]] —
   Lifecycle: Produktion — DORA-kritisch ja (Kreditrating).
2. IRB-LGD-Modell [[Modell-7e2a]] — Validation [[Datum-3a8b]] — Produktion —
   DORA-kritisch ja.
3. Marktrisiko-VaR-Engine — intern entwickelt — Produktion — DORA-wichtig.
4. ALM-Modell [[Modell-d5f3]] — Produktion — DORA-wichtig.
5. ICAAP-Reporting-Workflow mit Cloud-LLM-API [[Anbieter-c4d1]] — wichtige
   Funktion — Auslagerungs-Register-Eintrag aktiv.
6. IRRBB-Reporting-Workflow mit On-Premises-LLM-Stack [[Stack-a3f9]] —
   wichtige Funktion.

Schatten-KI-Verdachtsfälle aus Tool-Log-Analyse:
- 3 Mitarbeiter mit privatem Public-LLM-Account.
- 1 Verdachtsfall Public-LLM-Upload Schadensfall-Akte (UC-V-FIN-RIS-003).

Neue regulatorische Auslöser:
- BaFin RiF 2026: Agentic-AI als neuer Risikofaktor.
- EU AI Act Annex III 5(b): Kredit-Scoring Hochrisiko (ab 02.08.2026 /
  02.12.2027).
09

So liefert anymize zurück

Der Antrags-Entwurf

KI-Output (Beispiel). EU-AI-Act-Hochrisiko-Items markiert; Schatten-KI mit Empfehlung.
## 1. IRB-Modelle

| Workflow-ID | Funktion | Modell | Eigentümer | DORA | Datenklasse | EU-AI-Act | Genehmigung | Lifecycle | Re-Validation |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RIS-IRB-PD-01 | Firmenkunden-PD | [[Modell-9b3d]] | Model Risk Team | kritisch | A | Hochrisiko ab 02.08.2026 | aufsichtl. genehmigt | Produktion | [[Datum-3a8b]] |
| RIS-IRB-LGD-01 | Firmenkunden-LGD | [[Modell-7e2a]] | Model Risk Team | kritisch | A | Hochrisiko | aufsichtl. genehmigt | Produktion | [[Datum-3a8b]] |

## 2. Marktrisiko-Modelle

| Workflow-ID | Funktion | Modell | Eigentümer | DORA | Datenklasse | EU-AI-Act | Genehmigung | Lifecycle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RIS-MR-VAR-01 | VaR | intern | Marktrisiko-Team | wichtig | A | nicht Hochrisiko | intern genehmigt | Produktion |

## 3. ALM-Modelle

| Workflow-ID | Funktion | Modell | Eigentümer | DORA | Datenklasse | EU-AI-Act | Genehmigung | Lifecycle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RIS-ALM-01 | ALM/IRRBB | [[Modell-d5f3]] | Treasury/ALM-Team | wichtig | A | nicht Hochrisiko | intern genehmigt | Produktion |

## 4. KI-Reporting-Layer

| Workflow-ID | Funktion | Anbieter | Eigentümer | DORA | Datenklasse | EU-AI-Act | Genehmigung | Auslagerungs-Register |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RIS-REP-ICAAP-01 | ICAAP-Drafting | Cloud-LLM [[Anbieter-c4d1]] | Risk-Reporting-Team | wichtig | A (pseudonymisiert) | minimal | genehmigt | aktiv |
| RIS-REP-IRRBB-01 | IRRBB-Drafting | On-Prem [[Stack-a3f9]] | Treasury | wichtig | A | minimal | genehmigt | n/a |

## 5. Schatten-KI-Verdachtsfälle

| ID | Verdacht | Quelle | Empfehlung |
|---|---|---|---|
| RIS-SHADOW-01 | 3 Mitarbeiter mit privatem Public-LLM-Account | Browser-Log-Analyse | Vier-Augen-Gespräch + Schulung; Tool-Block prüfen |
| RIS-SHADOW-02 | Upload Schadensfall-Akte | Forensik-Bericht | Disziplinarverfahren prüfen; technischer Public-LLM-Block |

## 6. Konsolidierung + Hinweise

- 2 Hochrisiko-Items (IRB-PD/LGD) ab 02.08.2026 / 02.12.2027 EU-AI-Act-pflichtig:
  FRIA + DPIA vorbereiten.
- 2 Schatten-KI-Verdachtsfälle: Sofortmaßnahmen empfohlen.
- Auslagerungs-Register-Konsistenz mit DORA Art. 31 sichergestellt.
- Agentic-AI nach BaFin RiF 2026: aktuell keine eigene Agentic-Workflow im
  Risk-Bereich; Beobachtung.
10

Was das Berufsrecht verlangt

Pflichten — und wie anymize sie abdeckt

BaFin-Orientierungshilfe IKT-KI 18.12.2025 (SRC-0119)

Inventar-Pflicht inkl. Schatten-KI.

DORA Art. 3 Nr. 2 + Art. 28 (SRC-0128)

KI = IKT-Asset; Kritikalitäts-Einstufung Pflicht.

§ 25a/25b KWG (SRC-0106 / SRC-0107)

Risiko-/Auslagerungs-Verantwortung.

EU AI Act (SRC-0126)

Hochrisiko-KI im Inventar markieren (insb. Kredit-Scoring Annex III 5(b)).

BaFin RiF 2026 (SRC-0125) + MaRisk AT 4.3

Agentic-AI als neuer Faktor; IKS-Pflicht. BaFin BDAI (SRC-0120) — Modell-Risiko-Transparenz.

Schatten-KI-Disziplinar (§ 26 BDSG)

Vier-Augen-Prinzip; KI-Output darf kein Disziplinarverfahren präjudizieren.

11

Datenschutz und Vertraulichkeit

So funktioniert das mit anymize

Bei vertikalem KI-Inventar sieht der KI-Anbieter Inventar-Listen und Schatten-KI-Verdachtsfälle. anymize ersetzt Use-Case-Material mit Mandantenbezug und ggf. Mitarbeiter-Namen aus Schatten-KI-Erfassung. Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. c DSGVO i.V.m. § 25a KWG; § 26 BDSG bei Schatten-KI-Personenbezug.

Alternativen

  • OneTrust AI Governance, Microsoft Purview, ServiceNow IT Asset Management.
  • Bank-interne KI.
  • Voraussetzung: AVV, Auslagerungs-Register, KI-Inventar.
12

Sicherheitscheck vor der Einreichung

Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden

Vor dem KI-Aufruf

  • Auslagerungs-Register und zentrales KI-Inventar aktuell?
  • Tool-Log-Analyse für Schatten-KI durchgeführt?
  • Vier-Augen-Prinzip bei Personenbezügen?

Nach der KI-Antwort

  • Alle Risk-/Treasury-Workflows erfasst?
  • EU-AI-Act-Risiko-Klassifikation korrekt?
  • DORA-Kritikalität konsistent mit Auslagerungs-Register?
  • Schatten-KI-Verdachtsfälle mit Maßnahmen?

Vor Freigabe

  • Hochrisiko-Items → Vorstand?
  • Schatten-KI-Disziplinar → Compliance + HR?

Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert

  • KI vergisst On-Premises-Stacks im Inventar.
  • KI stuft Kredit-Scoring nicht als EU-AI-Act-Hochrisiko ein.
  • KI vermischt DORA-Kritikalität mit Datenklasse.
  • KI präjudiziert Disziplinar-Maßnahme.
  • KI ignoriert abgelaufene Re-Validation-Termine.
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Rechtsgrundlagen

Normen, Urteile, Belege

Primärnormen

  • Risikomanagement
  • Auslagerung
  • IKS
  • Inventar-Pflicht
  • Modell-Risiko-Transparenz
  • Agentic AI
  • Annex III 5(b) Kredit-Scoring
  • Art. 3 Nr. 2 KI als IKT-Asset
  • AVV

Sekundärquellen

    Stand: · Nächste Überprüfung:

    Hinweis zur Nutzung

    Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz

    Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.

    KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.

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