Hochrisiko-KI-Systeme in der Bankenbranche: Anforderungen der EU-KI-Verordnung

Einleitung

Stellen Sie sich eine europäische Bank vor, in der AI-gesteuerte Kreditbewertungssysteme einen hohen Prozentsatz von risikoarmen Antragstellern fälschlicherweise als hochrisiko betiteln, indem sie ihnen Kredite verweigern oder unvorteilhafte Bedingungen anbieten. Die Folgen sind schwerwiegend: Betroffene Kunden verbreiten negative Bewertungen, die Bank erleidet einen Rufschaden, und Konkurrenten nutzen die Situation aus. Dies ist keine hypothetische Szene, sondern eine Situation, die auf die sehr realen Risiken hinweist, die nicht konforme hochrisiko KI-Systeme bergen. Wenn Finanzdienstleistungen in der Europäischen Union das sich ständig wandelnde Terrain der KI-Regulierungen durchqueren, ist Compliance von entscheidender Bedeutung. Dieser Artikel wird sich mit den Feinheiten von hochrisiko KI in der Bankenbranche beschäftigen, konzentriert auf die KI-Verordnung der EU. Für Fachleute aus dem Finanzsektor geht es bei der Einhaltung nicht nur darum, Bußgelder zu vermeiden; es geht darum, wettbewerbsfähig zu bleiben und im zunehmend KI-abhängigen Sektor Vertrauen aufrechtzuerhalten.

Der Finanzsektor hat KI schnell in einer Vielzahl von Betriebsabläufen adoptiert, einschließlich Kreditbewertung, Betrugserkennung und Kundenservice. Die KI-Verordnung der Europäischen Union birgt jedoch erhebliche Herausforderungen und Pflichten für diese KI-Systeme, insbesondere wenn sie als "hochrisiko" eingestuft werden. Diese Einstufung umfasst Systeme, die erhebliche Auswirkungen auf die Rechte und Freiheiten von Einzelpersonen haben, wie zum Beispiel solche, die bei Kreditentscheidungen eingesetzt werden. Daraus resultieren hohes Risiko - das Potenzial für erhebliche Bußgelder, Prüfungsschwerpunkte, betriebliche Störungen und Rufschäden ist sehr real.

Das zentrale Problem

Einen tieferen Einblick in das zentrale Problem zu gewinnen, erfordert es, über eine oberflächliche Verständigung hinauszugehen. KI hat das Potenzial, die Bankenbranche durch Verbesserung der Effizienz und Entscheidungsfindung zu revolutionieren, bringt aber auch erhebliche Risiken mit sich. Ungenauigkeiten oder voreingenommene KI-Systeme in der Bankenbranche können dazu führen, dass Kredite unrechtmäßig verweigert werden, es kommt zu Nichteinhaltung von regulatorischen Anforderungen und letztendlich zu finanziellen und reputationellen Verlusten. So hat eine Studie der Europäischen Bankenbehörde (EBA) ermittelt, dass KI-Systeme in der Bankenbranche aufgrund von Nichteinhaltung jährlich einen Schaden von über 20 Millionen EUR pro Bank verursachen können. Diese Schätzung umfasst direkte Kosten wie Bußgelder und indirekte Kosten wie Rufschäden und Verlust des Kundenvertrauens.

Was die meisten Organisationen oft falsch einschätzen, ist die Annahme, dass KI eine Lösung für alle Fälle ist. Sie berücksichtigen nicht die spezifischen Risiken, die von hochrisiko KI-Systemen ausgeht. Laut der EU-KI-Verordnung erfordern diese Systeme einen risikobasierten Ansatz mit besonderer Aufmerksamkeit für Transparenz, Verantwortlichkeit und Datengovernance. Ein signifikaler Versäumnis ist das Fehlen gründlicher Test- und Validierungsprozesse, was oft zu voreingenommenen Entscheidungen führt, die bestimmte Kundengruppen unverhältnismäßig treffen.

Erwägen Sie den Fall einer führenden europäischen Bank, die wegen der Verwendung von KI-Algorithmen in der Kreditbewertung ohne ausreichende Validierungsmechanismen mit einer Geldbuße von 15 Millionen EUR belegt wurde. Dies führte nicht nur zu voreingenommenen Kreditentscheidungen, sondern auch zum Verlust von Kundenvertrauen, was quantifiziert werden kann, aber in der Bankenbranche ein unersetzliches Gut ist. Die Bank verletzte Artikel 22 der KI-Verordnung, der bestimmte Verwendungen von KI, einschließlich solcher, die Diskriminierung aufgrund sensibler Merkmale zur Folge haben, untersagt.

Darüber hinaus verstehen Banken wie diese oft nicht den gesamten Umfang ihrer Verantwortlichkeiten gemäß der KI-Verordnung. So erfordert die KI-Verordnung, dass KI-Systeme, die für hochrisikorelevante Anwendungen eingesetzt werden, einer Zertifizierung durch Dritten, nämlich Konformitätsbewertungsstellen (CABs), unterzogen werden. Dies bedeutet, dass Banken nicht nur in die Entwicklung von conformen KI-Systemen investieren, sondern auch sicherstellen müssen, dass sie eine dauerhafte Compliance aufrechterhalten.

Warum ist dies jetzt dringend

Die Dringlichkeit der Situation wird durch jüngste regulatorische Veränderungen weiter erhöht. Die derzeit in den letzten Abschnitten der Annahme befindliche EU-KI-Verordnung wird einen tiefgreifenden Einfluss darauf haben, wie KI in der Bankenbranche eingesetzt wird. Dies wurde durch den kürzlich von der Europäischen Kommission unterbreiteten Vorschlag untermauert, bestimmte Risikomanagement- und Transparenzanforderungen für in Finanzdienstleistungen eingesetzte KI-Systeme einzuführen. Dazu gehören die Verpflichtung, ausführliche Informationen darüber zu提供, wie KI-Systeme funktionieren und welche Daten für deren Schulung verwendet werden.

Neben den regulatorischen Veränderungen gibt es einen wachsenden Marktdruck auf KI-Compliance. Kunden werden zunehmend bewusster über die Rolle, die KI in ihren Finanzdienstleistungen spielt, und fordern Transparenz und Fairness. Eine Umfrage der Europäischen Verbraucherorganisation (BEUC) ergab, dass über 70% der Befragten von Finanzinstituten Transparenz bei der Verwendung von KI erwarteten. Nicht erfüllte Erwartungen können zum Verlust von Kundenvertrauen und Wettbewerbsnachteil führen.

Außerdem kann Nichteinhaltung der KI-Verordnung zu erheblichen Wettbewerbsnachteilen führen. Banken, die nicht conform sind, könnten im Vergleich zu denen, die in conformen KI-Systemen investiert haben, benachteiligt sein. Dies zeigt sich in den unterschiedlichen Bereitschaftsleveln europäischer Banken. Ein kürzlich von PwC veröffentlichter Bericht ergab, dass nur 40% der europäischen Banken ein umfassendes Verständnis ihres KI-Einsatzes haben und sich auf die KI-Verordnung vorbereitet haben, was den verbleibenden 60% in Gefahr bringt, im wettbewerbsorientierten Landschaft hinterherzuhinken.

Der Abstand zwischen dem, wo die meisten Organisationen sind, und dem, wo sie sein müssen, ist erheblich. Viele Banken kämpfen noch mit den Grundlagen der KI-Compliance, wie zum Beispiel dem Verständnis, welche ihrer KI-Systeme als hochrisiko eingestuft werden und welche speziellen Anforderungen sie erfüllen müssen. Dies ist ein entscheidender Schritt, da das Fehlidentifizieren von hochrisiko KI-Systemen zu schwerwiegenden Strafmaßnahmen führen kann, einschließlich von Bußgeldern bis zu 6% des jährlichen Weltumsatzes, wie es Artikel 36 der KI-Verordnung vorschreibt.

Zusammenfassend sind die Spielchen hoch für europäische Banken, wenn es um hochrisiko KI-Systeme und die EU-KI-Verordnung geht. Das Potenzial für erhebliche Bußgelder, Prüfungsschwerpunkte, betriebliche Störungen und Rufschäden macht Compliance zu einer dringenden Angelegenheit. Ein Verständnis der zentralen Probleme, die Kosten, die mit Nichteinhaltung verbunden sind, und die Dringlichkeit, diese Fragen anzugehen, ist für europäische Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung. Im nächsten Teil dieses Artikels werden wir uns ausführlicher mit den speziellen Anforderungen der EU-KI-Verordnung für hochrisiko KI-Systeme befassen und praktische Schritte, die Banken unternehmen können, um Compliance sicherzustellen.

Das Lösungsframework

Schritt-für-Schritt-Ansatz zur Problemlösung

Um das komplexe regulatorische Umfeld um hochrisiko KI-Systeme in der EU-Bankenbranche zu bewältigen, müssen Finanzinstitute einen strukturierten und proaktiven Ansatz verfolgen. Unten ist ein schrittweises Framework entwickelt, das Banken dabei helfen soll, die Anforderungen der EU-KI-Verordnung zu navigieren, mit handlungsreifen Empfehlungen und Implementierungsdetails.

Schritt 1: Verständnis des regulatorischen Umfelds

Der erste Schritt besteht darin, die Bestimmungen der EU-KI-Verordnung gründlich zu verstehen. Laut Artikel 3 gehören zu den hochrisiko KI-Systemen solche, die für Kreditbewertung und biometrische Identifizierung eingesetzt werden. Die Compliance beginnt mit der Abbildung dieser KI-Systeme gegenüber den strengen Anforderungen des Gesetzes.

Schritt 2: Schulung und Sensibilisierung

Schulen Sie die betroffenen Mitarbeiter speziell auf die Anforderungen der EU-KI-Verordnung. Das Verständnis muss sich auf die Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung der KI-Systeme erstrecken. Diese Schulung sollte fortlaufend und aktualisiert werden, wenn sich die regulatorische Landschaft entwickelt.

Schritt 3: Risikobeurteilung

Durchführen Sie eine gründliche Risikobeurteilung, die sich auf die Auswirkungen der KI-Systeme auf die Rechte und Freiheiten von Einzelpersonen konzentriert. Die Beurteilung sollte die Datenqualität, Genauigkeit und Fairness berücksichtigen. Das Ergebnis sollte die Risikominderungsstrategien informieren und jede Datenverarbeitung rechtfertigen.

Schritt 4: Dokumentation und Transparenz

Erstellen Sie detaillierte Dokumentation für jedes hochrisiko KI-System. Dazu gehören Datenverwaltungspläne, Systementwurfsdokumentationen und Unterlagen über Tests und Validierungen. Transparenz ist entscheidend, stellen Sie also sicher, dass diese Unterlagen von Aufsichtsbehörden leicht zugänglich und verständlich sind.

Schritt 5: Menschliche Überwachung und Verantwortlichkeit

Implementieren Sie Mechanismen zur menschlichen Überwachung, um KI-Entscheidungen, insbesondere in der Kreditbewertung, zu überwachen. Legen Sie klare Verantwortlichkeiten innerhalb der Organisation für KI-bezogene Entscheidungen und Ergebnisse fest.

Schritt 6: Datengovernance

Stärken Sie die Datengovernance, um die Qualität und Integrität der von KI-Systemen verwendeten Daten sicherzustellen. Dazu gehört die Überprüfung der Relevanz, Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten, wie es Artikel 5 der EU-KI-Verordnung vorschreibt.

Schritt 7: Testen und Validieren

Testen und validieren Sie regelmäßig KI-Systeme auf Compliance mit der EU-KI-Verordnung. Dies beinhaltet das Stresstesten der Systeme, um Robustheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Schritt 8: Dauerhafte Überwachung und Rechnungslegung

Einrichten Sie einen dauerhaften Überwachungs- und Rechnungslegungsprozess, um eine fortlaufende Compliance sicherzustellen. Dies sollte interne und externe Bewertungen umfassen.

Schritt 9: Ereignismanagement und Berichterstattung

Entwickeln Sie Protokolle für das Ereignismanagement von KI-Systemen, die schiefgehen. Dazu gehören Verfahren für die Berichterstattung von Vorfällen an regulatorische Behörden, wie es das Gesetz vorschreibt.

Schritt 10: Überprüfung und Anpassung

Schließlich sollten Sie die KI-Systeme und Compliancemaßnahmen regelmäßig im Lichte neuer Gesetze, technologischer Fortschritte und Geschäftsänderungen überprüfen und anpassen.

Im Gegensatz dazu würde eine "nur passierende" Compliance nur die minimalen Maßnahmen zur Vermeidung von Bußgeldern umfassen. Eine "gute" Compliance umfasst jedoch einen proaktiven, ganzheitlichen Ansatz, der sich auf regulatorische Veränderungen vorbereitet und anpasst, Verbraucherrechte schützt und das Ansehen der Bank verbessert.

Gemeinsame Fehler, die zu vermeiden sind

Fehler 1: Unzureichende Schulung und Sensibilisierung

Viele Organisationen schulen ihre Mitarbeiter nicht angemessen über die EU-KI-Verordnung. Sie bieten vielleicht eine einmalige Schulung ohne Nachkurse oder Updates an. Dies führt zu einem Mangel an Verständnis und Nichtkonformität. Stattdessen sollten regelmäßige, umfassende Schulungsprogramme implementiert werden und sichergestellt werden, dass sie sich mit den sich entwickelnden Vorschriften aktualisieren.

Fehler 2: Mangel an Transparenz

Einige Banken unterlassen es, klare und zugängliche Dokumentation für ihre KI-Systeme zu halten. Dies kann zu Nichteinhaltung bei Prüfungen und einem Mangel an Vertrauen von Aufsichtsbehörden und Verbrauchern führen. Um dies zu vermeiden, erstellen Sie umfassende Dokumentation, die regelmäßig aktualisiert und leicht zugänglich für interne und externe Interessengruppen ist.

Fehler 3: Unzureichende Datengovernance

Schlechte Datengovernance kann dazu führen, dass voreingenommene oder ungenaue Daten in KI-Systemen verwendet werden. Dies verstößt nicht nur gegen die EU-KI-Verordnung, sondern schädigt auch das Ansehen der Bank. Stattdessen sollten robuste Datengovernance-Richtlinien etabliert werden, die die Qualität und Integrität der von KI-Systemen verwendeten Daten gewährleisten.

Fehler 4: Unzureichende menschliche Überwachung

KI-Systeme ohne ausreichende menschliche Überwachung laufen lassen, kann zu unethischen oder voreingenommenen Entscheidungen führen, insbesondere in high-stakes Bereichen wie Kreditbewertung. Um dies zu verhindern, implementieren Sie ein klares System der menschlichen Überwachung und Verantwortlichkeit, das eingreifen und KI-Entscheidungen außer Kraft setzen kann, wenn erforderlich.

Fehler 5: Reaktive Compliance

Einen reaktiven Ansatz zur Compliance zu verfolgen - nur auf Prüfungen und Strafmaßnahmen zu reagieren - kann zu kostspieligen Bußgeldern und Schäden am Ruf der Bank führen. Stattdessen sollte eine proaktive Compliance-Strategie verfolgt werden, die regulatorische Veränderungen vorausschaut und die Compliance kontinuierlich überwacht.

Tools und Ansätze

Manueller Ansatz

Manuelle Ansätze zur Compliance können arbeitsintensiv und anfällig für menschlichen Fehler sein. Sie sind am besten für kleinere Betriebe oder sehr spezifische, nicht wiederkehrende Aufgaben geeignet. Bei großen Banken, die mit vielen hochrisiko KI-Systemen umgehen, wird der manuelle Ansatz jedoch unpraktisch.

Tabellenkalkulations-/GRC-Ansatz

Tabellenkalkulationen und GRC-Tools (Governance, Risiko und Compliance) können dabei helfen, Compliance-Prozesse zu verwalten. Sie haben jedoch oft Schwierigkeiten mit Skalierbarkeit und Echtzeit-Überwachung. Sie sind auch anfällig für menschlichen Fehler und können sich mit zunehmender Anzahl von KI-Systemen und regulatorischen Anforderungen unhandlich machen.

Automatisierte Compliance-Plattformen

Automatisierte Compliance-Plattformen bieten mehrere Vorteile, insbesondere für große Finanzinstitute mit vielen KI-Systemen. Sie können die Richtlinienerstellung, Beweissammlungen und Geräteüberwachung automatisieren, wodurch das Risiko menschlicher Fehler verringert und die Effizienz erhöht wird. Bei der Auswahl einer automatisierten Compliance-Plattform sollten Sie auf folgende Punkte achten:

• Bietet KI-unterstützte Richtlinienerstellung in mehreren Sprachen, einschließlich Deutsch und Englisch, um einer Vielzahl regulatorischer Anforderungen gerecht zu werden.
• Bietet automatisierte Beweissammlungen von Cloud-Anbietern, die den Prozess der Sammlung und Organisation von Compliance-Beweisen erleichtern.
• Beinhaltet einen Endpunkt-Compliance-Agenten für Geräteüberwachung, um sicherzustellen, dass alle Geräte den neuesten Gesetzen entsprechen.
• Garantiert 100% EU-Datenruhestand, was für Finanzinstitute, die innerhalb der EU operieren, entscheidend ist.
• Wird speziell für die Finanzbranche in der EU entwickelt, um die einzigartigen Herausforderungen und Anforderungen dieser Branche besser zu verstehen und anzusprechen.

Matproof, zum Beispiel, ist eine Compliance-Automatisierungsplattform, die für die Finanzbranche in der EU konzipiert ist. Sie nutzt KI, um Richtlinien zu generieren und die Beweisführung zu automatisieren, wodurch der Compliance-Prozess effizienter und fehleranfälliger wird.

Wenn Automatisierung hilft und wann nicht

Automatisierung ist besonders hilfreich bei der Verwaltung der Komplexität und Menge von Compliance-Aufgaben im Zusammenhang mit hochrisiko KI-Systemen in der Bankenbranche. Sie kann die Richtlinienerstellung, Beweissammlungen und Überwachungsprozesse strecken, wodurch das Risiko menschlicher Fehler verringert und die Effizienz erhöht wird. Automatisierung ist jedoch keine Ersatz für menschliche Entscheidungsfindung, insbesondere in Bereichen, die eine differenzierte Entscheidungsfindung oder ethische Überlegungen erfordern. In solchen Fällen ist eine Kombination aus Automatisierung und menschlicher Überwachung erforderlich, um Compliance und ethische Ergebnisse sicherzustellen.

Loslegen: Ihre nächsten Schritte

Um die Anforderungen der EU-KI-Verordnung für hochrisiko KI-Systeme in der Bankenbranche effektiv zu bewältigen, hier ein konkreter 5-Schritt-Aktionsplan, den Sie ab dieser Woche umsetzen können:

1. Verstehen Sie das EU-KI-Aktionsprogramm: Fangen Sie an, indem Sie die EU-KI-Verordnung gründlich überprüfen. Legen Sie besonderen Wert auf Artikel 3 und 4, die die Anforderungen für hochrisiko KI-Systeme darlegen. Verweisen Sie auf offizielle EU-Publikationen für ein umfassendes Verständnis.

2. Durchführen einer Risikobeurteilung: Bewerten Sie Ihre aktuellen KI-Systeme, insbesondere jene, die in der Kreditbewertung und anderen kritischen Finanzentscheidungsprozessen beteiligt sind, um zu identifizieren, welche unter die hochrisiko Kategorie fallen, wie sie im Gesetz definiert sind.

3. Umsetzen robuster Transparenzmaßnahmen: Entwickeln Sie klare Dokumentation und Prozesse, die erklären, wie Ihre KI-Systeme funktionieren, um Compliance mit Artikeln 4 und 5 der EU-KI-Verordnung sicherzustellen.

4. Einführen starker Datengovernance-Praktiken: Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung den Anforderungen der KI-Verordnung in Bezug auf Datenqualität und Integrität entsprechen.

5. Vorbereiten auf Compliance-Prüfungen: Entwickeln Sie einen Plan, um Compliance-Bemühungen zu verfolgen und zu dokumentieren, einschließlich der Verwendung von Tools und Ressourcen, die diesen Prozess automatisieren und erleichtern können.

Ressourcenempfehlungen:

• EU KI-Verordnung: Amtliche EU-Veröffentlichung
• BaFin's Leitlinien für das ICT-Risikomanagement in Banken: BaFin-Veröffentlichung

Wann externe Hilfe im Vergleich zum Inhouse-Betrieb in Betracht gezogen werden sollte:
Das Entscheidung, ob die Compliance von hochrisiko KI in-house oder extern gehandhabt werden soll, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich der Komplexität der KI-Systeme, der in Ihrem Team verfügbaren Expertise und des potenziellen Risikos einer Nichteinhaltung. Wenn Ihre Systeme hochkomplex sind oder wenn Sie eine in-house Expertise vermissen, sollten Sie externe Berater oder Compliance-Automatisierungsplattformen wie Matproof in Betracht ziehen.

Schnellgewinn in den nächsten 24 Stunden:
Beginnen Sie mit der Dokumentation des aktuellen Zustands Ihrer KI-Systeme. Listen Sie alle KI-Anwendungen, ihre Zwecke und die von ihnen verarbeiteten Daten auf. Diese anfängliche Dokumentation ist für Ihre Risikobeurteilung und Compliance-Bemühungen von entscheidender Bedeutung.

Häufig gestellte Fragen

Frage 1: Wie unterscheidet die EU-KI-Verordnung zwischen hoch- und nicht hochrisiko KI-Systemen?

Die EU-KI-Verordnung klassifiziert KI-Systeme in hoch- und nicht hochrisiko, basierend auf ihrem Potenzial, Schäden zu verursachen. Hochrisiko KI-Systeme umfassen solche, die in kritischer Infrastruktur, Bildung, Beschäftigung und Strafverfolgung eingesetzt werden, unter anderem. In der Bankenbranche gelten KI-Systeme, die in Kreditbewertung, Risikomanagement und Betrugserkennung involviert sind, aufgrund ihres direkten Einflusses auf die finanzielle Stabilität und Privatsphäre von Einzelpersonen als hochrisiko.

Frage 2: Was sind die wichtigsten Transparenzanforderungen für hochrisiko KI-Systeme nach der EU-KI-Verordnung?

Die EU-KI-Verordnung verlangt, dass hochrisiko KI-Systeme transparent und erläuterbar sind. Dazu gehört die Bereitstellung einer klaren Dokumentation darüber, wie das KI-System zu seinen Schlussfolgerungen kommt, die Daten, die es verwendet, und etwaige potenzielle Biases. Die Einhaltung dieser Anforderungen kann komplex sein und erfordert ein gründliches Verständnis der Funktionsweise des KI-Systems und die Fähigkeit, diese in einer Weise zu kommunizieren, die für nicht technische Interessengruppen verständlich ist.

Frage 3: Wie können Finanzinstitute sicherstellen, dass ihre KI-Systeme den Anforderungen an Datenqualität und Integrität der EU-KI-Verordnung entsprechen?

Finanzinstitute müssen robuste Datengovernance-Rahmenwerke etablierenden, die die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz der von ihren KI-Systemen verwendeten Daten gewährleisten. Dazu gehören Prozesse für Datenvalidierung, regelmäßige Datenaudits und Mechanismen zur Korrektur oder Aktualisierung von ungenauen Daten. Die Einhaltung von DSGVO und anderen datenschutzrechtlichen Vorschriften spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung dieser Anforderungen.

Frage 4: Gibt es spezifische Prüfprotokolle, die für hochrisiko KI-Systeme nach der EU-KI-Verordnung einzuhalten sind?

Obwohl die EU-KI-Verordnung keine detaillierten Prüfprotokolle festlegt, erfordert sie, dass hochrisiko KI-Systeme Konformitätsbewertungen unterzogen werden. Diese Bewertungen sollten überprüfen, ob das KI-System den Anforderungen des Gesetz, einschließlich Datengovernance, Transparenz und Risikominderungsmaßnahmen, entspricht. Finanzinstitute sollten einen umfassenden Prüfweg dokumentieren, der Compliance-Bemühungen dokumentiert und bei regulatorischen Prüfungen präsentiert werden kann.

Frage 5: Wie behandelt die EU-KI-Verordnung die Verwendung von KI in der Kreditbewertung und welche spezifischen Maßnahmen sollten Banken ergreifen, um Compliance sicherzustellen?

Die EU-KI-Verordnung behandelt die Verwendung von KI in der Kreditbewertung und anderen Entscheidungsprozessen, die einen erheblichen Einfluss auf Einzelpersonen haben, speziell. Banken müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme transparent, fair und nicht diskriminierend sind. Dazu gehört die Bereitstellung einer klaren Erklärung darüber, wie Bewertungen berechnet werden, die Verwendung von relevanten und nicht diskriminierenden Daten und die Implementierung von Maßnahmen zur Korrektur von Biases im KI-System.

Schlüsselerkenntnisse

• Die EU-KI-Verordnung hat erhebliche Auswirkungen auf