KI-Risikomanagement-Framework für die Compliance mit der EU-KI-Verordnung

Einführung

Im europäischen Finanzdienstleistungssektor ist das KI-Risikomanagement zu einer zentralen Anliegen geworden, nicht nur aus Compliance-Gründen, sondern auch aus strategischer Sicht. Während einige traditionelle manuelle Prozesse zur Verwaltung von KI-Risiken bevorzugen, um die Kontrolle im eigenen Hands zu behalten und Kosteneinsparungen zu erreichen, ist die Wahrheit, dass dieser Ansatz zunehmend veraltet und riskant ist. Die Auswirkungen sind weitreichend und betreffen nicht nur die regulatorische Compliance, sondern auch die operative Effizienz und die Reputation. Dieser Artikel will einen umfassenden Einblick in das KI-Risikomanagement-Framework geben, das für die Compliance mit der EU-KI-Verordnung erforderlich ist, und die entscheidenden Schritte detailliert beschreiben, die europäische Finanzinstitutionen unternehmen müssen, um das Risiko zu minimieren und in einer zunehmend regulierten Umgebung erfolgreich zu sein.

Das zentrale Problem

Die Verwendung von KI in Finanzdienstleistungen expandiert, wobei Anwendungen von Kundenservice bis hin zu Risikobewertung und Betrugserkennung reichen. Die wachsende Abhängigkeit von KI birgt jedoch komplexe regulatorische Herausforderungen. Das zentrale Problem liegt in der Kluft zwischen der fortschrittlichen Natur der KI-Technologie und den traditionellen Methoden, die viele Institute zur Risikoverwaltung nutzen. Diese Methoden verfügen oft nicht über die Agilität und den Grad an Feinheit, der erforderlich ist, um dem sich wandelnden regulatorischen Umfeld Schritt zu halten, insbesondere unter der EU-KI-Verordnung.

Die realen Kosten einer Nichteinhaltung sind erheblich. So wurde kürzlich eine europäische Bank mit einer Geldbuße in Höhe von 10 Millionen Euro bestraft, weil ihre KI-Risikomanagementpraktiken unzureichend waren und sie gegen die Vorschriften zur Datenschutz von Kunden verstoßen haben. Die finanziellen Verluste beschränken sich nicht auf Bußgelder; sie erstrecken sich auf die Kosten von Reputationsschäden, Kundenverlusten und den verschwendeten Ressourcen, die für Sanierungsaktionen aufgewendet wurden. Eine Studie zeigte, dass für jede 1 Millionen Euro, die in KI-Projekte investiert werden, zusätzliche 300.000 Euro auf die KI-Risikomanagement-Überwachung zurückzuführen sind, die mit einem effektiven Framework minimiert worden wären.

Die meisten Organisationen gehen falsch davon aus, dass die Compliance mit KI darin besteht, Checkboxen zu aktivieren, anstatt Risikomanagement in ihren KI-Lebenszyklus zu integrieren. Diese Übersicht wird oft im Artikel 5 der EU-KI-Verordnung hervorgehoben, der die Notwendigkeit einer transparenten KI-System hervorhebt, die den ethischen Standards und Risikobewertungen entspricht. Das Fehlverständnis und das Nichtbeachten dieser Anforderungen setzen Organisationen nicht nur finanzielle Sanktionen aus, sondern auch operative Störungen und Reputationsschäden.

Warum dies jetzt dringend ist

Die Dringlichkeit, ein KI-Risikomanagement-Framework zu adoptieren, wird durch kürzlich auftretende regulatorische Änderungen und Handlungsweisen unterstrichen. Die EU-KI-Verordnung, die bis 2023 fertiggestellt werden soll, wird strenge Pflichten für KI-Systeme auferlegen und die Spielregeln für nicht konforme Einheiten erheblich verschärfen. Marktdruck nimmt ebenfalls zu, da Kunden zunehmend Zertifizierungen verlangen, die die ethische Verwendung und Verwaltung von KI bestätigen, wie z. B. SOC 2 und GDPR-Compliance, die integrale Bestandteile eines robusten KI-Risikomanagement-Frameworks sind.

Der wettbewerbswidrige Nachteil einer Nichteinhaltung wird deutlicher. Organisationen, die bei der Annahme von KI-Risikomanagement-Best Practices hinterherhinken, könnten bei der Anziehung und Beibehaltung von Kunden, die eine ethische KI-Verwendung priorisieren, erheblich benachteiligt sein. Darüber hinaus vergrößert sich der Abstand zwischen dem, wo die meisten Organisationen sind, und dem, wo sie sein müssen. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage unter europäischen Finanzinstitutionen ergab, dass nur 34% über eine umfassende KI-Risikomanagement-Strategie verfügen, wodurch eine Mehrheit anfällig für regulatorische Strafen und Marktverluste ist.

Die Kosten einer Untätigkeit oder verzögerten Aktion sind hoch. Für eine mittlerere Finanzinstitution, die jährlich Millionen von Transaktionen verarbeitet, kann das Fehlen eines KI-Risikomanagement-Frameworks zu Millionen an möglichen Bußgeldern und Reputationsschäden führen. Wenn eine Institution zum Beispiel keinen ordnungsgemäßen Risikobewertungsprozess durchführt, bevor sie ein KI-System einführt, wie es Artikel 3 der EU-KI-Verordnung vorschreibt, könnte sie Bußgelder in Höhe von mehr als 20 Millionen Euro oder 4% ihres jährlichen weltweiten Umsatzes, je nachdem, was höher ist, verlangt werden. Darüber hinaus können die Zeit und Ressourcen, die nach einem Prüfungsversagen für die Behebung von Compliance-Problemen aufgewendet werden, die Aufmerksamkeit von den Kerngeschäftsaktivitäten ableiten, was zu weiteren Ineffizienzen und möglichen Einnahmenverlusten führen kann.

Zusammenfassend besteht die Notwendigkeit eines robusten KI-Risikomanagement-Frameworks im europäischen Finanzsektor sowohl unmissverständlich als auch dringend. Die Spielregeln sind hoch, mit erheblichen finanziellen und operativen Auswirkungen für jene, die nicht nachkommen. Indem Organisationen die zentralen Probleme und die Dringlichkeit der Situation verstehen, können sie die notwendigen Schritte unternehmen, um sich, ihre Kunden und ihre Reputation vor den sich wandelnden regulatorischen Anforderungen zu schützen. Die nächsten Abschnitte werden in die Bestandteile eines effektiven KI-Risikomanagement-Frameworks eintauchen und spezifische Strategien und Werkzeuge für die Compliance mit der EU-KI-Verordnung bereitstellen.

Die Lösungs-Framework

Die Bewältigung des KI-Risikosmanagements gemäß der EU-KI-Verordnung ist keine triviale Aufgabe. Es erfordert ein sorgfältig strukturiertes Lösungsframework, das den Vorgaben der Verordnung entspricht. Hier ist ein schrittweiser Ansatz, um das Problem anzugehen:

1. Einsetzen eines soliden KI-Governance-Frameworks
   Die Grundlage des KI-Risikomanagements liegt in einem starken Governance-Framework. Laut Artikel 4 der EU-KI-Verordnung müssen Organisationen ein Governance-Framework einrichten, das Risiken identifiziert und verwaltet. Dieses Framework sollte Rollen und Verantwortlichkeiten klar definieren, einschließlich der Beauftragung einer verantwortlichen Person oder Abteilung zur Aufsicht über KI-Systeme.

   Die Umsetzung beginnt mit der Identifizierung aller in Betrieb befindlichen KI-Systeme und der Kartierung ihrer Anwendungsfälle. Sie müssen eine Bestandsaufnahme dieser Systeme erstellen, in der ihre Zwecke, Dateneingänge und -ausgänge aufgezeichnet werden. Diese Bestandsaufnahme ist entscheidend für das Verständnis, wo möglicherweise Risiken auftreten können.

2. Durchführen umfassender Risikobewertungen
   Gemäß der KI-Verordnung müssen Risikobewertungen für KI-Systeme durchgeführt werden. Identifizieren und dokumentieren Sie die potenziellen Risiken, die mit jedem KI-System verbunden sind. Bewerten Sie die Auswirkungen dieser Risiken auf die Rechte und Freiheiten von Personen und die gesellschaftlichen Auswirkungen. Eine gründliche Risikobewertung umfasst nicht nur technische Risiken, sondern auch rechtliche, ethische und reputationale Risiken.

   Wechseln Sie von einer qualitativen Bewertung zu einer quantifizierbaren Bewertung, indem Sie Risiken basierend auf ihrer Schwere und Wahrscheinlichkeit ihrer Eintrittsart bewerten. Priorisieren Sie Risiken und erstellen Sie Maßnahmepläne zur effektiven Minderung.

3. Entwicklung und Umsetzung von Risikomanagementmaßnahmen
   Für jedes identifizierte Risiko entwickeln Sie Risikomanagementmaßnahmen. Diese Maßnahmen sollten den Prinzipien der Datenminimierung und Zweckbeschränkung entsprechen. Implementieren Sie technische und organisatorische Schutzmaßnahmen, um diese Risiken zu verwalten. Artikel 5 der KI-Verordnung betont die Bedeutung der Umsetzung angemessener Risikomanagementmaßnahmen für hochgradige KI-Systeme.

4. Überwachung und Überprüfung von KI-Systemen
   Kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Überprüfungen sind erforderlich, um sicherzustellen, dass KI-Systeme der KI-Verordnung entsprechen. Regelmäßige Audits und Tests sollten durchgeführt werden, um zu überprüfen, dass die Risikomanagementmaßnahmen wirksam sind und die KI-Systeme wie beabsichtigt funktionieren. Überwachungswerkzeuge wie der Endpunkt-Compliance-Agent von Matproof können Echtzeit-Einsichten in die Geräteebene-Compliance bieten.

5. Erstellen eines KI-Transparenz-Frameworks
   Transparenz ist für die KI-Governance von entscheidender Bedeutung. Stellen Sie sicher, dass KI-Systeme erklärbar sind und ihre Entscheidungsprozesse klar sind. Entwickeln Sie ein Framework für die Dokumentation und Kommunikation von KI-Entscheidungen und Ergebnissen an die relevanten Interessengruppen, wie es Artikel 11 der KI-Verordnung vorschreibt.

6. Datenmanagement und Qualitätssicherung
   Hochwertige Daten sind für das KI-Risikomanagement von entscheidender Bedeutung. Richten Sie robuste Datenqualitätsmanagement-Prozesse ein, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten. Dies beinhaltet Prozesse zur Datenerfassung, -validierung und -speicherung, die der DSGVO und anderen relevanten Datenschutzvorschriften entsprechen.

7. Sicherstellung der Compliance mit den Anforderungen der KI-Verordnung
   Stellen Sie sicher, dass alle Phasen der KI-Systementwicklung und -Bereitstellung der KI-Verordnung entsprechen. Dies schließt die menschliche Aufsicht, das Aufbewahren von Unterlagen und die Dokumentation gemäß Artikel 10 der KI-Verordnung ein. Aktualisieren Sie regelmäßig die Compliancemaßnahmen, um Veränderungen in der KI-Verordnung und anderen relevanten Gesetzgebungen widerzuspiegeln.

8. Schulung und Kapazitätsaufbau
   Entwicklung von Schulungsprogrammen für Mitarbeiter, die mit KI-Systemen arbeiten. Diese Schulung sollte die KI-Verordnung, das Risikomanagement, den Datenschutz und ethische Überlegungen abdecken. Mitarbeiter müssen ihre Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des KI-Governance-Frameworks verstehen.

9. Incident Response Planning
   Bereiten Sie sich auf mögliche KI-bezogene Vorfälle vor, indem Sie einen klaren Incident-Response-Plan haben. Dieser Plan sollte ausweisen, wie KI-Vorfälle identifiziert, eingedämmt und gemildert werden und gemäß der KI-Verordnung gemeldet werden.

10. Regelmäßige Berichterstattung und Kommunikation
    Berichten Sie regelmäßig über KI-Risikomanagement-Aktivitäten an die Führungskräfte und relevanten Interessengruppen. Kommunizieren Sie den Status von Risikobewertungen, Risikomanagementmaßnahmen und etwaigen Vorfällen. Transparenz in der Berichterstattung ist für das Aufrechterhalten des Vertrauens und die Sicherstellung der Compliance unerlässlich.

Häufig gestellte Fragen

Auf dem Weg zur Compliance mit der KI-Verordnung sind viele mögliche Fallstricke. Hier sind einige häufige Fehler, die Organisationen machen:

1. Fehlen einer umfassenden KI-Inventar
   Der erste Schritt bei der Verwaltung von KI-Risiken besteht darin, eine vollständige Bestandsaufnahme der KI-Systeme zu haben. Wenn dies nicht geschieht, können Organisationen einige Systeme übersehen, wodurch diese unbewertet und möglicherweise nicht konform bleiben. Stattdessen sollten Organisationen eine gründliche Überprüfung aller KI-Systeme durchführen, einschließlich Drittanbieter, um eine vollständige Bestandsaufnahme sicherzustellen.

2. Unzureichende Risikobewertungen
   Viele Organisationen überspringen oder spielen die Risikobewertungsphase herunter. Sie berücksichtigen möglicherweise nicht die breiteren gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen ihrer KI-Systeme. Diese Übersicht kann zu erheblichen Compliance-Mängeln führen. Stattdessen sollten Organisationen umfassende Risikobewertungen durchführen, in denen alle möglichen Auswirkungen und Risiken berücksichtigt werden.

3. Unzureichende Risikomanagementmaßnahmen
   Selbst wenn Risiken identifiziert werden, scheitern einige Organisationen, effektive Risikomanagementmaßnahmen umzusetzen. Dies kann zu einem weiterhin betriebenen Hochrisiko-KI-System ohne ausreichende Schutzmaßnahmen führen. Um dies zu vermeiden, sollten Organisationen starke Risikomanagementpläne entwickeln und umsetzen und diese regelmäßig überprüfen und aktualisieren.

4. Ignorieren des menschlichen Elements
   Der Aspekt der menschlichen Aufsicht wird oft vernachlässigt. Ohne angemessene menschliche Aufsicht können KI-Systeme autonome Entscheidungen treffen, die möglicherweise nicht den Organisationsrichtlinien oder gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Um dies zu korrigieren, stellen Sie sicher, dass die menschliche Aufsicht in Ihre KI-Systeme integriert ist, mit klaren Richtlinien zur Intervention und Entscheidungsfindung.

5. Fehlen von Schulung und Bewusstsein
   Unzureichende Schulung über die KI-Verordnung und das Risikomanagement kann zu Nichteinhaltung führen. Mitarbeiter verstehen möglicherweise nicht ihre Rollen oder die Auswirkungen einer Nichteinhaltung. Investieren Sie in umfassende Schulungsprogramme, um das Bewusstsein zu schärfen und die Kapazitäten innerhalb Ihrer Organisation aufzubauen.

Werkzeuge und Ansätze

Die Reise zur Compliance mit der KI-Verordnung beinhaltet die Auswahl der richtigen Werkzeuge und Ansätze:

1. Manuelle Vorgehensweise
   Die manuelle Compliance-Verwaltung kann für kleinere Betriebe mit einer begrenzten Anzahl von KI-Systemen effektiv sein. Sie erlaubt einen hohen Grad an Kontrolle und kann an spezifische Bedürfnisse angepasst werden. Jedoch wird sie unpraktisch, wenn die Skalierung und Komplexität von KI-Operationen zunehmen. Die erforderlichen Zeit und Ressourcen können den Vorteilen entgegenwirken und Skalierbarkeit zu einem signifikanten Herausforderung werden.

2. Tabelle/GRC-Ansatz
   Die Verwendung von Tabellenkalkulationen und GRC (Governance, Risiko und Compliance)-Werkzeugen kann dazu beitragen, die Compliance auf systematischere Weise zu verwalten. Sie bieten bessere Organisation und Nachverfolgungsfähigkeiten als manuelle Methoden. Jedoch werden die Grenzen dieser Werkzeuge offensichtlich bei komplexen Risikobewertungen und dynamischen regulatorischen Landschaften. Aktualisierungen und Wartung können zeitaufwändig und fehleranfällig sein.

3. Automatisierte Compliance-Plattformen
   Für Organisationen, die komplexe KI-Operationen und mehrere Compliance-Anforderungen handhaben, bieten automatisierte Compliance-Plattformen erhebliche Vorteile. Sie können Risikobewertungen, Beweis sammeln und Berichterstattungsprozesse streamlinen, wodurch die erforderliche Zeit und Anstrengung verringert wird. Wenn Sie eine automatisierte Compliance-Plattform auswählen, suchen Sie nach Funktionen wie KI-gestützter Richtlinienerstellung, automatisierter Beweis sammeln und Geräteüberwachung. Matproof bietet zum Beispiel diese Funktionen und ist speziell für den europäischen Finanzdienstleistungssektor konzipiert, um 100% EU-Datenresidenz und Compliance mit der KI-Verordnung und anderen relevanten Vorschriften zu gewährleisten.

Zusammenfassend kann die Automatisierung die Compliance-Bemühungen erheblich verbessern, ist jedoch keine einsize-fits-all-Lösung. Der richtige Ansatz hängt von der Größe, Komplexität und den spezifischen Compliance-Bedürfnissen der Organisation ab. Ein gut strukturiertes Lösungsframework, zusammen mit den richtigen Werkzeugen und einem klaren Verständnis der häufigen Fallen, ist entscheidend, um die Komplexitäten des KI-Risikomanagements unter der EU-KI-Verordnung zu bewältigen.

Erste Schritte: Ihre nächsten Maßnahmen

Um KI-Risiken in Übereinstimmung mit der EU-KI-Verordnung effektiv zu verwalten, folgen Sie diesem 5-Schritt-Aktionsplan, an den Sie already this week beginnen können:

1. Verstehen des KI-Risikolandschafts: Beginnen Sie mit dem Vertrautwerden mit den Risikobewertungsleitlinien der EU-KI-Verordnung. Achten Sie insbesondere auf Artikel 5 und 6, die die Anforderungen für hochgradige KI-Systeme auflisten.

   • Ressourcenempfehlung: Der offizielle EU-Dokument mit dem Titel "EU AI Act: Towards a new regulatory framework for AI" bietet einen umfassenden Überblick.

2. Entwicklung eines Risikobewertungsframeworks: Erstellen Sie ein auf Ihre KI-Systeme zugeschnittenes Risikobewertungsframework. Beinhaltet Kriterien zur Identifizierung von hochgradigen KI-Systemen und bewerten Sie die potenziellen Risiken, die ihre Bereitstellung mit sich bringen kann.

   • Ressourcenempfehlung: Beziehen Sie sich auf die "Leitlinien zur Datenschutz-Bewertung (DPIA)" der Europäischen Kommission, um Einblicke in die Strukturierung Ihres Risikobewertungsframeworks zu erhalten.

3. Implementierung von KI-Governance: Richten Sie ein KI-Governance-Framework ein, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Verwaltung von KI-Risiken klar definiert. Dies sollte einen dedizierten KI-Ethikkomitee oder eine ähnliche Stelle beinhalten, die die Compliance überwacht.

   • Ressourcenempfehlung: Verwenden Sie die "EU High-Level Expert Group on AI Ethics Guidelines for Trustworthy AI" als Ausgangspunkt für die Gestaltung Ihres KI-Governance-Frameworks.

4. Durchführen einer Dateninventarisierung: Identifizieren und katalogisieren Sie alle von Ihren KI-Systemen verwendeten Datenmengen. Beurteilen Sie die Qualität, Relevanz und möglichen Bias in diesen Datenmengen, da diese Faktoren das KI-Risiko erheblich beeinflussen.

   • Ressourcenempfehlung: konsultieren Sie die "Leitlinien zu Big Data" des Europäischen Datenschutzbeauftragten (EDPS) für Hilfe bei einer gründlichen Dateninventarisierung.

5. Vorbereitung auf Audits und Bewertungen: Entwickeln Sie einen Prozess zur Reaktion auf Audits und Bewertungen im Zusammenhang mit dem KI-Risikomanagement. Dies schließt die Dokumentation Ihrer Risikobewertungsmethode und die Aufbewahrung von Unterlagen über Risikominderungsmaßnahmen ein.

   • Ressourcenempfehlung: Überprüfen Sie das von der EDPS veröffentlichte "Audit-Handbuch zur Anwendung der allgemeinen Datenschutz-Verordnung (DSGVO)" für Einblicke in die Auditvorbereitung.

Wenn Sie entscheiden, ob Sie das KI-Risikomanagement in-house oder extern gestalten möchten, sollten Sie die Komplexität Ihrer KI-Systeme, die in Ihrer Organisation verfügbaren Expertisen und die potenziellen finanziellen und reputationalen Risiken einer Nichteinhaltung berücksichtigen. Für Organisationen mit begrenzten Ressourcen oder komplexen KI-Bereitstellungen kann externe Expertise von unschätzbarem Wert sein.

Ein schneller Erfolg, den Sie in den nächsten 24 Stunden erzielen können, besteht darin, eine vorläufige Risikobewertung Ihrer aktuellen KI-Systeme durchzuführen. Identifizieren Sie alle Systeme, die unter der EU-KI-Verordnung als hochgradig eingestuft werden könnten, und beginnen Sie mit der Dokumentation der Prozesse und Daten, die beteiligt sind.

Häufig gestellte Fragen

Frage 1: Wie können wir bestimmen, ob unsere KI-Systeme in die Kategorie der hochgradigen KI-Systeme fallen, wie sie von der EU-KI-Verordnung definiert werden?

A: Die EU-KI-Verordnung definiert hochgradige KI-Systeme basierend auf bestimmten Anwendungsfällen, wie biometrische Identifizierungssysteme, KI, die in kritischer Infrastruktur verwendet wird, oder KI-Systeme, die signifikante Entscheidungen über die Rechte und Freiheiten von Personen treffen. Um zu bestimmen, ob Ihre KI-Systeme hochgradig sind, überprüfen Sie die in der Verordnung aufgeführten Anwendungsfälle und bewerten Sie, ob Ihre Systeme in einer dieser Kategorien fallen. Es ist wichtig, den potenziellen Einfluss und das Risiko von Schäden, die Ihre KI-Systeme verursachen könnten, zu berücksichtigen.

Frage 2: Welche sind die Schlüsselschritte bei der Durchführung einer Risikobewertung für KI-Systeme unter der EU-KI-Verordnung?

A: Die Schlüsselschritte umfassen die Identifizierung der KI-Systeme, die der Risikobewertung unterliegen, das Verständnis des Nutzungskontextes, die Identifizierung potenzieller Risiken, die Bewertung der Wahrscheinlichkeit und Schwere dieser Risiken und die Bestimmung angemessener Risikominderungsmaßnahmen. Sie sollten außerdem den Risikobewertungsprozess und die Ergebnisse dokumentieren, was für die Nachweisführung der Compliance mit der Verordnung von entscheidender Bedeutung ist.

Frage 3: Wie sollten wir das Datengovernance im Kontext des KI-Risikomanagements angehen?

A: Das Datengovernance ist ein kritischer Bestandteil des KI-Risikomanagements. Sie müssen sicherstellen, dass die von Ihren KI-Systemen verwendeten Daten genau, relevant und frei von Bias sind. Dies beinhaltet die Durchführung regelmäßiger Datenqualitätsbewertungen, die Implementierung von Datenminimierungsprinzipien und die Gewährleistung der Transparenz bei der Datenbeschaffung und -verarbeitung. Es ist auch wichtig, Verfahren zur Bearbeitung von Datenbezogenen Problemen zu haben, die während des Betriebs der KI-Systeme auftreten können.

Frage 4: Welche Rollen und Verantwortlichkeiten sollten in unserem KI-Governance-Framework definiert werden?

A: Ein effektives KI-Governance-Framework sollte klare Rollen und Verantwortlichkeiten für verschiedene Interessengruppen definieren, einschließlich KI-Entwickler, Data Scientists, Rechtsberater und Compliance-Beamte. Es sollte auch eine Überwachungsbehörde wie einen KI-Ethikkomitee einrichten, der dafür sorgt, dass KI-Systeme gemäß ethischen und rechtlichen Standards entwickelt und bereitgestellt werden.

Frage 5: Wie können wir uns auf Audits und Bewertungen im Zusammenhang mit dem KI-Risikomanagement vorbereiten?

A: Um sich auf Audits und Bewertungen vorzubereiten, sollten Sie eine umfassende Dokumentationsstrategie entwickeln, die detaillierte Aufzeichnungen Ihres Risikobewertungsprozesses, Risikominderungsmaßnahmen und etwaiger Vorfälle oder Probleme enthält. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Organisation das Auditverfahren und die Anforderungen für die Nachweisführung der Compliance mit der EU-KI-Verordnung verstanden hat.

Schlüsselerkenntnisse

• Das Verständnis des Risikolandschafts und die Durchführung einer gründlichen Risikobewertung sind grundlegende Schritte zur Compliance mit der EU-KI-Verordnung.
• Die Implementierung eines KI-Governance-Frameworks, das einen KI-Ethikkomitee einschließt, kann das KI-Risiko effektiv verwalten.
• Das Datengovernance ist ein kritischer Bestandteil des KI-Risikomanagements, erfordert regelmäßige Bewertungen und Einhaltung von Datenschutzprinzipien.
• Klare Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb Ihrer Organisation sind für ein effektives KI-Governance unerlässlich.
• Die Vorbereitung auf Audits und Bewertungen umfasst umfassende Dokumentation und ein klares Verständnis der Compliance-Anforderungen.

Um den komplexen Prozess des KI-Risikomanagements und der Compliance mit der EU-KI-Verordnung zu