DOI: | https://doi.org/10.37307/j.2701-7605.2024.06 |
Lizenz: | ESV-Lizenz |
ISSN: | 2701-7605 |
Ausgabe / Jahr: | 6 / 2024 |
Veröffentlicht: | 2024-12-06 |
Wo fängt Künstliche Intelligenz an? Laut der Europäischen Union bereits dort, wo einfache statistische Modelle Zinsen für die Kredite einer Bank oder Prämien für eine Versicherung berechnen. Da der EU AI Act diese Anwendungsbereiche in die Risikoklasse hoch einordnet, werden zukünftig auch logistische Regressionsmodelle als hochriskante KI-Systeme gewertet.
Das LkSG fordert die Einrichtung eines angemessenen und wirksamen Risikomanagements basierend auf den Ergebnissen regelmäßig und anlassbezogen durchzuführender Risikoanalysen. Diese müssen systematisch und nachvollziehbar umgesetzt werden und sollen Prozesse zur Ermittlung, Gewichtung sowie Priorisierung von Risiken einschließen. Ein wichtiger Bestandteil ist die Wirksamkeitsprüfung.
Die Identifikation von geldwäsche- und terrorismusrelevanten Zahlungsströmen ist für Kreditinstitute eine diffizile und zugleich herausfordernde Thematik. Aufgrund der kontinuierlichen, dynamischen und methodenpluralen Weiterentwicklungen der Modi Operandi stellt die Präventionseffizienz auf der einen Seite eine immense Herausforderung für Kreditinstitute und deren Beschäftigte dar.
In einer zunehmend digitalisierten Welt beeinflusst die rasante Verbreitung von Informationen das Kommunikationsverhalten erheblich. Die Fähigkeit, in Krisenzeiten effektiv zu kommunizieren, ist entscheidend für den Erfolg von Unternehmen und Organisationen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz birgt große Potenziale, stellt Unternehmen jedoch vor Herausforderungen wie fehlende Strategien, gewachsene Silo-Strukturen und unterschiedliche regulatorische Anforderungen. Datenschutzvorgaben und Sicherheitsbedenken erschweren zudem die Implementierung und Nutzung von KI-Lösungen.
++++ Frist für entwaldungsfreie Lieferketten +++ Gesetz für Daten-Governance +++
+++ Entwurf für KRITIS-Dachgesetz vorgelegt +++ KI-Einsatz erfordert Weiterbildung +++
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