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Regulatorische Prozesse intelligent automatisieren

  • 01.02.2026
  • IT
Erschienen in:

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Auszug

Finanzinstitute stehen vor der komplexen Aufgabe, immer umfangreichere regulatorische Anforderungen effizient und revisionssicher umzusetzen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die Schriftlich fixierte Ordnung (SfO) aktuell zu halten und sicherzustellen, dass Verträge, Richtlinien und weitere Dokumente dieser SfO sowie den geltenden regulatorischen Vorgaben entsprechen. Der Artikel stellt den Regulatorik-Radar vor, eine KI-gestützte Lösung des Beratungshauses Consileon, die regulatorische Prozesse intelligent automatisiert. Diese Lösung prüft die SfO automatisiert gegen neue regulatorische Anforderungen und gleicht Dokumente, Verträge und Prozesse systematisch gegen die geltende SfO und relevante Regelwerke ab. Abweichungen werden strukturiert identifiziert und revisionssicher dokumentiert. Ein leistungsfähiges Large Language Model (LLM) analysiert inhaltlich und multilingual Verträge und Dokumente, gleicht sie mit mehreren regulatorischen Soll-Anforderungen ab und identifiziert automatisch fehlende, unzureichende oder risikobehaftete Klauseln. Das Tool entwickelt begründete Änderungsvorschläge, die fachlich nachvollziehbar sind. Integriert ist zudem eine Qualitätssicherung der KI-Ergebnisse, unter anderem im Sinne der Anforderungen des EU AI Acts. Die Lösung ist gezielt auf regulierte Branchen wie Banken, Versicherer und Finanzdienstleister ausgerichtet und lässt sich in bestehende Vertragsmanagement-Systeme integrieren. Der Regulatorik-Radar wird bereits bei der PEH Wertpapier AG eingesetzt und sukzessive um weitere Module und Anwendungsfälle erweitert. Bei anderen Finanzdienstleistern befindet sich die Lösung in unterschiedlichen Phasen von Pilotierung und Roll-out.

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Titel
Regulatorische Prozesse intelligent automatisieren
Verfasst von
Swantje Francke
Publikationsdatum
01.02.2026
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Bankmagazin / Ausgabe 2-3/2026
Print ISSN: 0944-3223
Elektronische ISSN: 2192-8770
DOI
https://doi.org/10.1007/s35127-025-2440-7

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    Bildnachweise
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