Souveräne KI
On-Premise-KI für Banken und Versicherungen
Kurz zusammengefasst
On-Premise-KI für Banken und Versicherungen bedeutet, dass KI-Modelle auf Servern betrieben werden, die das Institut selbst betreibt, sodass Prompts, Dokumente und Ausgaben niemals zu einem externen KI-Anbieter gelangen. Xinity ist eine Open-Source-Software aus Wien, Österreich, die IT-Teams eine cloudähnliche Benutzererfahrung bietet, um Open-Weight-Modelle auf dieser Hardware bereitzustellen, zu steuern und zu auditieren.
Warum sprechen wir von cloudähnlich? Weil es so funktioniert, wie Teams Cloud-KI-Plattformen bereits heute nutzen. Entwicklerinnen und Entwickler erhalten einen API-Schlüssel und rufen ein Modell aus einer Anwendung heraus auf. Die IT wählt Modelle aus einem Model Hub aus, entscheidet, welche Teams diese nutzen dürfen, und verfolgt die Nutzung in einem zentralen Dashboard. Was sich ändert, ist der Ort, an dem sie laufen: auf den institutseigenen Servern, nicht im Rechenzentrum eines Anbieters.
DORA (Verordnung (EU) 2022/2554) gilt seit dem 17. Jänner 2025. Eine externe KI-API gilt als IKT-Dienstleistung eines Drittanbieters: Sie wird im Informationsregister erfasst (Artikel 28 Absatz 3) und erfordert vertragliche Vereinbarungen nach Artikel 30.
Gemäß dem EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) gelten die Kreditwürdigkeitsprüfung natürlicher Personen sowie die Risikobeurteilung und Preisbildung bei Lebens- und Krankenversicherungen als Hochrisiko (Anhang III, Nummer 5). Diese Pflichten gelten ab dem 2. Dezember 2027, nachdem die Verordnung (EU) 2026/1744 das Datum vom 2. August 2026 verschoben hat.
Die Verpflichtung zur KI-Kompetenz (AI Literacy) in Artikel 4 des AI Act gilt seit dem 2. Februar 2025 für jeden Einsatz von KI, unabhängig davon, ob es sich um ein Hochrisikosystem handelt oder nicht. Seit dem 27. Juli 2026, in der durch die Verordnung (EU) 2026/1744 geänderten Fassung, verlangt sie von Anbietern und Betreibern Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz zu ergreifen, ohne ein bestimmtes Niveau zu garantieren.
Gesundheitsdaten bei Schadensfällen in der Lebens- und Krankenversicherung fallen als besondere Kategorien personenbezogener Daten unter Artikel 9 der DSGVO.
Xinity ist Software. Es ist weder ein Hardware-Hersteller noch ein Modell, und der Code ist öffentlich auf GitHub zugänglich.
Jeder Prompt ist eine Datenübertragung
Eine Schadenreferentin fügt einen medizinischen Bericht in einen KI-Assistenten ein, um ihn zusammenzufassen. Ein Kreditanalyst bittet einen Chatbot, zwei Kreditakten zu vergleichen. Beide Aufgaben dauern nur wenige Sekunden und beide übertragen Kundendaten an einen Server, den die Bank oder Versicherung nicht selbst betreibt.
Für die meisten Branchen ist dies eine reine Beschaffungsfrage. Für Banken und Versicherungen ist es eine Frage des Outsourcings, des Datenschutzes und der Aufsicht – und die Antwort endet meist mit „nicht mit diesem Tool“. Teams warten also entweder ab oder sie nutzen KI trotzdem heimlich, ohne jemanden darüber zu informieren.
Xinity bietet Finanzinstituten eine dritte Möglichkeit: den Komfort einer Cloud-KI-Plattform, die auf ihren eigenen Servern läuft. Modelle, Prompts, Dokumente und Protokolle bleiben im Haus.
Was ist On-Premise-KI für Banken und Versicherungen?
On-Premise-KI ist ein Bereitstellungsmodell, bei dem Large Language Models auf Hardware ausgeführt werden, die von der Bank oder Versicherung in ihrem eigenen Rechenzentrum oder ihrer privaten Umgebung betrieben wird. Das IT-Team des Instituts betreibt die Modelle, und kein externer KI-Anbieter sieht die Prompts, die angehängten Dokumente oder die Ergebnisse.
Dies unterscheidet sich von einem in der EU gehosteten KI-Dienst, der Daten zwar in der EU belässt, sie aber dennoch an einen Anbieter übermittelt. Es unterscheidet sich auch von einer Private-Cloud-Instanz, bei der das Institut das Modell zwar selbst betreibt, die Infrastruktur jedoch einem Cloud-Anbieter gehört.
Bereitstellung | Wo Prompts verarbeitet werden | Wer das Modell betreibt | Externe Partei, die die Daten hält |
|---|---|---|---|
Öffentliche KI-API | Rechenzentrum des Anbieters, Standort vom Anbieter festgelegt | KI-Anbieter | KI-Anbieter und dessen Unterauftragsverarbeiter |
In der EU gehostete KI-API | Rechenzentrum des Anbieters in der EU | KI-Anbieter | KI-Anbieter und dessen Unterauftragsverarbeiter |
Private-Cloud-Instanz | Für das Institut reservierte Cloud-Infrastruktur | Das Institut auf gemieteter Infrastruktur | Cloud-Anbieter |
On-Premise mit Xinity | Eigene Server des Instituts | IT-Team des Instituts | Keine |
Welche Regeln gelten für KI bei Banken und Versicherungen?
Finanzdienstleistungen gehören zu den wenigen Branchen, in denen mehrere Regelwerke gleichzeitig für denselben KI-Prompt gelten. Keines davon verbietet KI. Jedes davon bedeutet zusätzlichen Aufwand für jede externe Partei, die Kundendaten einsehen kann.
Regelung | Für wen sie gilt | Was sie für KI bedeutet |
|---|---|---|
EU-Banken, Versicherungen, Wertpapierfirmen und sonstige Finanzunternehmen seit dem 17. Jänner 2025 | Eine externe KI-API ist eine IKT-Dienstleistung eines Drittanbieters. Sie erfordert eine Due-Diligence-Prüfung, einen Eintrag im Informationsregister (Artikel 28 Absatz 3), vertragliche Vereinbarungen nach Artikel 30 und, sofern sie eine kritische oder wichtige Funktion unterstützt, eine dokumentierte Ausstiegsstrategie (Artikel 28 Absatz 8). Für Versicherer hat DORA die EIOPA-Leitlinien für die Auslagerung an Cloud-Dienstleister abgelöst, die von der EIOPA mit Wirkung zum 17. Jänner 2025 aufgehoben wurden. | |
Banken, Wertpapierfirmen, Zahlungs- und E-Geld-Institute | Aufsichtsbehörden erwarten Zugangs-, Prüfungs- und Ausstiegsrechte bei ausgelagerten Funktionen. Die EBA hat am 18. September 2026 aktualisierte Leitlinien (EBA/GL/2026/09) veröffentlicht; sobald diese anwendbar sind, gelten sie ausschließlich für Nicht-IKT-Dienstleistungen, während IKT-Dienste wie KI-APIs unter DORA fallen. | |
EIOPA-Stellungnahme zu KI-Governance und Risikomanagement (6. August 2025) | Versicherer über die nationalen Aufsichtsbehörden | Bestehende Solvency-II- und IDD-Regeln gelten für KI: Daten-Governance, Aufzeichnungspflichten, menschliche Aufsicht, Robustheit und Cybersicherheit im Verhältnis zum Risiko. Die Stellungnahme deckt KI-Systeme ab, die nach dem AI Act nicht als Hochrisiko eingestuft oder verboten sind. |
Jede Verarbeitung personenbezogener Daten | Ein KI-Anbieter, der Prompts verarbeitet, ist ein Auftragsverarbeiter (Artikel 28). Übermittlungen außerhalb der EU fallen unter Kapitel V. Gesundheitsdaten stellen besondere Kategorien personenbezogener Daten dar (Artikel 9). | |
Bankgeheimnis (§ 38 BWG in Österreich, Art. 47 Bankengesetz in der Schweiz) | Banken | Kundendaten dürfen ohne Rechtsgrundlage oder Einwilligung der Kunden nicht an Dritte weitergegeben werden. |
Beaufsichtigte Institute in der Schweiz | Die FINMA erwartet ein Inventar der KI-Anwendungen, Risikoklassifizierung, Dokumentation, Tests und klare Verantwortlichkeiten, auch wenn Drittanbieter involviert sind. | |
Anbieter und Betreiber von KI-Systemen in der EU | KI-Kompetenz seit dem 2. Februar 2025, als Pflicht zu unterstützenden Maßnahmen seit dem 27. Juli 2026. Kreditwürdigkeitsprüfung sowie Preisbildung bei Lebens- und Krankenversicherungen gelten ab dem 2. Dezember 2027 als Hochrisiko (Anhang III, Nummer 5). Betreiber von Hochrisikosystemen müssen die Protokolle des Systems mindestens sechs Monate lang aufbewahren (Artikel 26 Absatz 6). |
Der gemeinsame Nenner: Jeder externe Anbieter bedeutet einen zusätzlichen Vertrag, eine weitere Risikobewertung und einen Prüfpfad, den das Institut nicht selbst kontrolliert. Das führt dazu, dass KI auf fremder Infrastruktur nur sehr langsam freigegeben wird.
Wichtige Termine für KI im Finanzsektor
Datum | Was gilt |
|---|---|
17. Jänner 2025 | DORA gilt für Finanzunternehmen in der EU |
2. Februar 2025 | Verbotene Praktiken nach dem AI Act und die Pflicht zur KI-Kompetenz (Artikel 4) |
2. August 2025 | AI-Act-Vorschriften für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI), Governance und Sanktionen |
27. Juli 2026 | Verordnung (EU) 2026/1744 tritt in Kraft und formuliert die Pflicht zur KI-Kompetenz neu |
2. August 2026 | Allgemeine Anwendbarkeit des AI Act, einschließlich der meisten Transparenzpflichten nach Artikel 50 |
2. Dezember 2026 | Zwei neue Verbote im AI Act durch Verordnung (EU) 2026/1744; maschinenlesbare Kennzeichnung (Artikel 50 Absatz 2) für vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebrachte generative KI-Systeme |
2. Dezember 2027 | Hochrisiko-Verpflichtungen für Systeme nach Anhang III, einschließlich Bonitätsprüfung und Preisgestaltung bei Lebens- und Krankenversicherungen |
2. August 2028 | Hochrisiko-Verpflichtungen für KI, die in unter Anhang I fallende Produkte integriert ist |
Ist Ihr KI-Anwendungsfall nach dem EU AI Act ein Hochrisikosystem?
Die meisten KI-Anwendungen in Banken und Versicherungen sind nicht als Hochrisiko eingestuft. Anhang III Nummer 5 des EU AI Act nennt zwei Fälle im Finanzbereich: KI zur Bewertung der Kreditwürdigkeit natürlicher Personen oder zur Festlegung ihres Kredit-Scores (Betrugserkennung ist ausgenommen) sowie KI zur Risikobeurteilung und Preisbildung bei natürlichen Personen in der Lebens- und Krankenversicherung.
Das Zusammenfassen einer Schadensakte, das Entwerfen einer Kundenantwort oder das Durchsuchen interner Richtlinien stehen nicht auf dieser Liste. Ein Modell, das eine Kreditakte für einen Analysten vorprüft, bewegt sich näher an dieser Grenze. Artikel 6 Absatz 3 des AI Act kann Systeme ausnehmen, die kein erhebliches Risiko darstellen und nur eine eng begrenzte verfahrensbezogene oder vorbereitende Aufgabe erfüllen, niemals jedoch Systeme, die ein Profiling natürlicher Personen durchführen – die Rechtsabteilung sollte daher jeden Fall prüfen.
Ob Hochrisiko oder nicht: Jeder Einsatz fällt unter die DSGVO, DORA und die Pflicht zur KI-Kompetenz. Der Betrieb des Modells auf institutseigenen Servern erleichtert die Protokollierung, Überwachung und Dokumentation erheblich, da die Daten bereits im eigenen Haus vorliegen.
Was Xinity bietet
Xinity ist die Steuerungsebene (Control Plane) für den Betrieb offener KI-Modelle auf Ihren eigenen Servern: das Cloud-Erlebnis direkt vor Ort (On-Premises). Es ist die Schicht, mit der IT-Teams KI wie auf einer Cloud-Plattform bereitstellen, verwalten und auditieren können, ohne dass die Daten das Haus verlassen.
Ein Rundgang durch das Xinity-Dashboard
Dies ist die Startansicht, die Ihre IT- und Risikoteams zuerst öffnen könnten. Jede dort gezeigte Kennzahl stammt aus Anfragen, die auf Ihren eigenen Servern protokolliert wurden. Die Ansicht von oben links nach unten rechts im Detail:
Total API Calls. Wie viele Anfragen Teams und Anwendungen an Ihre Modelle gesendet haben, einschließlich des heutigen Tageswerts und des Anteils der protokollierten Aufrufe.
Avg Tokens / Call. Die durchschnittliche Größe von Eingaben und Ausgaben während der letzten Stunde, zehn Minuten und Minute – damit Sie sofort sehen, wie stark die Modelle aktuell ausgelastet sind.
Approval Rate. Der Anteil der bewerteten Antworten, die von den Nutzerinnen und Nutzern bestätigt wurden, neben der durchschnittlichen Antwortzeit auf Ihrer Hardware.
Training Datapoints. Antworten, die von Nutzerinnen und Nutzern bewertet oder überarbeitet wurden, gesammelt im Bereich „Training“.
Usage Trend (30 days). Gesamtaufrufe, protokollierte Aufrufe, Eingabe- und Ausgabe-Tokens pro Tag. Spitzenwerte zeigen, wann ein Team mit einem neuen Anwendungsfall startet und wie sich die Auslastung entwickelt.
Response Ratings. Positiv bewertete, negativ bewertete und unbewertete Antworten: ein direktes Qualitätssignal von den Personen, die die Modelle im Alltag nutzen.
Die Seitenleiste umfasst den Rest der Steuerungsebene: AI API Keys zur Vergabe von Anwendungsberechtigungen, Data für aufgezeichnete Anfragen, Training, Model Hub zur Auswahl der laufenden Modelle, Organizations für Teams sowie Instance Settings für die Installation selbst.
Funktion | Was Ihr Team erhält |
|---|---|
Bereitstellen (Deploy) | Installieren Sie Open-Weight-Modelle auf eigener Hardware in Ihrem Rechenzentrum oder Ihrer privaten Umgebung und stellen Sie diese internen Teams und Anwendungen zur Verfügung |
Steuern (Govern) | Legen Sie fest, welche Teams und Anwendungen welche Modelle nutzen dürfen, und verwalten Sie Zugriffe über ein zentrales Dashboard |
Auditieren (Audit) | Anfragen werden auf Ihrer Seite protokolliert, sodass das Risikoteam jederzeit nachvollziehen kann, wer welches Modell wann verwendet hat |
Versionskontrolle | Sie bestimmen selbst, welche Modellversion aktiv ist und wann Aktualisierungen stattfinden |
Code-Review | Die Plattform ist Open Source auf GitHub verfügbar, sodass Ihr Sicherheitsteam den Code vor dem Produktiveinsatz prüfen kann |
Xinity vertreibt keine Server und ist selbst kein Modell. Es läuft auf Hardware, die Sie bereits besitzen oder über Ihren bevorzugten Lieferanten beziehen, kombiniert mit bedarfsgerecht ausgewählten Open-Weight-Modellen.
Da die Modelle auf einer von Ihnen betriebenen Infrastruktur laufen, stellt die KI keinen neuen externen Datenempfänger dar. Sie verbleibt innerhalb des Sicherheitsbereichs, den Ihre bestehenden Kontrollen bereits abdecken.
Typische Einsatzbereiche für On-Premise-KI bei Banken und Versicherungen
Team | Aufgabe | Daten, die im Haus bleiben | Hinweis zum EU AI Act |
|---|---|---|---|
Schadenabteilung (Versicherung) | Schadensakten, Arztberichte und Korrespondenz zusammenfassen | Gesundheitsdaten, Versicherungsnehmerdaten | Nicht in Anhang III aufgeführt; Gesundheitsdaten fallen unter Artikel 9 DSGVO |
Underwriting | Wesentliche Informationen aus Anträgen und Maklerunterlagen extrahieren | Risikoprofile, Finanzunterlagen | Hochrisiko, falls das System Risiken bewertet oder Preise für natürliche Personen in der Lebens- und Krankenversicherung festlegt |
Kreditprüfung | Kreditakten vorab prüfen und Beschlussvorlagen für Kreditanalysten entwerfen | Einkommen, Sicherheiten, Kontohistorie | Hochrisiko, wenn das System die Bonität natürlicher Personen prüft oder ein Kredit-Scoring durchführt |
Compliance und Geldwäscheprävention (AML) | Interne Richtlinien durchsuchen, Fallnotizen erstellen, Prüfhinweise auswerten | Transaktionsdaten, Fallakten | Nicht in Anhang III, Nummer 5 aufgeführt |
Kundenservice | Antworten auf Kunden-E-Mails und Reklamationen verfassen | Konto- und Vertragsdaten | Wenn Kunden direkt mit einer KI interagieren, greifen die Transparenzpflichten nach Artikel 50 |
Rechtsabteilung und Vertragswesen | Vertragsklauseln vergleichen und Abweichungen hervorheben | Verträge mit Gegenparteien | Nicht in Anhang III aufgeführt |
IT und Softwareentwicklung | Coding-Assistenten auf internen Codebases | Quellcode, Systemkonfiguration | Nicht in Anhang III aufgeführt |
In jedem dieser Fälle bleibt die menschliche Verantwortung für Entscheidungen gewahrt. Das Modell liefert Entwürfe, strukturiert und fasst zusammen; die Freigabe erfolgt durch die jeweiligen Sachbearbeiterinnen, Analysten oder Berater.
Fragen Ihrer Risiko-, Compliance- und Revisionsabteilungen
Frage | Bei einer externen KI-API | Mit Xinity auf institutseigenen Servern |
|---|---|---|
Wo werden die Daten verarbeitet? | Im Rechenzentrum des Anbieters, fallweise außerhalb der EU | Auf Hardware, die Sie selbst betreiben |
Wer hat sonst noch Zugriff auf Prompts und Ergebnisse? | Der Anbieter und seine Unterauftragsverarbeiter gemäß Vertrag | Ausschließlich Personen, denen Sie expliziten Zugriff gewähren |
Kommt ein IKT-Drittdienstleister im Sinne von DORA hinzu? | Ja, und dieser sieht Kundendaten | Keine externe Partei sieht Prompts. Ein Supportvertrag für Xinity ist eine Softwaredienstleistung, die im Register erfasst wird, die Daten verbleiben jedoch auf Ihrer Hardware |
Was passiert, wenn der Anbieter Modelle oder AGB ändert? | Ihre Anwendung kann sich von einem Tag auf den anderen anders verhalten | Sie bestimmen selbst, welche Modellversion aktiv ist und wann Änderungen umgesetzt werden |
Lässt sich nachweisen, wer KI wofür genutzt hat? | Abhängig von den Protokolldaten, die der Anbieter zur Verfügung stellt | Anfragen werden vollständig auf Ihrer Seite erfasst |
Ist ein Ausstieg (Exit) möglich? | Erfordert einen Migrationsplan weg vom Anbieter | Offene Modelle und Open-Source-Software auf eigener Hardware |
Genau diese Fragen führen oft zum Stillstand von KI-Projekten im Freigabeprozess. Ein On-Premise-Ansatz nimmt Ihnen zwar die Governance-Arbeit nicht ab, bringt die Antworten aber wieder unter Ihre eigene Kontrolle.
Erste Schritte mit On-Premise-KI
Wählen Sie einen Anwendungsfall mit sensiblen Daten, einer klaren fachlichen Verantwortung und einem messbaren Nutzen – etwa die Zeitersparnis bei der Zusammenfassung von Schadensakten.
Prüfen Sie vor dem Pilotprojekt gemeinsam mit der Rechtsabteilung die Klassifizierung nach dem EU AI Act unter Heranziehung von Anhang III Nummer 5.
Führen Sie ein 30-tägiges Pilotprojekt auf eigener Hardware mit Xinity und einem passenden Open-Weight-Modell durch.
Binden Sie Risiko- und Compliance-Teams frühzeitig ein. Zeigen Sie ihnen das Dashboard, die Zugriffsregeln und die Anfragenprotokollierung vor Ende des Pilotprojekts, nicht erst danach.
Nehmen Sie den Anwendungsfall in Ihr internes KI-Inventar auf. Für Schweizer Institute wird dies nach FINMA-Mitteilung 08/2024 explizit erwartet.
Skalieren Sie teamweise. Fügen Sie nach der Freigabe des ersten Anwendungsfalls schrittweise weitere Use Cases und Modelle hinzu.
Ihre Entwicklerinnen und Entwickler können den Quellcode schon heute auf GitHub einsehen. Um ein Pilotprojekt für Ihre Bank oder Versicherung zu planen, vereinbaren Sie ein Gespräch mit dem Xinity-Team unter xinity.ai.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bedeutet On-Premise-KI für Banken? On-Premise-KI bedeutet, dass Sprachmodelle auf Servern laufen, die von der Bank selbst betrieben werden. So gelangen Kundendaten in Prompts und Dokumenten zu keinem externen KI-Anbieter. Das bankeigene IT-Team steuert und betreibt die Modelle.
Erlaubt DORA Banken und Versicherern die Nutzung von KI? Ja. DORA verbietet KI nicht. Externe KI-Dienste stellen jedoch IKT-Dienstleistungen von Drittanbietern dar und unterliegen den Register-, Vertrags- und Ausstiegsanforderungen der Artikel 28 und 30. Durch den Betrieb der Modelle auf eigener Infrastruktur bleibt die KI innerhalb Ihrer bestehenden IKT-Kontrollen.
Fällt On-Premise-KI aus dem Anwendungsbereich von DORA heraus? Nein. DORA deckt das IKT-Risiko ganzheitlich ab, einschließlich institutseigener Systeme. Der Betrieb der Modelle im eigenen Haus schließt zwar externe KI-Anbieter aus dem Datenfluss aus, die Hardware, Software und etwaige Supportverträge bleiben jedoch Teil Ihres IKT-Risikomanagementrahmens.
Gilt KI in Versicherungen nach dem EU AI Act als Hochrisiko? Nur in bestimmten Fällen. KI zur Risikobewertung und Preisbildung bei natürlichen Personen in der Lebens- und Krankenversicherung gilt nach Anhang III Nummer 5 des EU AI Act als Hochrisiko. Schadenzusammenfassungen, Entwürfe für Kundenanschreiben und die Suche in Policen fallen nicht darunter.
Ist Kredit-Scoring nach dem EU AI Act ein Hochrisikobereich? Ja. KI, die die Kreditwürdigkeit natürlicher Personen bewertet oder deren Kredit-Score ermittelt, gilt nach Anhang III Nummer 5 des EU AI Act als Hochrisiko. Ausdrücklich davon ausgenommen sind KI-Systeme zur Aufdeckung von Finanzbetrug.
Ab wann gelten die Hochrisiko-Vorschriften des EU AI Act für Banken und Versicherungen? Ab dem 2. Dezember 2027. Die Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit dem 27. Juli 2026, hat das Datum für Anhang III vom 2. August 2026 verschoben.
Darf eine Bank Kundendaten in einen öffentlichen KI-Chatbot einfügen? In der Regel nicht ohne gesetzliche Grundlage. Bankgeheimnisvorschriften wie § 38 BWG in Österreich und Art. 47 des Schweizer Bankengesetzes untersagen die unbefugte Weitergabe von Kundendaten an Dritte. Bei On-Premise-KI bleiben die Daten vollständig bei der Bank.
Verkauft Xinity Server? Nein. Xinity ist eine Softwarelösung. Sie läuft auf Hardware, die Sie bereits besitzen oder von Ihrem bevorzugten Anbieter beziehen.
Welche Modelle können Banken mit Xinity betreiben? Xinity betreibt Open-Weight-Modelle auf institutseigenen Servern. Das Xinity-Team berät Sie bei der Auswahl eines Modells, das zu Ihren fachlichen Anforderungen und Ihrer Hardware passt.
Ist Xinity Open Source? Ja. Die Plattform steht auf GitHub zur Verfügung, sodass interne Sicherheitsteams den Quellcode jederzeit überprüfen können.
Wo hat Xinity seinen Sitz? Xinity wird in Wien, Österreich entwickelt und ist gezielt auf die Anforderungen regulierter Unternehmen in ganz Europa ausgerichtet.
Glossar
Begriff | Bedeutung |
|---|---|
Open-Weight-Modell | Ein KI-Modell, dessen trainierte Parameter (Gewichte) öffentlich zugänglich sind, sodass es auf eigener Hardware betrieben werden kann |
Steuerungsebene (Control Plane) | Die Softwareschicht zur Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Modellen, getrennt von den eigentlichen Modellen |
IKT-Drittdienstleister | Nach DORA jedes Unternehmen, das Finanzunternehmen IKT-Dienstleistungen erbringt |
Informationsregister | Die nach DORA geforderte Dokumentation aller Verträge mit IKT-Drittdienstleistern (Artikel 28 Absatz 3) |
Betreiber (Deployer) | Nach dem EU AI Act jede Organisation, die ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt |
Quellen
EBA-Leitlinien zum Drittparteienrisiko bei Nicht-IKT-Dienstleistungen, EBA/GL/2026/09
EIOPA-Stellungnahme zu KI-Governance und Risikomanagement, 6. August 2025
Bankwesengesetz (BWG), geltende Fassung (RIS)
EU AI Omnibus tritt in Kraft und ändert den AI Act (White & Case)
KI-Deklaration
Dieser Beitrag wurde unter Zuhilfenahme von KI verfasst und durch das Team von Xinity gegengelesen und redaktionell bearbeitet. Es handelt sich um allgemeine Informationen und keine Rechtsberatung.