KI in der Compliance: drei Bausteine

In zehn Minuten haben Sie einen Termin mit Ihrem Chef.

Es wird um das letzte BaFin-Rundschreiben gehen.

Was machen Sie?

Sie schmeißen die KI an, bekommen eine super plausible Top-Antwort.

Sie gehen damit zu Ihrem Chef ins Meeting und blamieren sich.

Damit Ihnen das nicht passiert, sprechen wir heute über die drei Bausteine,

um Ihre Compliance-Abteilung auf das nächste Level zu heben und KI effizient

und richtig zu nutzen.

Starten wir mit dem Sprachmodell, dem Large-Language-Modell.

Wenn Sie keine KI nutzen oder ein altes Modell, werden Ihre Mitarbeiter eine KI

nutzen, die powerful ist, die Sie wahrscheinlich in Ihrer Hosentasche haben

werden.

Claude, ChatGPT,

Perplexity, irgendeine KI.

Das nennt sich dann Schatten-KI.

Stellen Sie sich vor, dass Ihre Mitarbeiter ein Meeting haben, sich darauf

vorbereiten,

dann ChatGPT oder Claude nutzen

und Unternehmensdetails in diesem Chat teilen.

Dann fließen diese Daten ab und das wollen Sie nicht.

Sie müssen es also extrem einfach machen für Ihre Mitarbeiter,

eine State-of-the-Art-KI zu nutzen, sodass sie nicht ihre eigene KI nutzen.

Das Zweite ist der externe Kontext.

Das ist all der Kontext, der außerhalb Ihres Instituts generiert worden ist.

Also Verordnungen, Richtlinien,

RTS, ITS, BaFin-Rundschreiben.

Das ist alles externer Kontext.

Dieser externe Kontext ist die Grundlage für einen Agenten oder einen KI-Chat,

Fragen zu beantworten.

Wenn dieser Kontext falsch ist, sind die Antworten auch falsch.

Stellen wir uns also vor, dass Sie einen Top-Mitarbeiter haben oder ein

Top-Large-Language-Modell haben und fragen, hey, bitte fass mir das

letzte BaFin-Rundschreiben zusammen.

Und dieser Agent dann nicht auf das letzte BaFin-Rundschreiben zurückgreift, sondern

auf das vorletzte, weil sie überhaupt gar keine Kenntnis über das letzte

BaFin-Rundschreiben hat.

Dann ist die Zusammenfassung schlicht und einfach falsch.

Was Sie also brauchen, ist ein externer Kontext, der aktiv kuratiert wird,

sodass es für Ihr Institut passt.

Das heißt, dass die Normen und Gesetze rausgefiltert werden, die für Ihr Institut

nicht relevant sind,

sodass Sie nur den Kontext, dem Modell zur Verfügung stellen, der für Ihr Institut

relevant ist.

Der dritte Baustein, das ist der interne Kontext.

Das sind all die Dokumente, all die Daten,

die intern, also in Ihrem Institut generiert werden.

Das können Policies sein, Risk Assessments, schriftlich fixierte

Ordnungen, Prozesslandkarten.

Diese Daten sind wichtig, damit der Agent die Normen und Gesetze, die

neu rauskommen, im institutsspezifischen Kontext bewerten kann.

Also so etwas wie die BaFin-Gattungen und Erlaubnisse sind wichtig, Ihr Risk

Appetite, die Kundengruppen, die Sie haben, die Prozesse, die Sie haben,

die Policies.

All das braucht der KI-Agent, um beispielsweise eine Gap-Analyse zu machen.

Also um, wenn eine neue RTS rauskommt von der AMLA, die mit der internen

Geldwäschepolicy abzugleichen.

Es ist also extrem wichtig, dass Sie diesen internen Kontext immer auf dem

aktuellsten Stand haben.

Dieser kann zum Beispiel auch von einem Agenten upgedatet werden,

damit der Agent das Potenzial entfalten kann.

Also Dinge, die über eine Zusammenfassung hinausgehen, erstellen kann.

Zusammenfassend braucht es also eine aktuelle KI mit Top-Modellen, damit die

Mitarbeiter nicht auf die eigene KI zugreifen,

kuratierten externen Kontext, nur das, was für Ihr Institut relevant ist und internen

Kontext, der auf dem neuesten Stand ist, damit die Normen und Gesetze mit den

internen Policies, Richtlinien, Arbeitsanweisungen etc.

abgeglichen werden,

neue Risk Assessments erstellt werden können, basierend auf den Daten,

die extern und intern zur Verfügung gestellt werden.

Gehen wir einmal ein Traumszenario end-to-end durch, wie ein KI-Agent Sie

unterstützen könnte.

Sagen wir, die AMLA bringt eine neue RTS heraus.

Diese wird dann automatisch an den Geldwäschebeauftragten assigned, um sich

die anzuschauen, um gegebenenfalls ein neues Risk Assessment zu machen, um die

Norm im Institutskontext einzuordnen.

Also muss eine Policy angepasst werden, muss ein Risk Assessment angepasst werden,

müssen irgendwelche Prozesse angepasst werden.

Dieser Compliance Officer, bzw.

in diesem Fall Geldwäschebeauftragter,

wird dann informiert, bekommt eine Benachrichtigung,

hat alle Tools, um diese Norm, diese Änderung des RTS

im Institutskontext zu verstehen,

einzuordnen, gegebenenfalls eine Policy anzupassen, einen Vorschlag arbeiten zu

lassen von dem Agenten und das dann wieder zurückzuspielen an den Compliance Officer,

um das im 4-eye-check revisionssicher zu hinterlegen, den Prozess upzudaten.

Also der interne Kontext wird dann auch wieder upgedatet, auf den neuesten Stand

gebracht und der gesamten Organisation zur Verfügung gestellt.

Genau das ist es, was Taidalos RADAR macht.

Ein End-to-End-Compliance-Prozess, der, wo es auch geht, von einem KI-Agenten

unterstützt wird.

Taidalos ist Teil des NVIDIA Inception Programms.

Das heißt, dass wir immer Zugriff auf die aktuellsten Modelle haben.

Wir können die neuesten Innovationen also direkt an unsere Kunden weitergeben.

Wir sind ein Rechtsmonitoring-Tool.

Das heißt, dass wir den externen Kontext für Sie kuratieren.

Darum brauchen Sie sich überhaupt nicht kümmern.

Und wir geben alle Tools an die Hand, um den internen Kontext in Ihrem Institut

perfekt zu managen.

Sowohl Policies, schriftlich fixierte Ordnungen,

Prozesslandkarten, institutsspezifische Parameter,

Risk Appetite.

Alles das kann innerhalb von Taidalos gemanagt werden, um Sie end-to-end mit

Ihrer Compliance Journey zu unterstützen.

Mein Name ist Julius Möller.

Ich würde mich wahnsinnig freuen, mit Ihnen zu sprechen.

Wenn das für Sie interessant ist, stellen Sie uns gerne einen Demo-Termin ein.

Wenn Sie noch weitere Fragen haben, schreiben Sie mir einfach eine

Direktnachricht oder kommentieren unter dem Video oder schicken Sie es weiter.

Vielen Dank.

Wir sehen uns.