Die Deutsche Bundesbank setzt verstärkt auf Künstliche Intelligenz (KI) und passt ihre Technologiestrategie an, um im Spannungsfeld von Innovation und digitaler Souveränität bestehen zu können. Dies gab ein Vorstandsmitglied der Bundesbank kürzlich bekannt. Die Institution entwickelt eigene KI-Plattformen und reagiert damit auf die rasanten technologischen Fortschritte sowie geopolitische Herausforderungen.
Wichtige Erkenntnisse
- Die Bundesbank nutzt KI in verschiedenen Bereichen, von der IT bis zum Risikocontrolling.
- Eine interne KI-Plattform namens TIA ermöglicht sichere und datenschutzkonforme Chatbot-Nutzung.
- Die neue KI-Strategie der Bundesbank umfasst Kompetenzaufbau, Governance und Infrastruktur.
- Die Cloud-Strategie wurde von „Public Cloud First“ zu „Cloud First Smart Placement“ geändert.
- Digitale Souveränität und die Reduzierung von Abhängigkeiten sind zentrale Ziele der Bundesbank.
Technologie als Kern des Zentralbankwesens
Die Bundesbank betrachtet sich selbst als eine zutiefst technologiegeprägte Institution. Sie betreibt ein eigenes Rechenzentrum und europäische Zahlungsverkehrsinfrastrukturen wie TARGET. Auch im Bereich Quantencomputing ist die Bundesbank aktiv und treibt die „Journey-to-Cloud“ voran.
Ein Beispiel für die interne Innovationskraft ist die KI-Plattform TIA (textbasierte intelligente Assistenten). Diese Eigenentwicklung ist seit 2024 im Einsatz und ermöglicht den Mitarbeitern, KI-Chatbots sicher und datenschutzkonform zu nutzen. TIA läuft auf Bundesbank-eigenen Servern und greift auf Modelle wie OpenAI und das europäische Large-Language-Modell Mistral zurück, wobei Anfragen nicht bei Cloud-Anbietern gespeichert werden.
Interessanter Fakt
Drei Kollegen der Bundesbank haben gemeinsam mit einem Start-up ein Patent für quantensichere Verschlüsselung angemeldet. Dies unterstreicht die hohe Innovationsbereitschaft der Institution.
KI-Anwendungen gehen über Chatbots hinaus. In der IT werden künftig SaaS-Agenten Fachanforderungen analysieren und mit der bestehenden IT-Landschaft abgleichen. Dies soll die Erkennung bestehender Tools für neue Anforderungen beschleunigen.
Auch die Fachbereiche nutzen KI intensiv. Im Meldewesen verbessert KI die Qualitätssicherung großer Datenmengen durch Mustererkennung, was den Aufwand für Berichtspflichtige reduziert. Im internen Risikocontrolling kommen mehrstufige neuronale Netze zum Einsatz, um Gegenparteirisiken anhand komplexer Datenmengen abzuschätzen.
„Zentralbanking ist Technologie! Technologie ist die Grundlage dafür, dass wir unser Mandat auch in Zukunft erfolgreich erfüllen können.“
Chancen und Risiken von KI und die Rolle der Governance
Künstliche Intelligenz hat die Finanzmärkte bereits erreicht. Sie unterstützt den Handel, das Risikomanagement und Anlageentscheidungen. KI kann Prozesse effizienter und datengestützter machen. Gleichzeitig bringt sie neue, bisher unbekannte Risiken mit sich, denen die Bundesbank besondere Aufmerksamkeit widmet.
Forschungsergebnisse des Bundesbank-Forschungszentrums zeigen, dass die Art des KI-Einsatzes im Finanzsektor relevant für die Systemstabilität ist. Aufsichts- und Regulierungsbehörden müssen daher die verschiedenen KI-Systeme verstehen und Transparenz über die verwendeten Modelle im Markt erhalten. Dies erfordert eine Weiterentwicklung der regulatorischen Instrumente.
Herausforderungen durch KI
Ein aktuelles Beispiel für die Risiken ist das neue KI-Modell „Claude Mythos“ von Anthropic. Es soll nicht allgemein zugänglich gemacht werden, da die Sorge besteht, dass Hacker es nutzen könnten, um unzählige Sicherheitslücken in IT-Systemen aufzuspüren. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat bereits davor gewarnt.
Ein weiteres Problem ist die sogenannte „Halluzination“ von KI-Modellen, bei der falsche Informationen generiert werden. Auch Vorurteile in den Trainingsdaten können zu fehlerhaften oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Ein Vorstandsmitglied der Bundesbank berichtete von einer Anekdote, bei der ChatGPT falsche Informationen über ihren beruflichen Werdegang verbreitete.
Die KI-Strategie der Bundesbank
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat die Bundesbank eine umfassende KI-Strategie verabschiedet. Sie zielt darauf ab, einen verlässlichen, rechtskonformen und innovationsfreundlichen Rahmen für den KI-Einsatz zu schaffen. Die Strategie basiert auf drei Säulen: Kompetenzaufbau und Kollaboration, Governance sowie Infrastruktur.
Die interne KI-Governance definiert pragmatisch und anwendungsfallbezogen die Regeln und gesetzlichen Vorgaben. Dies betrifft den Einkauf von KI-Software, bei dem Anbieter offenlegen müssen, wo und wie KI eingesetzt wird. Auch für interne Entwickler gibt es klare Richtlinien: Nutzer müssen wissen, welche Ergebnisse von KI generiert wurden und diese selbst überprüfen können.
Ein Beispiel ist der „RegBot“ auf der NLP-Plattform (Natural Language Processing), der Bankenaufsehern hilft, Regelwerke von über 27.000 Seiten zu konsultieren. Der RegBot nennt seine Quellen, und Nutzer sind angehalten, die Antworten zu validieren. Strenge Regeln gelten auch für ethische Aspekte und den Datenschutz, beispielsweise ist der Einsatz von KI zur Auswertung von Lebensläufen von Bewerbern untersagt. Ziel ist es, Unsicherheiten zu minimieren und den Einsatz von KI durch klare Leitlinien zu fördern.
Geopolitische Einflüsse auf die Technologiestrategie
Die digitale Souveränität Europas ist ein drängendes Thema. Über 80 % der digitalen Infrastruktur und Technologien werden von nicht-europäischen Anbietern importiert. Dies kann die Handlungsfähigkeit Europas in geopolitisch unsicheren Zeiten einschränken.
Die Bundesbank hat ihren IT-Stack analysiert, um Abhängigkeiten zu identifizieren. Auf dieser Grundlage wird entschieden, welche Abhängigkeiten bewusst eingegangen und welche reduziert oder aufgelöst werden sollen. Die Strategie verfolgt eine Doppelstrategie: Stärkung der Innovationskraft und strategisches Management von Abhängigkeiten.
Anpassung der Cloud-Strategie
Als Konsequenz wurde die Cloud-Strategie von „Public Cloud First“ zu „Cloud First Smart Placement“ angepasst. Das bedeutet, dass die Bundesbank gezielt Open-Source-Komponenten und europäische Lösungen integriert, um die Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern zu erhöhen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt sind Exit-Strategien und Multi-Cloud-Ansätze. Diese sollen einen reibungslosen Wechsel zwischen verschiedenen Anbietern oder Cloud-Umgebungen ermöglichen und einseitige Abhängigkeiten vermeiden.
- EU-native Public Cloud: Mittel- bis langfristig strebt die Bundesbank eine EU-native, souveräne Public Cloud als bevorzugte Umgebung an. Dies soll maximale Kontrolle über Daten gewährleisten.
- Internationale Hyperscaler: Angebote großer internationaler Cloud-Anbieter werden weiterhin genutzt, insbesondere für innovative Services, die von europäischen Anbietern noch nicht verfügbar sind. So wird beispielsweise die Daten- und Analyseplattform IDA auf die Public Cloud eines Hyperscalers migriert.
- Private Cloud: Für besonders geschäftskritische Anwendungen und Workloads mit hohen Anforderungen an die Datensicherheit bleibt die Private Cloud der Bundesbank die bevorzugte Umgebung. Hier wird maximale Kontrolle und Sicherheit für sensible Daten und Prozesse gewährleistet.
Die strategische Stärkung der digitalen Souveränität ist vor dem Hintergrund geopolitischer Entwicklungen von zentraler Bedeutung. Die Bundesbank ist sich ihrer Abhängigkeiten bewusst und arbeitet daran, diese perspektivisch zu reduzieren.
Fazit: Innovation und Verantwortung Hand in Hand
Der Einsatz von Technologie, insbesondere von Künstlicher Intelligenz, ist für die Bundesbank unerlässlich, um ihr Mandat auch in Zukunft erfolgreich zu erfüllen. Die mobile TIA-Plattform ist nur ein Beispiel dafür, wie Technologie die Arbeit der Institution prägt. Um diese Technologien erfolgreich und verantwortungsbewusst einzusetzen, sind klare Regeln und eine flexible Strategie notwendig.
Es gibt keine Universallösung. Jede Organisation muss sich intensiv mit ihren strategischen Prioritäten auseinandersetzen und prüfen, wie Technologie diese unterstützen kann. Dabei müssen die Rahmenbedingungen innovationsfreundlich gestaltet sein, damit neue Technologien tatsächlich produktiv genutzt werden können.
