| DOI: | https://doi.org/10.37307/j.1868-7814.2026.05 |
| Lizenz: | ESV-Lizenz |
| ISSN: | 1868-7814 |
| Ausgabe / Jahr: | 5 / 2026 |
| Veröffentlicht: | 2026-09-24 |
KI ist in deutschen Finanzinstituten operativ. Was vielerorts noch fehlt, sind klare Governance-Strukturen: Wer trgt die Verantwortung, wer kontrolliert unabhngig, und wer stellt sicher, dass das Leitungsorgan die richtige Information bekommt? Dieser Beitrag beantwortet diese Fragen entlang einer COSO-strukturierten KI-Governance-Matrix, die als Praxisinstrument fr die Revisionsleitung und den Prfungsausschuss konzipiert ist.
Datenanalysen sind ein zentraler Bestandteil einer modernen Internen Revision. Sie werden durch die Global Internal Audit Standards ausdrcklich eingefordert. Der Beitrag zeigt praxisnahe Organisationsund Technologieanstze zur strukturierten Nutzung von Datenanalysen in groen und kleinen Internen Revisionen. Besonderes Augenmerk liegt auf skalierbaren Modellen, pragmatischem Technologieeinsatz und dem Potenzial KI-gesttzter Lsungen.
Der Beitrag stellt die Grundlagen an die Strategie im Bereich Digital Operational Resilience und KI-Strategie sowie bereits getroffene Feststellungen der Aufsicht im Bereich der Finanzinstitute dar, geht auf Prfungsanstze im Kontext der DORA und der KI-Orientierungshilfe ein und erlutert mgliche Prfungsanstze im Prfungsgebiet des IKT-Risikomanagements fr die Praxis.
Der Digital Operational Resilience Act (DORA) ist seit dem 17. Januar 2025 fr die meisten Finanzunternehmen anzuwenden und verlangt ein konsistentes IKT-Risikomanagement inklusive eines belastbaren Umgangs mit IKT-Drittparteien. Parallel schafft die EU-KI-Verordnung (EU AI Act) einen risikobasierten Rechtsrahmen fr KI-Systeme mit stufenweiser Anwendung.
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Oliver Bungartz
Handbuch Interne Kontrollsysteme (IKS)
Steuerung und berwachung von Unternehmen
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