KI Governance & Operating Model

Ohne Target Operating Model und Governance gelingt keine KI-Skalierung

Viele Banken haben erste KI-Anwendungen erfolgreich pilotiert, doch der Sprung in den Regelbetrieb gelingt selten. Solange nicht geklärt ist, wer Modelle verantwortet und wie KI dauerhaft in Prozesse eingebunden wird, bleibt jede KI-Anwendung ein Einzelfall. Darüber hinaus gilt es, im Operating Model Vendor Lock-Ins zu vermeiden und aktuelle Marktentwicklungen in Bezug auf die Kosten- und Lizenzmodelle der KI-Anbieter zu berücksichtigen.

KI lässt sich erst durch klare Verantwortlichkeiten und Strukturen wirksam skalieren

Eine wirksame KI-Governance schafft klare Entscheidungsstrukturen und stellt die Einhaltung regulatorischer und ethischer Vorgaben sicher
Ein tragfähiges Target Operating Model integriert KI strukturiert in bestehende Prozesse und berücksichtigt die Bewegung von Kosten- und Lizenzmodellen
Steuerungs- und Zusammenarbeitsmodelle müssen so definiert werden, dass KI-Anwendungen kontrolliert und skalierbar umgesetzt werden können

Wir schaffen Strukturen und Prozesse, um mit KI langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern

Verlässlicher Regelbetrieb statt Pilot-Stillstand: KI-Anwendungen kommen regelkonform und effizient über einzelne Piloten hinaus in den dauerhaften Betrieb. So entsteht aus einzelnen Anwendungen verlässliche Wertschöpfung.
Zukunftsfähig, weil mitwachsend: Das TOM ist auf kontinuierliche Anpassung ausgelegt und wächst mit dem KI-Einsatz weiter. Neue Anwendungen und neue Trends lassen sich anschließen, ohne die Struktur erneut umzubauen.
Mehr Freiraum für Innovation in den Fachbereichen: Weil das Rahmenwerk Regulatorik und Freigaben zentral absichert, können sich die Fachbereiche auf Anwendung und Wert konzentrieren. Das beschleunigt die Verbreitung von KI in der Bank.
Aufwandsarm durch Anknüpfung an Bestehendes: Die KI-Governance baut auf der vorhandenen IT-Governance auf und erweitert sie gezielt, statt Parallelstrukturen zu schaffen. So wird der Rahmen schneller wirksam und bleibt schlank.

Referenzen

Landesbank

Aufbau der KI-Governance und Design von KI-Prozessen sowie Integration in das Governance-Framework für eine Landesbank

Führende Geschäftsbank

Erarbeitung einer schrittweisen MLOps-Einführung zur Unterstützung der Erfüllung von regulatorischen Vorgaben

Warum Cofinpro?

KI-Kompetenz

Hochqualifiziertes Team mit Expertise in KI- Governance und Skalierung von KI

Erfahrung

Langjährige Erfahrung und Expertise mit Prozessen und Change in der Finanzindustrie

Regulatorik

Einschlägige Erfahrung mit bankfachlicher Regulatorik sowie mit dem EU AI Act

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