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Use Case: Financial Services

Compliant-by-default AI Governance für Fintech und Banking.

Financial-Services-Teams operieren unter MaRisk-, BaFin-, GDPR- und DORA-Anforderungen. Qadar AI bietet Policy Controls, unveränderliche Audit Logs und EU-Datenresidenz, damit AI Governance regulatorische Erwartungen vom ersten Tag an erfüllt.

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Die Probleme

Drei Risiken, denen Financial-Services-Teams bei der AI-Adoption begegnen

Shadow-AI-Exposure

Mitarbeiter nutzen AI-Tools mit Kundendaten, Transaktionsdaten und Finanzmodellen. Unkontrollierte AI-Nutzung schafft regulatorische Exposure unter MaRisk und DORA, die bestehende Controls nicht abdecken.

  • Kundendaten in öffentlichen LLMs

    Kundennamen, Kontodaten und Finanzinformationen gelangen über Prompts in öffentliche AI-Modelle. Keine Klassifizierung, keine Redaktion, kein Audit Trail. Jeder unkontrollierte Prompt ist ein potenzieller regulatorischer Vorfall.

  • Audit-Trail-Lücken

    BaFin und externe Auditoren erwarten dokumentierte AI Governance mit unveränderlichen Nachweisen. Die meisten Teams haben bestenfalls Event-Logs — keine strukturierten Policy-Ergebnisse, keine Klassifizierungsentscheidungen, keine Freigabe-Records.

Der Qadar AI-Ansatz

Wie Qadar AI Financial-Services-Governance-Anforderungen erfüllt

Policy Controls (MaRisk)

AI-Governance-Policies durchsetzen, die an MaRisk-Anforderungen für IT-Risikomanagement ausgerichtet sind. Policy Enforcement erfolgt, bevor Daten das Modell erreichen — mit Klassifizierungs- und Redaktions-Controls für Finanzdaten-Kategorien.

Unveränderliche Audit Logs (BaFin)

Jede AI-Interaktion erzeugt einen Append-only-Audit-Eintrag mit Policy-Ergebnis, Klassifizierungsentscheidung und Zeitstempel. Audit-Nachweise sind strukturiert, unveränderlich und exportierbar für BaFin-Prüfung und externes Audit.

EU-Datenresidenz (GDPR/DORA)

Verarbeitung und Audit-Speicherung können auf EU-Infrastruktur beschränkt werden. Kein grenzüberschreitendes Routing ohne explizite Policy-Konfiguration. Datenresidenz-Controls unterstützen GDPR- und DORA-Anforderungen für die Verarbeitung von Finanzdaten.

So funktioniert es

Drei Schritte zu complianter AI Governance

1

Governance-Controls deployen

Shield Web und Shield Desktop an Ihre Teams ausrollen. Finanzdaten-Classifier und Policy-Templates sind für gängige regulatorische Anforderungen vorkonfiguriert.

2

Regulatorisch ausgerichtete Policy durchsetzen

Policies in Shield Control konfigurieren, die an MaRisk-, DORA- und GDPR-Anforderungen ausgerichtet sind. Approval Gates, Klassifizierungsregeln und Datenverarbeitungs-Controls werden zur Runtime durchgesetzt.

3

Audit-Nachweise erstellen

Strukturierte Audit Trails für BaFin-Prüfung, externes Audit und internes Compliance-Reporting exportieren. Nachweise sind immer aktuell, unveränderlich und bereit für regulatorische Inspektion.

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AI Security und Control für jedes Modell, das Ihr Team nutzt.

Entwickelt in Dubai. Konzipiert für Teams, die über Regionen, Modelle und regulatorische Umgebungen hinweg arbeiten.

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