WAS PASSIERT IST
Am 29. September 2026 hat Thomas Lillelund, Manager bei der Allianz, im Handelsblatt gewarnt. Seine Kernaussage: KI-Risiken sind nicht vollständig versicherbar. Er fordert eine Debatte über systemische Risiken durch Künstliche Intelligenz. Staat und Privatwirtschaft müssten zusammenarbeiten, um Unternehmen abzusichern.
Das ist keine beiläufige Aussage. Die Allianz ist einer der größten Industrieversicherer Europas. Wenn ein Allianz-Manager öffentlich sagt, dass bestimmte Risiken nicht versicherbar sind, dann ist das ein Signal an alle, die auf Risikotransfer setzen.
WARUM ES JETZT FÜR DIE FINANZBRANCHE ZÄHLT
Die Finanzbranche in DACH setzt KI zunehmend in geschäftskritischen Prozessen ein. Kreditentscheidungen, Betrugserkennung, Portfoliosteuerung, Beratungsassistenz, Handelsalgorithmen. Überall dort können Fehler teuer werden. Ein falsches Krediturteil, eine fehlerhafte AML-Meldung, ein fehlgeleiteter Handelsauftrag. Bisher war die Annahme verbreitet: Wenn etwas schiefgeht, zahlt die Versicherung.
Diese Annahme wackelt jetzt. Aus meiner Sicht ist die Botschaft klar: Wer KI in der Finanzbranche einsetzt, muss das Risiko wie ein Kreditrisiko behandeln. Mit Limits, Sicherheiten und Laufzeit. Die Versicherungswirtschaft signalisiert, dass sie für systemische KI-Risiken nicht als Ausfallbürge zur Verfügung steht.
Dafür gibt es gute Gründe. KI-Risiken sind schwer kalkulierbar. Schadenskorrelationen sind hoch. Wenn ein Modell falsch liegt, liegen viele Modelle gleichzeitig falsch. Ein Datenfehler im Trainingsdatensatz trifft nicht einen Kunden, sondern tausende. Das ist das Gegenteil von versicherungstechnisch diversifizierbarem Risiko.
Für die Finanzbranche kommt ein spezifisches Problem dazu: Konzentrationsrisiko. Viele Institute nutzen dieselben externen KI-Modelle oder Cloud-Dienste. Ein Fehler in einem weit verbreiteten Kreditmodell trifft nicht eine Bank, sondern Dutzende gleichzeitig. Die Schäden korrelieren. Genau das meint Lillelund mit systemischen Risiken. Ein Industrieversicherer kann solche Kumulszenarien nicht sinnvoll decken, weil ein einzelnes Ereignis die gesamte Risikogemeinschaft belasten würde.
Hinzu kommt die Regulierung. DORA verlangt von Finanzdienstleistern ein robustes IKT-Risikomanagement. Der EU AI Act stuft viele Finanzanwendungen als Hochrisiko ein. Die BaFin, die FMA und die FINMA erwarten eine dokumentierte Modell-Governance. Eine Versicherungspolice ersetzt keine Governance. Die Aufsicht prüft nicht, ob Sie versichert sind. Sie prüft, ob Sie Ihre Risiken beherrschen.
Besonders kritisch ist die Lage für kleinere Finanzdienstleister. Unabhängige Vermögensverwalter, Fintechs, kleine Banken. Sie haben weniger Eigenkapital als ein Großkonzern. Wenn ein KI-Modell einen größeren Schaden verursacht und die Versicherung nicht zahlt, kann das existenzbedrohend sein. Typisches Beispiel: Ein digitaler Vermögensverwalter setzt einen KI-Assistenten für die Portfolio-Allokation ein. Das Modell empfiehlt auf Basis fehlerhafter Daten eine zu hohe Aktienquote für konservative Kunden. Der Markt dreht. Mehrere Kunden erleiden Verluste und klagen. Die Berufshaftpflicht greift nicht, weil der Schaden durch einen Algorithmus entstanden ist und der Ausschluss für automatisierte Entscheidungen greift.
Häufiges Muster: Fintechs unterschätzen Modellrisiken. Sie testen im Sandbox-Modus, gehen live und merken erst im Schadensfall, dass weder die Betriebshaftpflicht noch die D&O-Versicherung alle Szenarien abdeckt. Dann beginnt die Suche nach einer Spezialpolice. Die ist teuer, hat enge Limits und viele Ausschlüsse. Genau das meint Lillelund mit nicht vollständig versicherbar.
Für die Versicherer selbst ist die Warnung auch strategisch. Die Allianz ist nicht nur Risikoträger, sie setzt KI intern massiv ein. Schadenmanagement, Underwriting, Betrugserkennung. Wenn ein Versicherer öffentlich über systemische KI-Risiken spricht, dann weiß er, wovon er redet. Er sieht die Grenzen des Risikotransfers aus erster Hand.
Lillelund fordert Zusammenarbeit von Staat und Privatwirtschaft. Für die Finanzbranche heißt das: Die Aufsicht wird solche Risiken zunehmend über Eigenkapitalanforderungen adressieren. Ein KI-Risiko, das nicht versicherbar ist, muss möglicherweise mit Kapital unterlegt werden. Das kennt man aus dem operationellen Risiko bei Banken. Wer frühzeitig eine saubere Modell-Governance aufbaut, ist im Vorteil.
KONKRETE HANDLUNGSEMPFEHLUNG
Drei Schritte für Finanzdienstleister, die KI einsetzen oder planen.
Erstens: KI-Risikoinventar erstellen. Erfassen Sie alle KI-Systeme mit Finanzrelevanz. Dazu gehören Modelle für Kreditentscheidungen, Betrugserkennung, Handelsausführung, Portfolio-Allokation, Kundenkommunikation. Dokumentieren Sie je System: Datenquellen, Entscheidungslogik, Verantwortlichkeit, mögliche Fehlermodi. Orientieren Sie sich an der Hochrisiko-Klassifizierung des AI Act. Was nicht im Inventar steht, existiert für die Aufsicht nicht.
Zweitens: Limits und Kontrollen definieren. Jedes KI-System braucht Schwellenwerte. Ab welcher Transaktionsgröße muss ein Mensch freigeben? Wie oft werden Modell-Outputs stichprobenartig geprüft? Wie wird Drift erkannt? Wer stoppt das Modell, wenn die Metriken schlechter werden? Diese Regeln gehören in eine Betriebsvereinbarung für KI-Systeme. Nicht als Absichtserklärung, sondern als dokumentierte Prozedur mit Verantwortlichen und Eskalationsweg.
Drittens: Versicherbarkeit aktiv klären. Gehen Sie mit Ihrem Broker oder Versicherer ins Detail. Fragen Sie nicht nur nach der Police, sondern nach Ausschlüssen für automatisierte Entscheidungen, Modellfehler, Datenfehler, Diskriminierung. Holen Sie sich schriftlich, welche Szenarien abgedeckt sind und welche nicht. Wo Lücken bleiben, brauchen Sie Eigenkapitalpuffer oder Rückstellungen. Bei größeren KI-Projekten kann eine unabhängige Modellvalidierung durch Dritte sinnvoll sein. Das reduziert nicht nur das Risiko, es verbessert auch die Verhandlungsposition gegenüber dem Versicherer.
Mein Rat: Betrachten Sie KI-Risiken nicht als Versicherungsproblem, sondern als Governance-Problem. Die Versicherung ist nur die letzte Verteidigungslinie. Die erste Verteidigungslinie sind Limits, Kontrollen und menschliche Aufsicht. Die zweite Verteidigungslinie ist ein sauberes Modell- und Datenmanagement. Die dritte Verteidigungslinie ist ein Notfallplan für den Fall, dass ein KI-System abgeschaltet werden muss. Erst danach kommt der Risikotransfer.
Die Allianz-Warnung ist unbequem. Aber sie zwingt die Finanzbranche zu einer ehrlichen Diskussion. Wer KI einsetzt, muss die Haftung für KI-Fehler selbst tragen können. Das ist kein Grund, auf KI zu verzichten. Es ist ein Grund, KI professionell zu betreiben.