Am 29. Juli 2026 trat das Gesetz zur Durchführung der europäischen KI-Verordnung in Kraft. Einen Tag später, am 2. August 2026, griffen die ersten Transparenzpflichten des EU AI Act unmittelbar. Der Abstand zwischen beiden Daten — 72 Stunden — beschreibt das Grundproblem des neuen Regimes: Die Aufsichtsbehörde übernahm Zuständigkeit, bevor die Prüfarchitektur stand.

Die BaFin ist nun Marktüberwachungsbehörde für KI-Systeme, die in direktem Zusammenhang mit regulierten Finanztätigkeiten stehen. Daneben bleibt die Bundesnetzagentur für KI außerhalb dieses Kernbereichs zuständig, etwa im Personalmanagement von Finanzunternehmen. Die Grenzziehung klingt sauber; in der Praxis arbeiten Kreditinstitute mit Systemen, deren Einsatzbereiche diese Linie mehrfach kreuzen.

Was das Gesetz fordert — und was es offen lässt

Die Transparenzpflichten, die seit August 2026 gelten, sind überschaubar: KI-generierte Inhalte müssen als solche kenntlich gemacht werden, Nutzer müssen wissen, wenn sie mit einem Chatbot interagieren. Das ist der unterste Absicherungsring. Der eigentlich kritische Bereich — Systeme zur Kreditwürdigkeitsprüfung, Scoring-Modelle, KI-gestützte Risikobewertung in der Lebens- und Krankenversicherung — fällt unter den Hochrisiko-Katalog des AI Act. Diese Systeme unterliegen den schärferen Anforderungen erst ab dem 2. Dezember 2027.

Verbotene KI-Praktiken, darunter Social Scoring und manipulative Systeme, sind bereits seit dem 2. Februar 2025 untersagt. Auch hier ist die Durchsetzungsfrage offen: Eine Verordnung, die etwas verbietet, ohne das verbotene Verhalten operativ prüfbar zu definieren, schafft vor allem Rechtsrisiko für die Unternehmen — und Auslegungsspielraum für beide Seiten.

Bei Verstößen kann die BaFin Bußgelder bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des Jahresumsatzes verhängen. Das ist der Sanktionsrahmen des AI Act, den das Durchführungsgesetz übernimmt. Über welche Prüfpfade die BaFin Verstöße überhaupt feststellen will, lässt die Gesetzeslage weitgehend offen. Die konkreten Kriterien für stichprobenartige Überprüfungen sind noch nicht spezifiziert.

Das Black-Box-Problem trifft auf ein Dokumentationspflichten-Regime

Hier liegt die strukturelle Spannung des neuen Regimes. Moderne KI-Systeme im Kreditgeschäft — insbesondere Gradient-Boosting-Modelle und neuronale Netze — sind nicht von außen lesbar. Ihre Entscheidungen lassen sich im Nachhinein approximieren, erklären im technischen Sinn lassen sie sich nur in Grenzen. Die regulatorische Antwort darauf ist Dokumentationspflicht: Finanzinstitute müssen ihre Systeme beschreiben, Logging betreiben, menschliche Kontrollpunkte einziehen und Erklärbarkeit gewährleisten.

Was diese Anforderungen in der Praxis erzeugen, ist ein Compliance-Artefakt: ein Dokumentenkorpus, der die Existenz von Prozessen belegt, nicht die Güte der Modelle. Die BaFin kann prüfen, ob eine Bank ein Risikomanagementdokument zu ihrem Scoring-Modell besitzt. Ob das Modell tatsächlich diskriminierungsfrei arbeitet, ob seine Kalibrierung für Antragsteller aus bestimmten Einkommensgruppen systematisch verzogen ist — das ist mit Dokumentenprüfung nicht feststellbar. Dafür bräuchte es Zugang zu Trainingsdaten, Testprotokollen und Modellarchitekturen sowie Personal, das diese Artefakte inhaltlich bewerten kann.

Zur Frage, wie viele spezialisierte Prüfer für algorithmische Systeme die BaFin derzeit beschäftigt, fehlt eine belastbare öffentliche Zahl. Die Behörde baut rund 30 Stellen im Prüfbereich auf — primär für Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung, nicht explizit für KI. BaFin-Präsident Mark Branson hat die Notwendigkeit betont, fairen Zugang zu Finanzdienstleistungen zu sichern und Diskriminierung durch KI zu verhindern. Die personelle Realität dahinter bleibt unausgewiesen.

Verzahnung mit DORA — und wo sie aufhört

Die BaFin hatte bereits im Dezember 2025 eine Orientierungshilfe zu IKT-Risiken beim KI-Einsatz veröffentlicht, die KI ausdrücklich im Risikomanagement nach dem Digital Operational Resilience Act (DORA) verankert. Damit ist KI-Governance in die bestehende Aufsichtsinfrastruktur eingebettet — ein pragmatischer Schritt, der verhindert, dass Institute ein zweites paralleles Rahmenwerk aufbauen müssen. KPMG hat in einer Analyse vom Januar 2026 die Verzahnung von DORA und AI Act als die entscheidende Koordinierungsaufgabe für Compliance-Teams beschrieben.

Die Grenze dieser Verzahnung: DORA adressiert operationelle Resilienz, nicht inhaltliche Fairness. Ein System, das stabil läuft, korrekt geloggt wird und einen definierten Wiederherstellungspfad hat, erfüllt DORA-Anforderungen — unabhängig davon, ob seine Kredit-Ablehnungsquote für bestimmte Bevölkerungsgruppen statistisch auffällig ist.

Was ab Dezember 2027 anders sein soll

Mit dem Stichtag für Hochrisiko-KI verschärft sich das Bild. Dann müssen Institute nachweisen, dass ihre Kreditscoring- und Versicherungsbewertungsmodelle die Anforderungen des AI Act erfüllen: technische Dokumentation, Konformitätsbewertung, Registrierung in der EU-Datenbank für Hochrisiko-Systeme, laufendes Monitoring nach Inbetriebnahme. Das ist ein substanziell anderer Aufwand als die heutigen Kennzeichnungspflichten.

Ob dieser Stichtag hält, ist eine regulatorische Erwartung, keine Gewissheit: Einige Quellen nennen für bestimmte regulierte Hochrisiko-KI auch August 2027 als relevantes Datum. Die Fristen sind partiell inkonsistent.

Ob die BaFin bis dahin die Prüfkapazitäten aufgebaut hat, um Konformitätsbewertungen für mehrere hundert Hochrisiko-Systeme im deutschen Finanzsektor inhaltlich zu beurteilen, entscheidet sich nicht im Gesetzestext, sondern im Stellenplan.