Finanzbranche steht vor neuen Compliance-Risiken

22 Prozent der Finanzdienstleister setzen KI-Agenten produktiv ein, ohne deren Aktivitäten zu überwachen. Eine aktuelle New-Relic-Studie zeigt, warum Observability und KI-Governance für Banken und Finanzunternehmen zunehmend geschäftskritisch werden.

Künstliche Intelligenz verändert die IT-Landschaft im Finanzsektor, doch die Kontrolle über automatisierte Prozesse hält mit dieser Entwicklung nicht immer Schritt. Während Banken und Finanzdienstleister verstärkt KI-Agenten einsetzen, entstehen neue Risiken für Compliance, IT-Sicherheit und operative Stabilität. Der aktuelle „2026 Observability Forecast“ von New Relic zeigt, dass insbesondere die fehlende Überwachung produktiver KI-Systeme zu einer kritischen Schwachstelle werden könnte.

Laut der Studie haben bereits 22 Prozent der Finanzunternehmen KI-Agenten produktiv im Einsatz, ohne deren Aktivitäten systematisch zu überwachen. Die daraus entstehenden Risiken reichen von unentdeckten Fehlfunktionen über unerwünschte Systemänderungen bis hin zu möglichen Verstößen gegen regulatorische Anforderungen.

New Relic beschreibt dieses Phänomen als „Phantom Velocity“: KI-Anwendungen versprechen höhere Produktivität und schnellere Prozesse, doch unerkannte Fehler, Systemausfälle und aufwendige Notfallkorrekturen können diese Effizienzgewinne teilweise oder vollständig zunichtemachen.

DORA verschärft die Anforderungen an KI-Governance und Observability

Gerade im Finanzwesen gewinnt die lückenlose Überwachung automatisierter Prozesse zunehmend an Bedeutung. Mit dem Digital Operational Resilience Act (DORA) gelten in der Europäischen Union verbindliche Anforderungen an das Management von IKT-Risiken, die Behandlung schwerwiegender Sicherheitsvorfälle und die digitale operationelle Resilienz.

Für Finanzunternehmen bedeutet dies, dass auch KI-gestützte Anwendungen und autonome Agenten in bestehende Kontroll- und Risikomanagementprozesse eingebunden werden müssen.

Besonders kritisch wird es, wenn KI-Agenten eigenständig Transaktionen auslösen, Konfigurationen verändern oder auf sensible Finanzdaten zugreifen. Fehlt die notwendige Transparenz über ihre Aktivitäten, können Unternehmen regulatorische Anforderungen möglicherweise nicht mehr ausreichend nachweisen.

Nicht jeder unüberwachte KI-Agent stellt automatisch einen DORA-Verstoß dar. Allerdings erschwert fehlende Observability die Kontrolle technischer Abläufe, die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und die frühzeitige Erkennung sicherheitsrelevanter Ereignisse erheblich.

Damit entwickelt sich Observability von einer primär technischen Disziplin zu einem wichtigen Bestandteil der KI-Governance und des regulatorischen Risikomanagements.

KI-Observability: Finanzbranche liegt noch hinter dem Gesamtmarkt

Die Ergebnisse des „2026 Observability Forecast“ verdeutlichen, dass Finanzunternehmen bei der Überwachung KI-basierter Systeme derzeit noch Nachholbedarf haben.

Während branchenübergreifend bereits 47 Prozent der befragten Unternehmen ihre KI-Anwendungen überwachen, liegt dieser Anteil im Finanzwesen bei lediglich 42 Prozent.

Noch deutlicher zeigt sich die Lücke bei agentischen KI-Systemen. Hier setzen 38 Prozent der Finanzunternehmen entsprechende Monitoring-Lösungen ein. Über alle Branchen hinweg sind es bereits 44 Prozent.

Dabei wächst das Bewusstsein für die Risiken unzureichender Transparenz. 78 Prozent der Führungskräfte im Finanzwesen stimmen der Aussage zu, dass KI-generierter Code den Bedarf an zuverlässiger Observability weiter erhöht. Insbesondere die zunehmende Automatisierung von Entwicklungs- und Betriebsprozessen stellt IT-Abteilungen vor neue Herausforderungen. KI-generierter Code kann die Softwareentwicklung erheblich beschleunigen, zugleich aber zusätzliche Fehlerquellen und schwer nachvollziehbare Abhängigkeiten schaffen.

Ohne geeignete Monitoring- und Analysewerkzeuge steigt damit das Risiko, dass Probleme erst erkannt werden, wenn sie bereits Auswirkungen auf Geschäftsprozesse oder die Verfügbarkeit kritischer Anwendungen haben.

Finanzdienstleister planen deutlichen Ausbau des KI-Monitorings

Die Studie zeigt allerdings auch, dass Finanzunternehmen ihre bisherigen Defizite erkannt haben und entsprechende Investitionen vorbereiten. Unter Berücksichtigung der geplanten Einführungen innerhalb der kommenden zwölf Monate könnte der Anteil der Unternehmen mit KI-Monitoring von derzeit 42 auf 83 Prozent steigen. Damit würde der Finanzsektor sogar den prognostizierten branchenübergreifenden Wert von 80 Prozent übertreffen.

Auch bei der Überwachung agentischer KI-Systeme zeichnet sich eine deutliche Entwicklung ab. Die Einführungsquote könnte von aktuell 38 auf 75 Prozent steigen und damit nahezu das globale Niveau von 77 Prozent erreichen. Diese Zahlen verdeutlichen, dass die Finanzbranche die Kontrolle über KI-Anwendungen zunehmend als strategische Aufgabe betrachtet.

Entscheidend wird allerdings sein, ob die geplanten Maßnahmen tatsächlich umgesetzt werden und in bestehende Sicherheits-, Compliance- und Betriebsprozesse integriert werden können. Denn die reine Einführung zusätzlicher Monitoring-Werkzeuge reicht nicht aus. Unternehmen benötigen eine durchgängige Transparenz über die Aktivitäten ihrer KI-Systeme, deren Berechtigungen, Interaktionen und Auswirkungen auf geschäftskritische Anwendungen.

IT-Ausfälle: Finanzsektor erkennt und behebt Störungen schneller

Bei der klassischen IT-Observability zeigt sich ein anderes Bild. Hier profitiert die Finanzbranche offenbar bereits von ihren etablierten Kontrollmechanismen und der hohen regulatorischen Aufmerksamkeit. Die Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass schwerwiegende IT-Ausfälle im Finanzwesen seltener auftreten als im branchenübergreifenden Durchschnitt. 30 Prozent der befragten Finanzunternehmen berichten von gravierenden IT-Ausfällen, die mindestens einmal wöchentlich auftreten. Über alle Branchen hinweg liegt dieser Anteil bei 36 Prozent.

Auch bei der Erkennung und Behebung kritischer Störungen schneiden Finanzdienstleister besser ab. Die durchschnittliche Erkennungszeit beträgt im Finanzwesen 35 Minuten, während der globale Durchschnitt bei 41 Minuten liegt. Für die Behebung benötigen Finanzunternehmen durchschnittlich 49 Minuten. Branchenübergreifend dauert dies 54 Minuten.

Damit erkennen Finanzdienstleister schwerwiegende IT-Probleme im Mittel sechs Minuten früher und beheben sie fünf Minuten schneller als Unternehmen anderer Branchen. Diese Unterschiede erscheinen zunächst überschaubar. Angesichts der hohen wirtschaftlichen Bedeutung kontinuierlich verfügbarer Finanzdienstleistungen können jedoch bereits wenige Minuten einen erheblichen Einfluss auf den Geschäftsbetrieb haben.

Jede Stunde IT-Ausfall kostet durchschnittlich 1,69 Millionen US-Dollar

Wie hoch die wirtschaftlichen Risiken trotz vergleichsweise kurzer Reaktionszeiten bleiben, zeigen die ermittelten Ausfallkosten. Eine Stunde schwerwiegender IT-Downtime verursacht im Finanzwesen durchschnittliche Kosten von 1,69 Millionen US-Dollar.

Damit liegt die Branche zwar unter dem globalen Durchschnitt von 1,85 Millionen US-Dollar pro Stunde. Dennoch verdeutlicht die Größenordnung, wie wichtig eine schnelle Identifizierung und Behebung technischer Störungen für Banken, Versicherungen und andere Finanzdienstleister ist. Die vergleichsweise guten Ergebnisse lassen sich auch im Zusammenhang mit dem hohen Automatisierungsgrad der Branche betrachten.

So setzen 70 Prozent der Finanzunternehmen auf automatisierte CI/CD-Prozesse (Continuous Integration und Continuous Delivery beziehungsweise Deployment). Weitere 51 Prozent nutzen automatisierte Verfahren für die Incident Response.

Beide Werte liegen laut New Relic über dem branchenübergreifenden Durchschnitt.

Automatisierung kann dazu beitragen, Fehler schneller zu identifizieren, wiederkehrende Aufgaben zu beschleunigen und die Reaktionsfähigkeit von IT-Teams zu verbessern.

Allerdings entstehen durch zusätzliche automatisierte Prozesse auch neue Abhängigkeiten. Gerade deshalb wird eine kontinuierliche Überwachung der beteiligten Systeme immer wichtiger.

Compliance bleibt wichtigster Treiber für Observability

Trotz der wachsenden Bedeutung künstlicher Intelligenz ist Compliance weiterhin der entscheidende Faktor für Investitionen in Observability-Technologien.

Auf die Frage nach den wichtigsten Gründen für den steigenden Observability-Bedarf nennen die befragten Finanzunternehmen am häufigsten die Bereiche Sicherheit, Governance, Risikomanagement und Compliance.

An zweiter Stelle stehen KI-Anwendungen, unmittelbar gefolgt von agentischen KI-Systemen.

Damit zeigt sich eine Entwicklung, die insbesondere für regulierte Branchen relevant ist: Observability wird zunehmend nicht mehr ausschließlich eingesetzt, um die Performance und Verfügbarkeit von Anwendungen sicherzustellen. Vielmehr entwickelt sie sich zu einer zentralen Voraussetzung, um komplexe IT-Landschaften kontrollierbar zu halten, regulatorische Anforderungen zu unterstützen und Risiken durch automatisierte Entscheidungen frühzeitig zu erkennen.

KI-Innovation darf der Governance nicht davonlaufen

„In einer stark regulierten Branche wie dem Finanzwesen darf Innovation der Governance nicht davonlaufen“, sagt Klaus Kurz, Senior Director Solution Consulting, CE/EE/MENA, bei New Relic. „Die Daten zeigen: Finanzinstitute setzen KI-native Tools zurückhaltend ein, doch der Wettlauf hat begonnen. Um ihre operative Disziplin zu halten und unentdeckte Compliance-Verstöße zu vermeiden, müssen sie die Transparenzlücke schließen. Wer KI verantwortungsvoll einsetzen will, muss sie beobachten.“

Die Ergebnisse verdeutlichen einen grundlegenden Zielkonflikt: Finanzunternehmen wollen die Effizienzgewinne durch KI nutzen, müssen gleichzeitig aber hohe Anforderungen an Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und regulatorische Kontrolle erfüllen.

Während die Branche bei der Bewältigung klassischer IT-Störungen bereits vergleichsweise gut aufgestellt ist, entstehen durch autonome KI-Agenten neue Herausforderungen.

Die entscheidende Frage ist daher nicht mehr nur, wie zuverlässig IT-Systeme funktionieren, sondern auch, ob Unternehmen jederzeit nachvollziehen können, was ihre KI-Agenten tatsächlich tun.

Über die Studie

Für den „2026 Observability Forecast “ hat New Relic gemeinsam mit Enterprise Technology Research (ETR) den Stand der Observability im Finanzwesen untersucht. Die Branchenanalyse basiert auf den Antworten von 278 Führungskräften und Fachkräften aus IT und Engineering. Die Daten stammen aus einer globalen Untersuchung mit insgesamt 2.575 Befragten.