{"id":17120,"date":"2026-06-22T10:22:03","date_gmt":"2026-06-22T10:22:03","guid":{"rendered":"https:\/\/dydon.ai\/die-genauigkeit-von-ki-bei-der-einhaltung-gesetzlicher-vorschriften-was-das-konkret-bedeutet-und-wie-man-die-beste-quote-erreicht\/"},"modified":"2026-07-06T16:09:20","modified_gmt":"2026-07-06T16:09:20","slug":"die-genauigkeit-von-ki-bei-der-einhaltung-gesetzlicher-vorschriften-was-das-konkret-bedeutet-und-wie-man-die-beste-quote-erreicht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dydon.ai\/de\/die-genauigkeit-von-ki-bei-der-einhaltung-gesetzlicher-vorschriften-was-das-konkret-bedeutet-und-wie-man-die-beste-quote-erreicht\/","title":{"rendered":"Die Genauigkeit von KI bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Was das konkret bedeutet und wie man die beste Quote erreicht"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained 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Bereichen geeignet ist, und derjenige, der vor der Einf\u00fchrung am seltensten getestet wird.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_aaa214-d1 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Die Kluft ist gro\u00df:<\/strong> Eine Studie von Amazon Science (Dezember 2025) ergab, dass herk\u00f6mmliche KI-Tools bei Finanzdokumenten nur eine sachliche Korrektheit von 52 % erreichen. Fachspezifisch optimierte Systeme erreichen hingegen 94 %. Erfahren Sie, wie Sie noch einen Schritt weiter gehen k\u00f6nnen, um eine wirklich hohe Genauigkeitsrate zu erzielen.  <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_d41930-dc kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Warum allgemeine KI zu kurz greift:<\/strong> Sie sagt die wahrscheinlichste Antwort voraus, nicht die richtige. Bei komplexen Rechtsdokumenten mit sich \u00fcberschneidenden Regelwerken und Fachterminologie f\u00fcllt sie L\u00fccken mit plausibel klingenden Inhalten. KI-Experten bezeichnen dies als \u201eHalluzination\u201c.  <\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_4f80ac-d1 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Das menschliche Fachwissen:<\/strong> Das Fachwissen stammt nicht aus dem Modell, sondern wird von Menschen aufgebaut, die sich im regulatorischen Umfeld auskennen, in das System integriert und bei jedem Validierungsschritt aktiv einbezogen.<\/span><\/li>\n\n\n<style>.kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 .kt-svg-icon-list-single{font-size:8px !important;}.kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 .kt-svg-icon-list-text mark.kt-highlight{background-color:unset;font-style:normal;color:#f76a0c;-webkit-box-decoration-break:clone;box-decoration-break:clone;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-bottom:0px;padding-left:0px;}<\/style>\n<li class=\"wp-block-kadence-listitem kt-svg-icon-list-item-wrap kt-svg-icon-list-item-17053_077026-40 kt-svg-icon-list-level-1\"><span class=\"kb-svg-icon-wrap kb-svg-icon-ic_record kt-svg-icon-list-single\"><svg viewBox=\"0 0 8 8\"  fill=\"currentColor\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"  aria-hidden=\"true\"><path d=\"M3 0c-1.66 0-3 1.34-3 3s1.34 3 3 3 3-1.34 3-3-1.34-3-3-3z\" transform=\"translate(1 1)\"\/><\/svg><\/span><span class=\"kt-svg-icon-list-text\"><strong>Was Sie von Ihrer KI-Plattform erwarten sollten: <\/strong>semantisches Dokumentenverst\u00e4ndnis, l\u00fcckenlose R\u00fcckverfolgbarkeit der Quellen, integriertes Fachwissen zu regulatorischen Bereichen und eine Architektur zur Validierung durch Menschen \u2013 und zwar nicht als optionale Funktionen, sondern als Mindestanforderungen.<\/span><\/li>\n<\/ul><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Was versteht man unter einer Genauigkeitsrate in der KI?<\/h2>\n\n<p>Beginnen wir mit den Grundlagen, denn die Trefferquote ist einer jener Begriffe, die im Zusammenhang mit KI zwar von allen verwendet, aber von fast niemandem klar definiert werden. Einfach ausgedr\u00fcckt ist <strong>die Trefferquote eines KI-Systems der prozentuale Anteil der von ihm erzeugten Ergebnisse, die sachlich korrekt sind<\/strong>. Wenn Sie eine KI beauftragen, 100 Zahlen aus einem Rechtsdokument zu extrahieren, und 87 davon richtig sind, betr\u00e4gt ihre Trefferquote bei dieser Aufgabe 87 %. <\/p>\n\n<p>Die KI-Forschungsgemeinschaft hat intensiv daran gearbeitet, dies genau zu messen, und die Ergebnisse sind ern\u00fcchternder, als es das Marketing der meisten KI-Unternehmen vermuten l\u00e4sst. Im Dezember 2025 ver\u00f6ffentlichten Google DeepMind und Google Research das \u201eFACTS Leaderboard\u201c, einen der umfassendsten Benchmarks, die jemals zur Bewertung der sachlichen Genauigkeit von LLMs entwickelt wurden. Dabei wurden f\u00fchrende KI-Modelle anhand von vier unterschiedlichen Dimensionen der sachlichen Korrektheit getestet, wobei Tausende von Beispielen aus der Praxis ber\u00fccksichtigt wurden. <strong>Das Ergebnis: Selbst die leistungsst\u00e4rksten Modelle liefern bei komplexen, dokumentenbasierten Aufgaben in etwa einem von drei F\u00e4llen falsche Fakten.<\/strong> (Quelle: The FACTS Leaderboard: A Comprehensive Benchmark for Large Language Model Factuality, Google DeepMind und Google Research, Dezember 2025:<a href=\"https:\/\/deepmind.google\/blog\/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models\/\"> deepmind.google<\/a>)  <\/p>\n\n<p>Die Forscher \u00e4u\u00dferten sich unverbl\u00fcmt zu den Auswirkungen: <em>\u201eGro\u00dfe Sprachmodelle ver\u00e4ndern die Art und Weise, wie wir auf Informationen zugreifen, doch ihre F\u00e4higkeit, sachliche Genauigkeit zu gew\u00e4hrleisten, ist nach wie vor unvollkommen. Sie k\u00f6nnen falsche Informationen generieren, insbesondere wenn sie komplexe Eingaben erhalten.\u201c<\/em><\/p>\n\n<p>Dies ist der Ausgangspunkt f\u00fcr Allzweck-KI bei allgemeinen Aufgaben. In spezialisierten, regulierten Umgebungen mit hohen Risiken vergr\u00f6\u00dfert sich die Leistungsl\u00fccke erheblich. <strong>Das EU-KI-Gesetz tr\u00e4gt dem bereits Rechnung und schreibt in Artikel 6 vor, dass risikoreiche KI-Systeme \u2013 eine Kategorie, zu der ausdr\u00fccklich KI im Bereich der Bonit\u00e4tsbewertung, der Risikobewertung und der aufsichtsrechtlichen Berichterstattung geh\u00f6rt \u2013 <em>ein \u201eangemessenes Ma\u00df an Genauigkeit<\/em>\u201c erreichen m\u00fcssen, bevor sie eingesetzt werden d\u00fcrfen.<\/strong> Eine 2025 auf arXiv ver\u00f6ffentlichte rechtlich-technische Analyse stellte fest, dass diese Anforderung kritische Entscheidungen dar\u00fcber beinhaltet, welche Fehler akzeptabel sind und welchen Risiken Vorrang einger\u00e4umt wird \u2013 Entscheidungen, die ohne Verst\u00e4ndnis des spezifischen Anwendungsbereichs, in dem die KI eingesetzt wird, nicht getroffen werden k\u00f6nnen. (Quelle:   <em>Ist Ihr KI-Modell genau genug? Die schwierigen Entscheidungen hinter einer konsequenten KI-Entwicklung und dem EU-KI-Gesetz <\/em>, arXiv, 2025: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2604.03254\">arxiv.org<\/a>)<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Was KI-Experten sagen: das Halluzinationsproblem<\/h2>\n\n<p><strong>In der KI-Forschung gibt es einen Begriff daf\u00fcr, was passiert, wenn ein System eine selbstbewusste, plausibel klingende Ausgabe liefert, die sachlich falsch ist: Halluzination. <\/strong>Der Begriff wird zwar oft recht locker verwendet, doch der Mechanismus ist pr\u00e4zise und gut dokumentiert und spielt insbesondere im Finanz- und Regulierungsbereich eine wichtige Rolle.<\/p>\n\n<p>Ein Sprachmodell sucht nicht nach Fakten, so wie eine Suchmaschine Dokumente abruft. Es generiert Antworten, indem es auf der Grundlage von Mustern, die es aus riesigen Mengen an Trainingsdaten gelernt hat, vorhersagt, welcher Text statistisch gesehen auf eine bestimmte Eingabe folgt. Wenn es auf eine Frage st\u00f6\u00dft, die es nicht mit Sicherheit beantworten kann \u2013 weil das Dokument komplex ist, die Terminologie mehrdeutig ist oder der rechtliche Rahmen sehr spezifisch ist \u2013, sagt es nicht: \u201eIch wei\u00df es nicht.\u201c Es generiert die Antwort, die am wahrscheinlichsten klingt, die aber m\u00f6glicherweise \u00fcberhaupt keine Grundlage im Quelldokument hat.   <\/p>\n\n<p>Die Aufsichtsbeh\u00f6rden beobachten die Entwicklung aufmerksam. Der \u201eRegulatory Oversight Report 2026\u201c der FINRA enthielt einen eigenen Abschnitt zum Thema generative KI, in dem Finanzunternehmen ausdr\u00fccklich dazu aufgefordert wurden, Verfahren zu entwickeln, mit denen \u201eHalluzinationen\u201c erkannt werden k\u00f6nnen. Darunter versteht man F\u00e4lle, in denen KI ungenaue oder irref\u00fchrende Informationen generiert, einschlie\u00dflich Fehlinterpretationen von Regeln, Richtlinien oder Kundendaten, die die Entscheidungsfindung beeinflussen. (Quelle: <a href=\"https:\/\/www.wealthmanagement.com\/regulation-compliance\/finra-cautions-broker-dealers-to-catch-hallucinations-when-using-gen-ai\">wealthmanagement.com<\/a>)  <\/p>\n\n<p>Das <strong>EU-KI-Gesetz<\/strong> untermauert dies auf struktureller Ebene. <strong>F\u00fcr KI-Systeme mit hohem Risiko, zu denen unter anderem KI-Anwendungen bei Kreditentscheidungen, Risikobewertungen und der aufsichtsrechtlichen Berichterstattung geh\u00f6ren, schreibt Artikel 14 eine nachweisbare menschliche Aufsicht vor: dokumentiert, technisch durchgesetzt und \u00fcberpr\u00fcfbar. <\/strong> <\/p>\n\n<p>Was Halluzinationen im Compliance-Bereich besonders gef\u00e4hrlich macht, ist, dass sie ohne einen Mechanismus zur R\u00fcckverfolgbarkeit oft unsichtbar bleiben. Ein falscher Wert f\u00fcr die \u201eGreen Asset Ratio\u201c, ein falsch zugeordneter Wert f\u00fcr Scope-3-Emissionen oder ein falsch zugeordneter Taxonomie-Indikator k\u00f6nnen v\u00f6llig korrekt erscheinen, bis jemand die Quelle \u00fcberpr\u00fcft. Und in einem Umfeld nach CRR3, in dem die Offenlegungen gem\u00e4\u00df S\u00e4ule 3 im XBRL-Format im \u00f6ffentlichen Data Hub der EBA ver\u00f6ffentlicht werden und von Aufsichtsbeh\u00f6rden und Marktteilnehmern in Echtzeit abgeglichen werden k\u00f6nnen, sind die Kosten eines unentdeckten Fehlers nicht intern. Sie sind \u00f6ffentlich.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Die Genauigkeitsl\u00fccke zwischen universeller und dom\u00e4nenoptimierter KI<\/h2>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"760\" height=\"460\" src=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-17109\" srcset=\"https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1.png 760w, https:\/\/dydon.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/accuracy-bars-no-titles-760x460-1-300x182.png 300w\" sizes=\"(max-width: 760px) 100vw, 760px\" \/><\/figure>\n\n<p>Der Genauigkeitsunterschied zwischen einem Standard-KI-Tool und einem speziell f\u00fcr ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte Anwendung entwickelten Tool ist kein unbedeutendes technisches Detail. In einer im Dezember 2025 von Amazon Science ver\u00f6ffentlichten Studie wurden verschiedene KI-Systeme anhand derselben Finanzdokumente \u2013 Jahresberichte, Jahresabschl\u00fcsse, beh\u00f6rdliche Unterlagen \u2013 getestet und ihnen dieselben Fragen gestellt. <\/p>\n\n<p>Ein Standard-KI-System \u2013 wie es in den meisten heute auf dem Markt erh\u00e4ltlichen Allzweck-Tools zum Einsatz kommt \u2013 gab in 52 % der F\u00e4lle die richtige Antwort. Ein KI-System, in dessen Kern Finanzfachwissen integriert war, gab in 94 % der F\u00e4lle die richtige Antwort. <\/p>\n\n<p>Dieselben Dokumente. Dieselben Fragen. Fast doppelt so hohe Genauigkeit. (Source: Amazon Science, December 2025: <a href=\"https:\/\/www.amazon.science\/publications\/verafi-verified-agentic-financial-intelligence-through-neurosymbolic-policy-generation\">amazon.science<\/a>)   <\/p>\n\n<p>Worauf ist diese Diskrepanz zur\u00fcckzuf\u00fchren? Nicht auf die Rechengeschwindigkeit. Nicht auf die Gr\u00f6\u00dfe des Modells. Der Unterschied l\u00e4sst sich auf einen einzigen Faktor zur\u00fcckf\u00fchren: darauf, ob das System tats\u00e4chlich versteht, was es liest.   <\/p>\n\n<p>Eine herk\u00f6mmliche KI liest ein Regulierungsdokument so, wie jemand ohne Finanzhintergrund ein Steuergesetz lesen w\u00fcrde. Die W\u00f6rter sind erkennbar, die S\u00e4tze lassen sich korrekt analysieren, und eine Zusammenfassung k\u00f6nnte sogar \u00fcberzeugend klingen. Aber das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, was diese W\u00f6rter im Kontext bedeuten \u2013 welche Zahlen f\u00fcr welchen Rechtsrahmen gelten, welche Einschr\u00e4nkungen die Bedeutung einer Zahl ver\u00e4ndern, welche beiden unterschiedlich formulierten S\u00e4tze eigentlich dasselbe aussagen \u2013, fehlt. Also f\u00fcllt das System diese L\u00fccke mit seiner besten Vermutung. Und in etwa der H\u00e4lfte der F\u00e4lle ist diese Vermutung falsch.    <\/p>\n\n<p>Die Forscher von Amazon Science formulieren es so: <em>\u201eDurch die direkte Einbindung von Fachwissen aus dem Finanzbereich in den Schlussfolgerungsprozess bietet [ein dom\u00e4nenoptimiertes System] einen praktischen Weg hin zu einer vertrauensw\u00fcrdigen Finanz-KI, die den strengen Genauigkeitsanforderungen in den Bereichen Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Investitionsentscheidungen und Risikomanagement gerecht wird.\u201c<\/em><\/p>\n\n<p>Um dies zu verdeutlichen: Wenn ein Compliance-Team ein Standard-KI-Tool verwendet, um 200 Datenpunkte f\u00fcr eine S\u00e4ule-3-Einreichung zu verarbeiten, enthalten etwa 96 dieser Ergebnisse Fehler. Mit einem fachspezifisch optimierten System sinkt diese Zahl auf etwa 12 \u2013 und diese 12 werden zur manuellen \u00dcberpr\u00fcfung markiert, anstatt unbemerkt durchzugehen. Das ist kein marginaler Effizienzunterschied. Es ist der Unterschied zwischen einem Prozess, der Risiken erzeugt, und einem, der sie kontrolliert.   <\/p>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Validierung in der Praxis: Wir bei DYDON AI haben k\u00fcrzlich f\u00fcr einen Kunden in einem spezialisierten Workflow zur aufsichtsrechtlichen Berichterstattung <strong>eine Genauigkeitsrate von 99,54 %<\/strong> erzielt. Dies ist das Ergebnis einer tiefgreifenden, <strong>fachspezifischen Feinabstimmung <\/strong>anhand spezifischer Daten und Dokumente in Kombination mit einer Multi-Modell-Architektur und vollst\u00e4ndiger R\u00fcckverfolgbarkeit der Quellen. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Das menschliche Fachwissen: die eigentliche Quelle des Fachwissens<\/h2>\n\n<p>Hohe Genauigkeit l\u00e4sst sich nicht allein durch Technologie erreichen. <strong>Das Fachwissen, das in einer gut konzipierten Compliance-KI verankert ist, wurde von Menschen aufgebaut <\/strong>\u2013 von Regulierungsspezialisten, die verstehen, wie eine richtige Antwort aussieht und warum eine falsche Antwort gef\u00e4hrlich ist. Dieses Fachwissen endet nicht mit der Inbetriebnahme. Es bleibt im Arbeitsablauf als Validierungsebene aktiv, die die Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcfbar macht.  <\/p>\n\n<p>Die Aufteilung ist klar: <strong>Die KI \u00fcbernimmt die Massenverarbeitung, der Mensch die Beurteilung. <\/strong>McKinsey beschreibt dies als eine \u201eRisk Intelligence\u201c-Funktion, die \u201ealle Verteidigungslinien unterst\u00fctzt, die Berichterstattung automatisiert und die Transparenz verbessert, w\u00e4hrend die Risikomanager die Entscheidungsbefugnis behalten.\u201c (Quelle: <a href=\"https:\/\/mckinsey.com\">McKinsey<\/a>)<\/p>\n\n<p>KPMG hat eine Reduzierung der Zeit f\u00fcr die Erstellung von Berichten um bis zu 85 % dokumentiert, wenn die KI-gest\u00fctzte Datenextraktion vollst\u00e4ndig integriert ist. EY nennt Zeiteinsparungen von bis zu 90 % bei der Compliance-Pr\u00fcfung durch eine durchg\u00e4ngige KI-gest\u00fctzte Vorausf\u00fcllung. Diese Vorteile h\u00e4ngen jedoch vollst\u00e4ndig von einer einzigen Voraussetzung ab: <strong>Der Schritt der menschlichen Validierung muss von Anfang an in die Architektur integriert sein<\/strong> und darf nicht nachtr\u00e4glich hinzugef\u00fcgt werden.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading toc-section\">Was sollte eine KI-Compliance-Plattform leisten?<\/h2>\n\n<p>Das sind keine Unterscheidungsmerkmale. Das sind Mindestanforderungen. <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>L\u00fcckenlose R\u00fcckverfolgbarkeit der Quelle.<\/strong> Jeder extrahierte Wert muss mit seinem Quelldokument, seiner Seite und seiner Passage verkn\u00fcpft sein. Ohne diese Verkn\u00fcpfung k\u00f6nnen die Ergebnisse zwar als vertrauensw\u00fcrdig angesehen, aber nicht \u00fcberpr\u00fcft werden. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integriertes Fachwissen zu regulatorischen Rahmenbedingungen.<\/strong> In CRR3, SFDR, der EU-Taxonomie und dem ESRS verankertes Wissen, das von Fachleuten aus diesem Bereich zusammengestellt und im Zuge der Weiterentwicklung der Rahmenwerke fortlaufend gepflegt wird.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Menschliche Validierung in der KI eingebaut<\/strong> Artikel 14 des EU-KI-Gesetzes schreibt eine nachpr\u00fcfbare menschliche Aufsicht f\u00fcr KI mit hohem Risiko vor.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Datenaufbewahrung und -sicherheit in der EU.<\/strong> Kundenisolierte Infrastruktur, Garantie f\u00fcr keine Datenspeicherung, Zertifizierung nach ISO 27001 und SOC 2 Typ II. F\u00fcr Institute, die Kontrahentendaten und interne Kapitalmodelle verarbeiten, stellt dies eine regulatorische Mindestanforderung dar. <\/li>\n<\/ul>\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong>Sind Sie im Bereich der aufsichtsrechtlichen Berichterstattung, der ESG-Offenlegung oder der Compliance t\u00e4tig und m\u00f6chten wissen, welche Genauigkeitsraten f\u00fcr Ihren konkreten Anwendungsfall realistisch sind?<\/strong><br\/>Teilen Sie uns Ihren Arbeitsablauf mit \u2013 wir pr\u00fcfen, was erreichbar ist und wo derzeit wahrscheinlich L\u00fccken in Ihrem Prozess bestehen.<br\/><strong><a href=\"https:\/\/dydon.ai\/de\/demo-anfragen\/\">Kontaktieren Sie uns \u2192<\/a><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quellen<\/h2>\n\n<ol>\n<li>Amazon Science (December 2025). <em>VERAFI: Verified Agentic Financial Intelligence.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.amazon.science\/publications\/verafi-verified-agentic-financial-intelligence-through-neurosymbolic-policy-generation\">amazon.science<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Google DeepMind (December 2025). <em>FACTS Leaderboard: A Comprehensive Benchmark for LLM Factuality.<\/em> <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/blog\/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models\/\">deepmind.google<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>arXiv (2025). <em>Is your AI Model Accurate Enough? The EU AI Act and AI Accuracy. <\/em> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2604.03254\">arxiv.org<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Aveni (December 2025). <em>AI Hallucinations in Financial Services.<\/em> <a href=\"https:\/\/aveni.ai\/blog\/ai-hallucinations-in-financial-services\/\">aveni.ai<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>FINRA (2026). <em>2026 Annual Regulatory Oversight Report.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.wealthmanagement.com\/regulation-compliance\/finra-cautions-broker-dealers-to-catch-hallucinations-when-using-gen-ai\">wealthmanagement.com<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>McKinsey &amp; Company (2024). <em>How Generative AI Can Help Banks Manage Risk and Compliance.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/risk-and-resilience\/our-insights\/how-generative-ai-can-help-banks-manage-risk-and-compliance\">mckinsey.com<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Galileo AI (2025). <em>Domain-Specific LLM Evaluation.<\/em> <a href=\"https:\/\/galileo.ai\/blog\/domain-specific-llm-evaluation-expert-annotations\">galileo.ai<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>EBA (September 2025). <em>Rising Application of AI in EU Banking and Payments Sector.<\/em> <a href=\"https:\/\/www.eba.europa.eu\/sites\/default\/files\/2025-09\/146b3558-d026-47bf-a872-f05e93ed30d2\/Rising%20application%20of%20AI%20in%20EU%20banking%20and%20payments%20sector.pdf\">eba.europa.eu<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>KPMG (2023). <em>Regulatory Technology Report \u2014 Automated Regulatory Reporting.<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>EY (2023). <em>Global Risk Consulting \u2014 Compliance Verification Automation.<\/em><\/li>\n<\/ol>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was versteht man unter einer Genauigkeitsrate in der KI? Beginnen wir mit den Grundlagen, denn die Trefferquote ist einer jener Begriffe, die im Zusammenhang mit KI zwar von allen verwendet, aber von fast niemandem klar definiert werden. 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