Leitfäden: KI-Governance
Alle Artikel in der Kategorie KI-Governance
Zugriffsüberprüfungen für KI-Agenten: So zertifizieren Sie, was ein Agent darf
Rezertifizierung von Zugriffsrechten für KI-Agenten nach Bankenmuster: Grundgesamtheit, Prüfer, Einzelpositionen, Entscheidungen zu Bestätigung oder Entzug, Tests, Nachweise und ein durchgerechnetes Beispiel.
MAS-Leitlinien zum KI-Risikomanagement sind final: Was Banken bis 2027 und 2028 umsetzen müssen
Die MAS hat ihre Leitlinien zum KI-Risikomanagement am 7. Oktober 2026 veröffentlicht. Was Finanzinstitute bis zum 7. Oktober 2027 und 2028 erfüllen müssen und was der finale Text zu KI-Agenten sagt.
Bank of England: AI-Harness-Engineering für Finanzdienste
Was die Harness-Engineering-Notiz der Bank of England für Agentenbefugnisse, Tool-Zugriff, Genehmigungen und Nachweise in Finanzdiensten bedeutet.
EU-KI-Gesetz: Was sich am 2. Dezember 2026 ändert (Checkliste)
Am 2. Dezember 2026 gelten zwei neue Verbote nach Artikel 5 und die Schonfrist für maschinenlesbare Kennzeichnungen endet. Eine Checkliste nach Rolle und Horizont bis 2027 und 2028.
MAS AIRG: Übergangsplan für agentische KI bis Oktober 2027 und 2028
Die MAS hat ihre Leitlinien zum KI-Risikomanagement am 7. Okt. 2026 finalisiert. Ein Plan Quartal für Quartal für Agentenprogramme bis zu den Anwendungsterminen 2027 und 2028.
Ausgefüllte FRIA als Praxisbeispiel: AML-Alert-Triage-Agent
Eine vollständig ausgefüllte Grundrechte-Folgenabschätzung nach der Struktur des Artikels 27 für eine fiktive EU-Bank mit AML-Alert-Triage-Agent: alle sechs Abschnitte, Risikoregister, Laufzeitkontrollen, Download.
Prüfen Sie Copilot, Agentforce und benutzerdefinierte KI-Agenten
Wenden Sie eine Prüfmethode auf Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce und benutzerdefinierte KI-Agenten an, mit Plattformnachweisen, Checklisten und einem gültigen Schemabeispiel.
AI Agent Audit-Software: Anforderungen, Kategorien und ein Leitfaden für neutrale Käufer
Bewerten Sie die KI-Agent-Audit-Software mit 12 Anforderungen, aktuellen Anbieterkategorien, Beschaffungstests, Stack-Anleitung und einer herunterladbaren Käufer-Checkliste.
AML Alert-Triage Agents: Kontrollen und Beweise
Steuern Sie einen AML-Warnungstriage-Lauf von der Aufnahme über die Entsorgung, die Überprüfung durch den Hersteller, die Wiederherstellung und die versiegelten Beweise mit überprüfbaren Richtlinienschwellenwerten.
Menschliche Aufsicht über KI-Agenten: Wann ist eine Genehmigung erforderlich?
Legen Sie fest, wann ein KI-Agent fortfahren darf, geprüft werden muss oder stoppen muss. Mit Policy-Tabelle für vier Ergebnisse, Maker-Checker-Workflow, Nachweisschema und Playbook.
NIST AI RMF vs. EU AI Act vs. ISO/IEC 42001: Was gilt für Sie?
Vergleich von NIST AI RMF, EU AI Act und ISO/IEC 42001 nach Autorität, Geltungsbereich, Assurance, Nachweisen und Abdeckung von Agenten-Kontrollen.
Playbook zur Reaktion auf KI-Agent-Vorfälle: Eindämmen, Rollback, Beweise, Bericht
Ein praktisches Playbook zur Reaktion auf KI-Agentenvorfälle für Eindämmung, sicheres Rollback, Beweissicherung, Wiederherstellung und Meldeentscheidungen gemäß Artikel 73 des EU-KI-Gesetzes.
Das AI Agent Register: Eine plattformübergreifende Inventarvorlage für Copilot, Agentforce und benutzerdefinierte Agenten
Laden Sie eine plattformübergreifende Inventarvorlage für KI-Agenten herunter, die Eigentum, Autonomie, Berechtigungen, Systeme, Genehmigungsregeln, Beweise, Überprüfungsauslöser und bekannte Lücken abdeckt.
Laufzeit-KI-Governance: Vorher, bei und nachher
Die Laufzeit-KI-Governance steuert Agentenaktionen während der Systemausführung. Erfahren Sie, wie es sich von Observability, Leitplanken und Governance of Record unterscheidet.
Der KI-Agenten-Sicherheitsvorfall bei Hugging Face: 17.000 aufgezeichnete Ereignisse, Phase für Phase
Was Hugging Face über ein von einem autonomen KI-Agenten verursachtes Eindringen offengelegt hat, was OpenAI später seinen eigenen Modellen zuschrieb und welche Kontrollen vor der Ausführung einer Agentenaktion greifen müssen.
So prüfen Sie ein KI-Agentensystem: Ein Unternehmens-Framework für die Produktion
Ein für die Feldarbeit bereites 12-Domänen-AI-Agent-Audit-Framework für Umfang, Eigentum, Autorität, Laufzeitkontrollen, Stichproben, Beweise, Ergebnisse und Nachverfolgung.
Rechenschaftspflichtmatrix für KI-Agenten: Wem gehört was in der Produktion?
Eine praxistaugliche Verantwortlichkeitsmatrix für 13 KI-Agent-Governance-Rollen in den Bereichen Design, Genehmigung, Freigabe, Laufzeit, Vorfälle, Änderungen und Stilllegung.
AI-Agent-Auditprogramm: Umfang, Stichproben, Nachweise und Berichterstattung
Ein feldtaugliches internes Auditprogramm für den Umfang der KI-Agenten, die Vollständigkeit der Population, die Risikobewertung, Kontrolltests, Probenahmen, Beweise, Ergebnisse und Nachverfolgung.
SAFR erklärt: das Laufzeit-Framework der MAS für KI-Agenten im Finanzsektor
SAFR ist die Laufzeit-Governance-Referenz von MAS BuildFin.ai für KI-Agenten im Finanzsektor. Im Überblick: vier Komponenten, vier Dispositionen, Governance Envelopes und Mandate.
Die AML Agent Control & Evidence Map: Jede Agentenaktion, ihr Kontrolltor, ihr verantwortlicher Mensch und ihre versiegelten Beweise
Die kanonische Tabelle, die jede AML- und Zahlungs-KI-Agentenaktion ihrem Kontrolltor, ihrem verantwortlichen Menschen und ihrem versiegelten Beweisdatensatz zuordnet, mit Querverweisen zu DORA, AMLR und Wolfsberg.
Warum statische KI-Governance bei Agenten in der Produktion versagt
KI-Governance, die für statische Modelle konzipiert wurde, kann autonome Agenten nicht regulieren, die dynamisch schlussfolgern und in Maschinengeschwindigkeit handeln. Die Erkenntnisse aller großen Analysten, Standardisierungsgremien und Technologieplattformen laufen auf eine Schlussfolgerung hinaus: Governance muss ins System hinein verlagert werden.
Verantwortliche Autonomie: Aufsicht für KI-Agenten
Die Debatte um die menschliche Kontrolle wird oft als falsche Binärdarstellung dargestellt: Menschen überprüfen jede Entscheidung oder die KI agiert autonom. Bei einer wirksamen Aufsicht geht es darum, die richtigen Kontrollen zum richtigen Zeitpunkt mit klarer Verantwortlichkeit durchzuführen. Das ist rechenschaftspflichtige Autonomie.
Audit-Trails für KI-Agenten: LLM-Observability und prüffähige Nachweise
Was LLM-Observability-Traces aufzeichnen, was ein Audit-Trail nach dem EU AI Act ergänzt und welche Felder es einem Prüfer erlauben, eine Aktion eines KI-Agenten zu verifizieren, nachzuverfolgen und nachzuspielen.
KI-Governance-Engpass: Warum die Einführung von KI-Agenten ins Stocken gerät
Die Einführung von KI-Agenten in Unternehmen scheitert nicht an technischen Fähigkeiten, sondern an der Governance-Kapazität. Organisationen können KI-Agenten schneller entwickeln, als sie diese genehmigen, überwachen und auditieren können. Um diese Governance-Lücke zu schließen, muss Governance als ermöglichende Infrastruktur verstanden werden.
Schatten-KI: Das versteckte Compliance-Risiko in Ihrer Organisation
Wie nicht autorisierte KI-Tools Compliance-Lücken unter dem EU AI Act erzeugen. Erfahren Sie, wie Sie Schatten-KI identifizieren, inventarisieren und steuern – bevor die Aufsichtsbehörden es tun.
Leitfaden zur Einhaltung von KI-Agenten: Anforderungen des EU-KI-Gesetzes
Klassifizieren Sie KI-Agentensysteme, kartieren Sie Anbieter- und Bereitstellerpflichten und dokumentieren Sie menschliche Aufsicht, Protokollierung, Risikokontrollen, Überwachung und Prüfungsnachweise.