MAS-Leitlinien zu KI-Risiken: Eine nützliche Vorlage über Banken hinaus

Für Banken geschriebene Regulierung begeistert Marketer selten. Diese sollte sie zumindest zum Mitschreiben bringen. Am 7. Oktober veröffentlichte die Monetary Authority of Singapore ihre Guidelines on Artificial Intelligence Risk Management. Banken, Versicherer und andere Finanzinstitute sind die direkte Zielgruppe. Doch die Logik der Leitlinien ist eine saubere Vorlage für jedes Team, das KI für Entscheidungen über Kunden einsetzt, auch im Marketing.

Was passiert ist

Laut der Pressemitteilung der MAS gelten die Leitlinien für alle Finanzinstitute und alle Formen von KI-Technologie, mit einem „prinzipienbasierten und risikoproportionalen Ansatz“. Die MAS hatte sie im November 2025 zur Konsultation gestellt.

Die Erwartungen lassen sich in einige Gruppen gliedern. Vorstand und Geschäftsleitung sollen KI-Risiken beaufsichtigen und klare Rollen, Risikoappetit und Rahmenwerke festlegen; ein eigenes KI-Komitee ist nicht erforderlich, wenn bestehende Strukturen eine angemessene Aufsicht gewährleisten. Institute sollen ihre KI-Nutzung identifizieren, Inventare führen, die Wesentlichkeit jeder Nutzung bewerten und über den gesamten Lebenszyklus angemessene Kontrollen anwenden — von Data Governance, Tests, menschlicher Aufsicht und Cybersicherheit bis zu Monitoring und Change Management. Sie bleiben für die in ihren Dienstleistungen eingesetzte KI verantwortlich, auch wenn sie von Dritten stammt, und sollen Zusicherungen einholen und ausgleichende Kontrollen anwenden oder einen Dienst einschränken, aussetzen oder ersetzen, dessen Risiken außerhalb ihres Risikoappetits liegen.

Die Leitlinien treten am 7. Oktober 2027 in Kraft, einige Abschnitte gelten bis zum 7. Oktober 2028. Die MAS wies zudem auf die zunehmende Nutzung agentischer KI-Systeme hin, die autonom handeln und Tools nutzen können, und kündigte an, 2027 den Sektor dazu zu konsultieren, welche zusätzlichen Leitlinien hilfreich wären.

Warum das wichtig ist

Schauen Sie, wo KI heute in einer Bank mit Kunden in Berührung kommt: Produktempfehlungen, Next-Best-Offer-Engines, Chatbots, Kreditmarketing, Betrugsprüfung, generierte Inhalte in Kampagnen. Vieles davon wird vom Marketing betrieben oder beauftragt. Nach diesen Leitlinien muss ein Großteil davon in ein Inventar aufgenommen, auf Wesentlichkeit bewertet und über den gesamten Lebenszyklus gesteuert werden.

Die Klausel zu Drittanbietern ist für das Marketing am wichtigsten. Marketingteams kaufen viel KI ein: von Werbeplattformen, Martech-Anbietern, Agenturen und Freelancern mit eigenen Tools. Die MAS stellt klar, dass das Institut verantwortlich bleibt. „Der Anbieter war's“ ist keine Kontrolle.

Und der Zeitplan ist großzügig, aber nicht lang. Ein Jahr bis zum Inkrafttreten der Hauptabschnitte reicht, um ein Inventar sauber aufzubauen — aber nicht, um es im letzten Quartal zu erledigen.

Was meine Forschung sagt

Ich habe auf der WSDM 2023 einen Vortrag mit dem Titel Under the Hood of Social Media Advertising: How Do We use AI Responsibly for Advertising Targeting and Creative Evaluation gehalten. Das Kernargument war, dass die ethischen und datenschutzrechtlichen Fragen rund um automatisiertes Profiling, Targeting und Creative-Scoring nicht abstrakt sind. Sie ergeben sich aus konkreten Designentscheidungen, die sich dokumentieren und kontrollieren lassen.

Genau dazu zwingt ein KI-Inventar. Halten Sie für jeden Einsatz fest, welche Daten hineingehen, welche Entscheidung herauskommt, wer sie prüft und was passiert, wenn etwas schiefgeht. Meine Forschung zu erklärbarer KI für das Marketing, von Against Opacity (ACM Multimedia 2023) bis MindFuse (ACM Multimedia 2025), beruhte auf demselben Instinkt: Wenn die Empfehlung eines Modells Geld oder Kunden betrifft, sollten die Verantwortlichen sehen können, warum es diese Empfehlung gegeben hat.

Ich habe in Forbes auch dargelegt, dass Transparenz für marketinggetriebene Unternehmen wichtig ist. Regulierer machen aus diesem Prinzip nun aufsichtsrechtliche Erwartungen. Teams, die Erklärbarkeit bereits praktizieren, werden Compliance deutlich günstiger finden.

Eine praktische Checkliste für Marketingteams (in der Finanzbranche und darüber hinaus)

• Erstellen Sie das Inventar. Listen Sie jedes KI-System auf, das das Marketing nutzt oder beauftragt: Targeting, Empfehlungen, Chatbots, Content-Generierung, Creative-Scoring, Analytik.
• Bewerten Sie die Wesentlichkeit ehrlich. Ein Tool, das interne Notizen entwirft, ist risikoarm. Ein Modell, das entscheidet, welche Kunden ein Kreditangebot sehen, ist es nicht.
• Erfassen Sie Drittanbieter. Halten Sie für jeden Anbieter und jede Agentur fest, welche KI sie in Ihrem Namen einsetzen und welche Zusicherungen Sie erhalten haben.
• Setzen Sie Menschen dort ein, wo es zählt. Legen Sie fest, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist, bevor kundenwirksame Ausgaben live gehen.
• Überwachen Sie nach dem Start. Modelle driften, und Kampagnen ändern sich. Planen Sie Überprüfungen ein, besonders nach Modell-Updates von Anbietern.
• Beobachten Sie die Konsultation zu agentischer KI. Wenn Sie Agenten erproben, die mit Kundendaten arbeiten, rechnen Sie mit spezifischen Leitlinien und gestalten Sie schon jetzt auf Prüfbarkeit hin.

Singapurs Regulierer haben die Angewohnheit, Leitlinien zu schreiben, die später zum regionalen Standard werden. Wenn Ihr Unternehmen in ganz Südostasien tätig ist, ist es sinnvoll, diese Leitlinien als Vorschau zu betrachten, auch wenn Sie keine Bank sind.

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