Sehr geehrte Damen und Herren
Es ist mir eine Freude, heute beim Point Zero Forum dabei zu sein – einer Veranstaltung, die auf dem Dialog zwischen Politik und Technologie aufbaut, den die Finanzbranche derzeit braucht. SupTech – d. h. Supervisory Technology, der Einsatz von Technologie zur Modernisierung der Finanzmarktaufsicht – befindet sich an dieser Schnittstelle.
Wir sind jetzt im vierten Jahr seit der öffentlichen Einführung von ChatGPT. Unabhängig von den damaligen Erwartungen ist die Richtung nun klar: Die künstliche Intelligenz bedeutet einen grundlegenden Wandel beim Umgang mit Maschinen und Daten und bei der Entscheidungsfindung.
Der Finanzsektor ist dem Vormarsch der KI besonders ausgesetzt, weil er auf Geschwindigkeit, Daten und Vertrauen basiert. Fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen verändern hinter den Kulissen die Abläufe im Finanzwesen bereits seit Jahren unbemerkt. Aus aufsichtspolitischer Sicht sollten wir drei Bereiche besonders im Auge behalten.
Erstens die Geschwindigkeit: Die KI verkürzt die Zeitspannen, mit denen unsere Märkte rechnen. Die Kursfindung, die manchmal mehrere Minuten dauerte, passiert heute innerhalb von Millisekunden. Kreditentscheidungen, die früher ganze Tage in Anspruch nahmen, werden heute in Sekundenschnelle getroffen. Die Effizienz ist real. Aber ebenso real ist auch das immer engere Zeitfenster, in dem ein Fehler erkannt werden kann, bevor er sich ausbreitet.
Zweitens die Marktstruktur: Die leistungsfähigsten Modelle und die zugrunde liegende Rechenkapazität werden von einer Handvoll Anbieter bereitgestellt. Wenn nun die Branche für die Risikobewertung oder Betrugserkennung weitgehend von denselben, wenigen Modellen abhängen würde, wäre ein einzelner Ausfall oder ein einziges fehlerhaftes Modell nicht mehr nur ein Problem für ein einzelnes Unternehmen, sondern könnte potenziell die Systemstabilität gefährden.
Drittens die Governance: Die KI stellt neue Anforderungen an die interne Führung von Institutionen. Der Grundpfeiler der Governance ist die Rechenschaftspflicht. Sie kann nicht an Algorithmen delegiert werden und sie verlangt nachvollziehbare Entscheidungen.
Geschwindigkeit, Struktur und Governance: Alle drei Bereiche müssen stimmen, denn alles hängt vom Vertrauen ab, auf dem das Finanzsystem basiert.
Die Schweiz und Zürich als KI-Zentrum; Erhebungen der FINMA
Die KI ist im Finanzsektor jedoch nicht neu. FinTechs, Banken und Versicherungen setzen sie seit Jahren erfolgreich ein. Das zeigt sich hier in der Schweiz besonders deutlich. Neben der Finanzindustrie hat sich das Land und besonders Zürich zu einem bemerkenswerten Zentrum für künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft und Robotik entwickelt. Talente aus aller Welt fühlen sich von den im KI-Bereich international führenden Hochschulen angezogen. Dadurch ist die Region zu einem Magneten für globale Branchenleader geworden, und u. a. aus diesem Grund wird die Schweiz 2027 den World AI Summit ausrichten.
Als integrierte Aufsichtsbehörde, die Banken, Versicherungen und Vermögensverwalter unter einem Dach vereint, kann die FINMA den Wandel des Finanzsektors durch die KI aus nächster Nähe beobachten. Bereits vor der Einführung von ChatGPT haben wir die erste von inzwischen drei Umfragen zum Einsatz von KI in der Schweizer Finanzbranche durchgeführt. Dabei sind zwei Erkenntnisse besonders bemerkenswert. Zum einen ist die Branche äusserst dynamisch: Für jeden bereits realisierten KI-Anwendungsfall befinden sich zwei weitere in Entwicklung. Zum anderen wird die KI immer ganzheitlicher eingesetzt. Die Anwendungen beschränken sich nicht mehr auf einzelne Funktionen im Back-, Middle- oder Front-Office, sondern erstrecken sich zunehmend über die gesamte Wertschöpfungskette.
Dual Use: Betrug in industriellem Ausmass
Neue Möglichkeiten bringen jedoch auch neue Risiken mit sich, z. B. Cyberrisiken oder Abhängigkeiten von Dritten. Gerade die Effizienzgewinne der KI können auch für schädliche Zwecke missbraucht werden. Das deutlichste Beispiel dafür ist Betrug. Gemäss dem Interpol-Bericht «Global Financial Fraud Threat Assessment» von 2026 ist der KI-gestützte Betrug bereits viereinhalbmal rentabler als herkömmliche Methoden. Agentische Systeme sind heute in der Lage, ganze Betrugskampagnen eigenständig zu planen und durchzuführen. Interpol spricht von Finanzbetrug in industriellem Ausmass. Wir können nur Massnahmen gegen diese Bedrohungen erarbeiten, wenn wir sie verstehen; und wir können nur rechtzeitig reagieren, wenn wir über die richtigen Instrumente und Analysefähigkeiten verfügen. Dabei handelt es sich um einen zentralen Anwendungsfall der SupTech.
SupTech-Erhebung der IOSCO
Genau hier liegt der tiefergreifende Wandel. Man könnte sagen, dass sich die wahre Revolution derzeit nicht im Finanzsektor vollzieht, wo die KI bereits seit Jahren zum Einsatz kommt, sondern bei der Aufsicht. Die KI kann die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, Erkenntnisse ableiten und Entscheidungen treffen, grundlegend verändern. Das berührt den Kern unserer Arbeitsweise.
So lautet denn auch die zentrale Botschaft einer erst letzte Woche von der IOSCO veröffentlichten Erhebung. Bei der IOSCO handelt es sich um die Internationale Organisation für Effektenhandels- und Börsenaufsichtsbehörden aus über 130 Ländern, die über 95 Prozent der weltweiten Wertpapiermärkte abdeckt. In den vergangenen drei Jahren hat die IOSCO eine strategische Initiative im Bereich SupTech ins Leben gerufen, deren Vorsitz die FINMA übernehmen durfte.
Viele Anwendungsfälle; Effizienz und Wirksamkeit
Was bedeutet SupTech also in der Praxis? Die globale Bestandsaufnahme, die etwa drei Viertel der weltweiten Märkte abdeckt, zeigt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen von der automatisierten Dokumentenanalyse über die Untersuchung von Marktmissbrauch bis hin zur Stimmungsanalyse und der Überwachung von Krypto-Engagements. Bei aller Vielfalt lassen sich die Anwendungsfälle in zwei Gruppen einteilen, die den beiden Hauptzielen von SupTech entsprechen: Effizienz und Wirksamkeit. Ich möchte beide davon mit einem konkreten Beispiel der FINMA veranschaulichen.
Beispiel für Effizienz: KI-gestützte Desk Reviews
Effizienz bedeutet im Grunde, dass die Aufsichtsbehörden das machen, was sie schon immer getan haben, aber schneller und kostengünstiger. Nehmen wir z. B. unsere Vor-Ort-Kontrollen. Vor jeder Vor-Ort-Kontrolle müssen immer mehr Dokumente gelesen werden. Deshalb arbeiten wir an einem Anwendungsfall für generative KI, die in diesem ständig wachsenden Dokumentenstapel die genauer zu prüfenden Passagen markiert, noch bevor die eigentliche Vor-Ort-Kontrolle beginnt. Die KI wird anhand der Muster aus zahlreichen früheren Kontrollen und anhand dessen trainiert, was die FINMA-Mitarbeitenden im Laufe der Zeit an Auffälligkeiten identifiziert haben. Das Tool wird auf unserer lokalen Infrastruktur betrieben und befindet sich derzeit in der Proof-of-Concept-Phase.
Aufschlussreich ist dabei für mich der Aufbau des Tools. Ein Modell schlägt Auffälligkeiten vor und ein zweites, unabhängiges Modell prüft jeden Vorschlag: Lässt er sich anhand des Textes belegen, oder ist es lediglich eine Halluzination? Nur Vorschläge, die diese Prüfung erfolgreich durchlaufen haben, werden an die Aufsichtsfachleute weitergeleitet. Und ein Punkt ist entscheidend: Das Tool trifft nie eigenständige Entscheidungen und handelt nie selbstständig. Es liest und macht Vorschläge. Die Entscheidung – und damit auch die Verantwortung – liegt weiterhin bei unseren Mitarbeitenden. Dies ist kein technisches Detail, sondern eine Grundsatzfrage.
Beispiel für Wirksamkeit: Marktmissbrauch
Die Wirksamkeit ist die grundlegendere Veränderung. Zwei Drittel der Aufsichtsbehörden versprechen sich von SupTech vertiefte Erkenntnisse und erweiterte Fähigkeiten. Es ist der Übergang von der Automatisierung – also dem schnelleren Erledigen der gleichen Aufgaben – zu dem, was man als kognitive Erweiterung bezeichnen könnte: Man sieht, was zuvor Unsichtbar war.
Nehmen wir das Beispiel Aufdeckung und Enforcement bei Insiderhandel. Diese Arbeit kann zeitraubend sein. Zunächst muss man verdächtige Handelsmuster in einer Fülle von Transaktionsdaten im Vorfeld einer grossen Kursbewegung erkennen. Dann muss man nachweisen, dass diese Transaktionen tatsächlich auf Insiderinformationen beruhten – etwa indem der Informationsfluss von primären zu sekundären Insidern über ein Netzwerk von Beziehungen rekonstruiert wird. Derzeit entwickeln wir KI-basierte Tools, die beide Aufgaben unterstützen. Dabei setzen wir überwachte Modelle des maschinellen Lernens und Netzwerkanalysen ein.
Herausragende Anwendungsfälle: digitale Vermögenswerte wie beispielsweise Krypto-Überwachung in Beinahe-Echtzeit
Abgesehen von Effizienz und Wirksamkeit gibt es einen Anwendungsfall, der weltweit heraussticht: digitale Vermögenswerte. Wie die gerade gezeigte Grafik verdeutlicht, liegt hier die grösste Diskrepanz zwischen dem Interesse der Behörden und ihren aktuellen Aktivitäten.
Und der Anwendungsfall wird immer wichtiger. Auch die Welt der Token weitet sich immer stärker aus. Neben etablierten Krypto-Assets wie Bitcoin nehmen Stablecoins immer mehr zu: Der Umlaufbestand wird mittlerweile auf über 300 Milliarden US-Dollar geschätzt – zehnmal mehr als noch vor sechs Jahren. Gleichzeitig beobachten wir eine zunehmende Tokenisierung von Wertschriften und anderen realen Vermögenswerten.
Gerade weil das Interesse den Aktivitäten noch voraus ist, lohnt sich die Zusammenarbeit hier besonders, denn auf fachlicher Ebene stehen die Aufsichtsbehörden weltweit vor denselben Herausforderungen und Chancen. An dieser Stelle kommt das IOSCO SupTech Forum ins Spiel, das ich leiten darf. Neben der globalen Erhebung leistet das Forum einen konkreten Beitrag mit einem Pilotprojekt in Form eines SupTech Sprint. Die FINMA hat diesen Sprint gestern hier in Zürich in einem hybriden Format ausgerichtet.
Wir haben über 100 Technologie- und Politikfachleute aus aller Welt versammelt, die wertmässig etwa zwei Drittel der globalen Wertpapiermärkte repräsentierten. Gemeinsam läuteten wir die erste Phase der Entwicklung von Instrumenten für die Aufsicht über den Kryptomarkt ein. Nach dem erfolgreichen Start folgt im September die Entwicklungsphase.
Heute möchte ich Ihnen eines der datengestützten Aufsichtsprojekte der FINMA vorstellen. Wir haben ein Dashboard entwickelt, das die vierteljährlich gemeldeten Mengen mit den täglichen Marktpreisen kombiniert – Token für Token, abgeglichen mit dem Digital Token Identifier , dem Krypto-Äquivalent der ISIN . Das Ergebnis ist eine nahezu in Echtzeit verfügbare Übersicht über die Risiken für das ganze System und für jedes einzelne Institut. Das Dashboard dient als Frühwarnsystem insbesondere für zwei Risiken: das Konzentrationsrisiko, bei dem zu viel von einem einzelnen Institut abhängt, und operative Risiken im Zusammenhang mit Token auf einer einzelnen Blockchain wie Ethereum oder Bitcoin. Die erste Version ist bereits in Betrieb; sie wird derzeit um zusätzliche Funktionen erweitert und soll mittelfristig alle von uns überwachten Lizenztypen umfassen.
Dies sind nur einige von vielen Beispielen, aber ich hoffe, sie machen das Abstrakte greifbar: Für uns ist SupTech kein Versprechen mehr, sondern bereits Realität. Die Umfrage zeigt insgesamt eine klare Motivationslage. Effizienz und Wirksamkeit werden von 91 Prozent der Behörden als hohe oder kritische Priorität eingestuft, der Personalabbau hingegen nur von 4 Prozent. SupTech soll menschliche Aufsichtsfachleute unterstützen, nicht ersetzen.
Drei Erkenntnisse aus den Anwendungsfällen und Regionen
Neben den einzelnen Anwendungsfällen lassen sich global drei Muster erkennen.
Erstens: Trotz aller Fortschritte stehen wir erst am Anfang. Es gibt viele Anwendungsfälle, doch die meisten werden bislang nur teilweise umgesetzt. Auffallend ist, dass kleinere Aufsichtsbehörden sowie solche in Wachstums- und Schwellenländern oft am schnellsten vorankommen und SupTech als Chance zum Aufbau von Aufsichtskapazitäten betrachten.
Zweitens: SupTech hat sich vom Experiment zur strategischen Priorität entwickelt. Das Thema ist nicht mehr nur Sache des IT-Backoffice, sondern wird heute direkt von den Verwaltungsratspräsidentinnen und -präsidenten sowie den CEOs vorangetrieben. Das ist entscheidend: Angesichts ihrer Tragweite sollte KI als strategische Frage und nicht nur als operatives Instrument betrachtet werden. Das Engagement zeigt sich auch in den Finanzen. Gut die Hälfte der Länder verfügt heute über ein spezifisches Budget für SupTech; bei kleinen Aufsichtsbehörden und in Schwellenländern sind es noch mehr. Die Anfangsinvestitionen können erheblich sein, doch Untätigkeit wäre wahrscheinlich teurer.
Drittens: Bei den Instrumenten, die die Aufsichtsbehörden nutzen, ist die KI eindeutig der wichtigste Enabler – noch vor einem besseren Zugang zu Daten und Cloud Computing. Wichtig ist: Die Einführung ist kein von den Anbietern getriebener Technologie-Push. Nur eine Minderheit sieht allein die Verfügbarkeit von Tools als entscheidenden Treiber. Es handelt sich vielmehr um einen strategischen Pull: Echte Aufsichtsbedürfnisse bestimmen die Technologie, nicht umgekehrt. Die Kehrseite ist natürlich das Risiko: Cyber- und Datensicherheit werden von den Behörden als Hauptprobleme angegeben, vor den Abhängigkeiten von Dritten.
Modernisierung der Aufsicht durch SupTech
Abschliessend möchte ich noch Folgendes erwähnen: Die KI wird in der Finanzindustrie schon seit Langem eingesetzt, doch erst jetzt werden ihre Auswirkungen zunehmend auch in der Aufsicht spürbar. SupTech birgt ein einmaliges Potenzial, um unsere Arbeit zu modernisieren, und die Vorteile sind bereits greifbar. Durch die Automatisierung arbeitsintensiver Abläufe können wir administrative Hürden reduzieren sowie Agilität und Tempo verbessern. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern setzt Ressourcen dort frei, wo sie den grössten Nutzen stiften. Und dank präziserer analytischer Einblicke werden wir unsere Aufsicht nicht nur beschleunigen, sondern auch vertiefen.
Der limitierende Faktor für die KI im Aufsichtsbereich liegt aber nicht in der Performance des neusten Modells, sondern in unserer Fähigkeit, die Tools strategisch einzusetzen, wirksam zu beaufsichtigen und dafür zu sorgen, dass sie den an diesem Prozess beteiligten Menschen dienen. Die Verantwortung für die Modernisierung der Aufsicht liegt hauptsächlich bei uns als Aufsichtsbehörden. Wir müssen diese Gelegenheit beim Schopf packen.
Vielen Dank.
