In der Praxis bedeutet dies, dass Finanzinstitute ihre IKT-Systeme und -Prozesse regelmäßig überprüfen, evaluieren und kontinuierlich optimieren müssen, um sicherzustellen, dass sie sicher, zuverlässig und widerstandsfähig gegenüber Bedrohungen sind.
In der heutigen digitalen Ära nimmt das IT-Sicherheits- und Risikomanagement im Finanzsektor eine zentrale Rolle ein. Dies wird durch die DORA-Verordnung unterstrichen, welche wichtige Vorgaben zur Bewältigung digitaler und operationeller Risiken enthält. Künstliche Intelligenz (KI) wird dabei eine Schlüsselrolle bei der Unterstützung dieser Bemühungen spielen.
Einsatz von KI im Risikomanagement
Beim IKT-Risikomanagement können fortschrittliche KI-Modelle für die Anomalieerkennung eingesetzt werden. Diese Modelle lernen aus dem normalen Netzwerkverhalten und identifizieren ungewöhnliche Aktivitäten, die auf Sicherheitsverletzungen hinweisen könnten. Dies stellt eine erhebliche Verbesserung gegenüber traditionellen Methoden dar, die solche Anomalien möglicherweise nicht erkennen.
Im Bereich der Behandlung, Klassifizierung und Berichterstattung über IKT-bezogene Vorfälle bietet KI zusätzliche Vorteile. Durch den Einsatz von Technologien wie Natural Language Processing (NLP) kann KI automatisch Berichte über Sicherheitsvorfälle analysieren und sie basierend auf ihrer Schwere und ihrem Risiko kategorisieren. Dies beschleunigt den Prozess und stellt sicher, dass Vorfälle entsprechend ihrer Bedeutung priorisiert werden.
Bei Tests der digitalen operationellen Resilienz decken KI-Simulationstools potenzielle Schwachstellen in Netzwerken und Systemen auf. Diese Tools sind auch in der Lage, „what-if"-Analysen durchzuführen, um die Auswirkungen verschiedener Szenarien zu simulieren und Unternehmen bei der Vorbereitung auf verschiedene Eventualitäten zu unterstützen.
Im Bereich des Managements von IKT-Drittparteienrisiken bietet KI einen signifikanten Mehrwert. KI-basierte Überwachungssysteme überwachendie Dienstleistungen von Drittanbietern kontinuierlich und schlagen Alarm bei Abweichungen von vereinbarten Service-Level-Agreements oder potenziellen Sicherheitsproblemen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt der DORA-Verordnung sind die Vereinbarungen über den Austausch von Informationen. KI-Systeme, die mit NLP und maschinellem Lernen arbeiten, analysieren große Datenmengen, identifizieren Trends und treffen Vorhersagen über zukünftige Bedrohungen.
Der Einsatz von KI-Tools unterstützt auch eine kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Bemühungen um die DORA-Umsetzung. Durch Datenanalyse und maschinelles Lernen lassen sich Trends in den Daten erkennen, die auf potenzielle Problembereiche hinweisen. Dies trägt dazu bei, dass Finanzinstitute ihre Strategien kontinuierlich anpassen und optimieren können.
Fazit: KI als Schlüssel zur Erfüllung der DORA-Anforderungen
Insgesamt zeigt sich, dass KI eine unverzichtbare Rolle bei der Bewältigung der durch die DORA-Verordnung gestellten Herausforderungen spielt. Sie automatisiert Prozesse, ermöglicht tiefgreifende Analysen und macht auf Anomalien aufmerksam. KI bietet somit Finanzinstituten die Möglichkeit, sich effektiv und ressourcenschonend an die sich ständig ändernde Landschaft der digitalen und operationellen Risiken anzupassen und diese kontinuierlich zu reporten.
