Regulierung, Daten, KI & Plattformen
im Zusammenspiel von Banken & Versicherungen
17 - 19 March 2026 | Bad Nauheim
Ulf Herbig
Chair der EFAMA AI Task Force EFAMAUlf Herbig ist CEO von Kreios und verfßgt ßber mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Fondsindustrie mit Fßhrungsrollen in den Bereichen Produkt, Daten, Technologie und Regulierung. Neben regulatorischen Arbeitsgruppen liegt ein besonderer Schwerpunkt seiner Arbeit auf dem transformativen Potenzial kßnstlicher Intelligenz im Asset Management. In diesem Zusammenhang leitet er einflussreiche Arbeitsgruppen zu KI und Technologie bei EFAMA und ALFI. Dort trägt er zur Gestaltung regulatorischer Rahmenbedingungen, technologischer Innovationen und branchenweiter Standards bei.
Big Idea & Innovation Day
3:30 PM Podiumsdiskussion: Wo liegen die grĂśĂten Potenziale von Generativen & Agentic AI in Banken,Versicherungen und Fondsgesellschaften?
⢠Agentic AI in der Anwendung: Bonitätsbeurteilung, TransaktionsuĚberwachung, Fallbearbeitung, Angebotsgenerierung und adaptive EntscheidungsunterstuĚtzung
⢠EinsatzmÜglichkeiten bei Versicherern: automatisierte Schadensregulierung, dynamische Kundeninteraktion, internes Wissensmanagement und kontextbasierte Dokumentenverarbeitung
⢠Potenziale von Generative AI: Effizienzsteigerung, Prozessautomatisierung, Qualitätssicherung â z. B. im Risikomanagement, in der Compliance, ESGBerichterstattung oder bei Data-Quality-Aufgaben
⢠Regulatorische Perspektive: EU AI Act, Umgang mit Testdaten, Modellverantwortung, Produkthaftung und Governance im agentischen Systemkontext
⢠Kulturelle Dimension: Integration von KI in bestehende Entscheidungsprozesse, Bewusstseinsbildung und Veränderung von Kontrolllogik & Rollenverständnis
4:30 PM Jenseits des Algorithmus: Ein multidimensionales Framework fĂźr KI-Governance und ICT-Risiko
⢠Erweiterte Bewertung von Business- und Technologie-Risiken in AI-Use-Cases â die neue Version unterstĂźtzt eine ganzheitliche Analyse Ăźber Compliance hinaus.
⢠EinfĂźhrung einer âDORA-liteâ Variante, um Due-Diligence-Anforderungen fĂźr Drittanbieter-AI-Systeme praktisch darstellbar zu machen.
⢠Fokus auf Governance, interne Kontrolle und Risiko-Dokumentation fßr AI-Anwendungen, um EU-AI-Act-Pflichten und regulatorische Verpflichtungen leichter integrierbar zu machen.
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