Unabhängige Vermögensverwalter: Vorsicht vor «Schatten-KI»

Von Peter Alder, Marcuard Heritage

Unabhängige Vermögensverwalter (UVV) bearbeiten täglich hochsensible Personendaten, von Depotbeständen bis zu den familiären Verhältnissen ihrer Kundinnen und Kunden. Sie tragen dabei im Kern dieselben daten- und aufsichtsrechtlichen Pflichten wie Grossbanken, verfügen aber nur über einen Bruchteil deren Ressourcen für Datenschutz, Cybersicherheit und Datenqualität.

Generative künstliche Intelligenz verspricht gerade in diesen Bereichen erhebliche Effizienzgewinne, und zwar dort, wo kleine Teams heute viel Handarbeit leisten. Fehlen freigegebene KI-Tools oder überzeugen sie nicht, entsteht fast zwangsläufig eine «Schatten-KI»: die Nutzung frei verfügbarer KI-Anwendungen ohne Einwilligung des Unternehmens. Nicht ein Verbot von KI, sondern die gesteuerte, konforme Nutzung schützt das Vertrauen der Kundschaft und sichert zugleich die Wettbewerbsfähigkeit der Branche.

Was Gesetzgeber und Aufsicht verlangen

Das Schweizer Datenschutzgesetz ist bewusst technologieneutral formuliert und gilt damit direkt auch für KI-gestützte Datenbearbeitungen. Wer KI-Tools einsetzt, muss Zweck, Funktionsweise und Datenquellen offenlegen und die Grundsätze der Transparenz, der Zweckbindung, der Verhältnismässigkeit und der Datensicherheit einhalten. Hinzu kommen Pflichten bei der Auftragsbearbeitung, bei der Bekanntgabe von Personendaten ins Ausland, zur Datenschutz-Folgenabschätzung und zur Meldung von Verletzungen, flankiert von persönlicher Strafbarkeit der Verantwortlichen. Entscheidend für die Praxis: Die Eingabe von Personendaten in ein webzugängliches KI-Tool gilt rechtlich als Bekanntgabe an einen Dritten, meist noch dazu ins Ausland.

Noch schärfer wirkt das Berufsgeheimnis, dem auch UVV unterstehen. Wer Kundendaten in ein vom Unternehmen nicht bewilligtes KI-Tool hochlädt, kann dieses verletzen, gute Absichten oder Effizienzgründe schützen davor nicht. Die aufsichtsrechtlichen Organisationspflichten verlangen zudem die Steuerung sämtlicher Risiken, einschliesslich Rechts- und Reputationsrisiken, mit wirksamen internen Kontrollen, die ausdrücklich auch den Einsatz von KI-Tools erfassen müssen.

Auch die Finma hat ihre Erwartungen präzisiert: Sie verlangt eine KI-Governance mit zentralem Inventar und Risikoklassifizierung, klare Verantwortlichkeiten, die sich weder an die KI selbst noch an Dritte delegieren lassen, Datenqualität, Tests, laufende Überwachung sowie Dokumentation und Erklärbarkeit. Gemäss der Finma-Umfrage von April 2025 nutzt bereits rund die Hälfte der rund 400 befragten Instituten KI im Alltag oder hat erste Anwendungen in Entwicklung, ein weiteres Viertel plant den Einsatz in den nächsten drei Jahren. Die Auseinandersetzung mit KI-Risiken ist damit keine Kür mehr, sondern Pflicht. Die gute Nachricht: Die Regulierung verbietet KI nicht, sie gibt den Rahmen vor, wie diese genutzt werden darf.

«Schatten-KI»: der Normalfall, nicht die Ausnahme

«Schatten-KI» entsteht dort, wo frei verfügbare KI-Tools auf Effizienzdruck und fehlende oder unattraktive bewilligte Alternativen treffen: Private, vertraute Anwendungen werden ungefragt in den Arbeitsalltag integriert. Das typische Muster: Das von der Firma erlaubte KI-Tool, etwa eine Applikation mit Datenspeicherung und Auftragsbearbeitungsvertrag in der Schweiz oder Europa, überzeugt zwar beim Datenschutz, während andere Tools im Berufsalltag oft bessere Resultate liefern. Genau dieses Leistungsgefälle begünstigt das Ausweichen in die «Schatten-KI».

Eine Studie von HP Schweiz unter rund 1'300 Deutschschweizer Büroangestellten zeigt das Ausmass: Mehr als die Hälfte nutzt KI-Tools mindestens wöchentlich, nur 48 Prozent berichten von klaren Vorgaben im Unternehmen, und 27 Prozent geben dabei kundenspezifische oder persönliche Daten ein. «Schatten-KI» ist damit nicht das Fehlverhalten Einzelner, sondern der Normalfall, mit dem jede Organisation rechnen muss und der für sie zum Sicherheitsrisiko werden kann.

Wege aus dem Dilemma

Für die Branche beginnt der Schutz mit Sichtbarkeit: Ein Inventar der erlaubten KI-Tools und Anwendungsfälle schafft die Grundlage. Dazu kommen klare KI-Vorgaben mit expliziten Hinweisen auf verbotene Dateneingaben, etwa Personendaten in nicht bewilligten Tools, technische Kontrollen wie Blocking und Data Loss Prevention sowie ein bewusst einfacher Freigabeprozess für neue Anwendungsfälle mit Qualitätssicherung nach dem Prinzip «Human in the Loop». Ebenso wichtig sind attraktive, erlaubte Alternativen auf Basis von Unternehmensverträgen, die eine Datenverwendung für das Training von Sprachmodellen ausschliessen und eine Datenresidenz- sowie Vertraulichkeitszusage in der Schweiz oder der EU enthalten. Die Konditionen der Anbieter unterscheiden sich dabei erheblich und ändern sich fortlaufend, was von Unternehmen kontinuierliche Aufmerksamkeit verlangt.

Das vermeintliche Dilemma zwischen effizienter KI und dem Schutz von Kundendaten lässt sich risikobasiert auflösen: durch Anonymisierung oder Pseudonymisierung von Kundendaten vor der Eingabe, eine saubere Trennung von Anwendungsfällen mit und ohne Personendaten sowie vertragliche und technische Absicherungen mit den KI-Tool-Anbietern.

Wie Marcuard Heritage das Problem eingrenzt

Bei Marcuard Heritage steht am Anfang die Datenqualität. Die heterogenen Datenströme verschiedener Datenlieferanten werden in der Kernapplikation konsolidiert, mit klarer Datenverantwortlichkeit, Klassifizierung und entsprechenden Kontrollen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette. Schlechte Datenqualität führt zu schlechtem Output, das gilt für hauseigene Datenanalysen ebenso wie für jede KI-Anwendung.

Darauf aufbauend investiert Marcuard Heritage in die Mitarbeitenden und fördert das Verständnis von KI mit regelmässigen Schulungen, mit Hinweisen auf die erlaubte Nutzung von KI-Tools, die Anonymisierung von Kundendaten und den Umgang mit KI-generierten Erzeugnissen. Der Grundsatz bleibt dabei unverändert: Die Verantwortung für das Resultat liegt stets beim Mitarbeitenden beziehungsweise bei Marcuard Heritage, nie bei der Maschine. Dieses Zusammenspiel aus konsolidierter Datenbasis, klaren Regeln und geschulten Mitarbeitenden erlaubt es dem Unternehmen, KI dort einzusetzen, wo sie Effizienz bringt, ohne die Kontrolle über Kundendaten aus der Hand zu geben.

Datenschutz- oder Geheimnisverletzungen können Meldepflichten und Strafbarkeit auslösen. Vor allem aber können sie das Vertrauen der Kundschaft und die Reputation beschädigen.

Ist Vertrauen ein relevantes Differenzierungsmerkmal?

Die strengeren Datenschutzregeln der Schweiz und Europas wirken gegenüber jenen in den USA und China zugegebenermassen wie ein Effizienz- und Kostennachteil. Ob sich daraus tatsächlich ein Standortnachteil für die Schweiz und Europa ergibt, lässt sich heute schwer abschätzen. Vertrauen in Datensicherheit, Finanzmarkt und Rechtssicherheit sind und waren Gütesiegel, die auch künftig Bestand haben dürften.

Wer nachweislich vorbildlich mit Kundendaten umgeht, positioniert sich als vertrauenswürdiger Dienstleister. Der Blick in die Kristallkugel zeigt: In zehn Jahren dürfte «Know-how» zur Commodity geworden sein, Investmentanalysen, Research und Performance-Reporting sind dann beliebig verfügbar. Das Erfolgsmodell des Vermögensverwalters der Zukunft dürfte eine Kombination aus menschlicher Expertise, kontrollierter Nutzung von KI und dem Vertrauen der Kunden sein.

Der Spagat zwischen Regulierung und «Schatten-KI» gelingt, wenn man die Regulierung als Kompass liest: Das Datenschutzgesetz, das Finig und die Erwartungen der Finma geben vor, wie KI genutzt werden darf, sie verbieten sie nicht. Wer «Schatten-KI» durch konforme, attraktive Alternativen, klare Richtlinien und geschulte Mitarbeitende ersetzt, gewinnt Effizienz und bewahrt zugleich das wichtigste Asset der Branche: das Vertrauen der Kunden.

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Peter Alder ist COO und Head of Compliance bei Marcuard Heritage. Er ist seit 2012 für das Unternehmen tätig und verantwortet unter anderem Compliance, Risikomanagement und regulatorische Fragestellungen des unabhängigen, international tätigen Vermögensverwalters mit Sitz in Zürich.