Bankgeheimnis und KI in der Schweiz: Banken, FINMA und Vermögensverwalter

In einer Genfer Privatbank oder bei einem Zürcher Vermögensverwalter haben KI-Assistenten sehr schnell ihren Platz gefunden: eine Research-Notiz zusammenfassen, einen Portfoliobericht vorbereiten, einen Kundenbrief auf Deutsch, Französisch oder Englisch entwerfen. Die Zeitersparnis ist real, und die Teams wissen das.

Doch der Finanzplatz Schweiz beruht auf einem alten Versprechen: Diskretion. An dem Tag, an dem ein Kundenberater einen Kundenauszug in einen Chatbot kopiert, wird dieses Versprechen auf die Probe gestellt. Was Bankgeheimnis, Finanzinstitutsgesetz und die Erwartungen der FINMA konkret für den Einsatz von KI bedeuten.

Das Bankgeheimnis gilt auch bei Fahrlässigkeit

Artikel 47 des Bankengesetzes bestraft die Verletzung des Berufsgeheimnisses durch Organe, Angestellte, Beauftragte oder Liquidatoren einer Bank. Vorsätzliche Verletzungen werden mit Freiheitsstrafe bis zu drei Jahren oder Geldstrafe bestraft, bei Erlangung eines Vermögensvorteils mit bis zu fünf Jahren. Was viele übersehen, steht in Absatz 2: Fahrlässigkeit wird mit Busse bis zu 250 000 Franken bestraft. Die Pflicht besteht auch nach Ende des Arbeitsverhältnisses fort.

Für Vermögensverwalter und Fondsleitungen sieht Artikel 69 des Finanzinstitutsgesetzes (FINIG) einen vergleichbaren Straftatbestand vor. Ein unbedachtes Kopieren in ein externes KI-Tool ist also kein bloßer Verfahrensfehler: Es kann strafrechtliche Folgen für die Person haben, die es getan hat.

Das KI-Tool ist ein Dienstleister wie jeder andere

Für die FINMA ist die Übertragung einer Verarbeitung an einen externen Anbieter ein Outsourcing. Das Rundschreiben 2018/3 zum Outsourcing verlangt unter anderem eine sorgfältige Auswahl und Überwachung des Dienstleisters, die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten sowie gewahrte Prüfrechte. Ein Online-KI-Assistent, der Kundendaten verarbeitet, kommt dieser Logik nahe, auch wenn ihn niemand als Outsourcing-Projekt vorgestellt hat.

Die FINMA hat dies in ihrer Aufsichtsmitteilung 08/2024 vom 18. Dezember 2024 zu Governance und Risikomanagement beim Einsatz künstlicher Intelligenz präzisiert. Sie erwartet ein Inventar der KI-Anwendungen, eine Einstufung nach Wesentlichkeit und Risiko, Augenmerk auf die Datenqualität und eine gründliche Prüfung von Lösungen externer Anbieter. Zudem nennt sie die wachsende Abhängigkeit von wenigen KI-Anbietern als zu beobachtendes Risiko.

Kritische Daten und operationelle Resilienz

Das FINMA-Rundschreiben 2023/1 zu operationellen Risiken und Resilienz bei Banken ist seit dem 1. Januar 2024 in Kraft. Es verlangt, kritische Daten zu identifizieren, also Daten, die erhöhte Sicherheitsmaßnahmen erfordern, und sie über ihren gesamten Lebenszyklus zu schützen. Die FINMA stellte fest, dass viele Institute diesen Begriff auf Kundenidentifikationsdaten (CID) beschränkten, und erwartet einen breiteren Ansatz.

Für KI ist die Folge einfach: Man muss wissen, welche kritischen Daten in einen Prompt gelangen können, über welche Kanäle und was dann geschieht. Ein Portfolio, eine Anlagestrategie oder ein Transaktionsentwurf kann ebenso sensibel sein wie ein Kundenname.

Die problematischen Situationen

Bei Banken und Vermögensverwaltern konzentriert sich das Risiko auf wenige wiederkehrende Handgriffe:

• einen Positionsauszug einfügen, um einen Performance-Kommentar zu erhalten;

• eine Kundenkorrespondenz mit Name, Wohnsitzland und Vermögen übersetzen lassen;

• ein Compliance-Dossier oder eine Mittelherkunftsprüfung zusammenfassen;

• die KI eine Tabelle aus dem Portfoliomanagementsystem auswerten lassen;

• einen Coding-Assistenten mit Codeausschnitten nutzen, die Kontokennungen enthalten.

Auch externe Personen gehören dazu: Berater, Entwickler, IT-Dienstleister. Artikel 47 nennt ausdrücklich die Beauftragten der Bank. Kopiert ein externer Dienstleister Kundendaten in einen KI-Assistenten, ist das Risiko dasselbe, und der Vertrag mit diesem Dienstleister sollte genau diesen Fall ausdrücklich regeln, einschließlich der Frage, welche KI-Tools er überhaupt verwenden darf.

Klassische Netzwerküberwachung sieht diese Datenflüsse kaum, wie wir in unserem Beitrag erklären, warum Netzwerk-DLP an ChatGPT scheitert. Und wenn die Nutzung an freigegebenen Tools vorbeiläuft, steigen die versteckten Kosten schnell: siehe die realen Kosten von Schatten-KI.

Ein Vorgehen in vier Schritten

1. Inventarisieren: die tatsächlich genutzten KI-Tools erfassen, auch Browser-Erweiterungen und private Konten, wie es die FINMA erwartet.

2. Einstufen: Anwendungsfälle nach betroffenen Daten ordnen, öffentlich, intern, vertraulich, dem Bankgeheimnis unterstellt.

3. Regeln: die gewählten Tools vertraglich nach den Outsourcing-Anforderungen absichern und alle anderen für Kundendaten sperren.

4. Am Arbeitsplatz kontrollieren: Kundennamen, IBANs, Kontonummern und Beträge vor dem Versand erkennen, dann anonymisieren oder blockieren.

Diese Schritte erfordern kein Großprojekt. Inventar und Einstufung lassen sich in wenigen Wochen voranbringen, sofern Compliance, IT-Sicherheit und die Fachbereiche von Anfang an gemeinsam am Tisch sitzen und klare Zuständigkeiten vereinbaren. Wichtig ist, mit den Teams zu beginnen, die am häufigsten mit Kundendaten arbeiten, etwa Kundenberatung, Portfoliomanagement und Compliance.

Der vierte Schritt liefert zugleich den Nachweis für Prüfungen: ein Protokoll verhinderter Vorfälle, nützlich für die interne Revision, die Prüfgesellschaft und die FINMA.

Souveränität und revDSG als Fundament

Diese Branchenregeln kommen zum revidierten Datenschutzgesetz (revDSG) hinzu, das seit dem 1. September 2023 gilt, sowie zu Fragen der Datenübermittlung ins Ausland. Diese haben wir in unserem ersten Beitrag über revDSG, generative KI und Datensouveränität in der Schweiz ausführlich behandelt. Für eine Bank setzt das revDSG das Minimum; Bankgeheimnis und FINMA legen die Latte höher.

Zusammenfassung

Das Bankgeheimnis bestraft auch Fahrlässigkeit, die FINMA behandelt externe KI-Tools mit derselben Strenge wie jedes Outsourcing, und das Rundschreiben 2023/1 verlangt den Schutz kritischer Daten. Institute, die von KI profitieren wollen, müssen wissen, was in Prompts gelangt, und es belegen können.

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