Fallstudie · Govern · KI-Governance & Sicherheit
Von Schatten-KI zu geregelter Nutzung bei einem Schweizer Finanzdienstleister
Wie ein Schweizer Finanzdienstleister Schatten-KI durch einen geregelten Rahmen ersetzte: Inventar, Risikostufen, kontrollierter Zugang, messbare Nachweise.
Anonymisierter Fall — repräsentatives Beispiel aus realen Numezis-Mandaten
Ausgangslage
Öffentliche generative KI-Tools hatten sich in den Teams ausgebreitet, ohne dass je eine Entscheidung gefallen wäre: Korrespondenz, Dossierzusammenfassungen, vorbereitende Analysen. Niemand wusste, wer was nutzte — und mit welchen Daten. Bis ein Mitarbeitender die Daten eines Endkunden in einen Prompt kopierte: Der Vorfall wurde knapp abgewendet, machte aber das eigentliche Problem sichtbar — der riskante Weg war zum Standardweg geworden.
Die erste Reaktion der Geschäftsleitung war ein Totalverbot. Ein Verbot hätte jedoch nichts gelöst: Die Nutzung wäre auf private Geräte abgewandert, ausserhalb jeder Sichtbarkeit, und das Unternehmen hätte verloren, was diese Werkzeuge den Teams tatsächlich brachten. Der Verwaltungsrat verlangte derweil weder Charta noch Absichtserklärungen: Er wollte Nachweise der Beherrschung — in einem Geschäft, in dem Vorsorgedaten keine Ungenauigkeit dulden.
Der Entscheid auf dem Tisch
Verbieten und den nützlichen Einsatz verlieren — oder steuern und den sicheren Weg schneller machen als den riskanten?
Reale Rahmenbedingungen
Schweizer Finanzregulierung & revDSG
Regulierte Finanztätigkeit und Personendaten unter dem revidierten Datenschutzgesetz: Jede Nutzungsregel musste schriftlich, nachvollziehbar und belastbar sein — keine blosse interne Empfehlung.
Besonders sensible Vorsorgedaten
Die Vorsorgedaten der Endkunden gehören zu den sensibelsten Beständen des Unternehmens. Ihre Exposition gegenüber einem nicht freigegebenen Tool war das zuerst auszuschliessende Szenario.
Ein Verwaltungsrat, der Nachweise verlangt
Der Verwaltungsrat gab sich mit einer unterschriebenen Richtlinie nicht zufrieden: Er verlangte Nachweise der Beherrschung — Inventar, Kontrollen, Protokolle und in festen Abständen geprüfte Kennzahlen.
Keine Kultur des Technologierisikos
Das Unternehmen steuerte seine Finanzrisiken mit Disziplin, hatte aber keine formalisierte Praxis für Technologierisiken. Der Rahmen musste von den Teams angeeignet werden können — nicht übergestülpt.
Was wir gebaut haben
Die Architektur dieses Mandats ist doppelt: ein Governance-Dispositiv und die Zugangsplattform, die es konkret macht. Ein Prinzip galt vom ersten bis zum letzten Tag: Jede Nutzung erhält eine Risikostufe, jede Stufe verhältnismässige Kontrollen — und der freigegebene Weg muss schneller sein als der Umweg.
Systemkomponenten
Delivery-Sequenz
Inventar & Threat Modeling 4 Wochen
Interviews pro Team und Analyse der realen Praxis: 68 generative KI-Nutzungen erfasst, betroffene Daten kartiert, Szenarien für Datenabfluss und Fehlentscheide modelliert.
Rahmen, Risikostufen & Kontrollen 4 Wochen
Einstufung aller Nutzungen in vier Risikostufen, Matrix verhältnismässiger Kontrollen, Nutzungsrichtlinie mit dem externen Juristen erarbeitet, Verabschiedung durch die Geschäftsleitung.
Rollout des gesteuerten Zugangs 6 Wochen
Freigegebene Tools hinter SSO mit rollenbasierten Berechtigungen und Nutzungsprotokollen; Freigabeprozess mit zwei Geschwindigkeiten in Betrieb genommen — der sichere Weg wird real.
Schulung & Verankerung 4 Wochen
Rollenbasierte Schulung für Nutzende, Freigebende und Geschäftsleitung, interne Publikation der Freigabeentscheide, erster vollständiger Dashboard-Zyklus, Übergabe der Governance an den Kunden.
Gemessene Resultate
Der Ausgangspunkt war eine dokumentierte Null: kein Inventar, keine Kontrollen, kein Freigabeprozess. Die Zahlen unten messen, was der Rahmen sichtbar und danach beherrschbar gemacht hat — einschliesslich sechs Monaten Betrieb nach dem Rollout.
Gerundete Zahlen. Anonymisierter Fall: ein repräsentatives Beispiel aus realen Numezis-Mandaten, keine nennbare Referenz.
Was wir anders machen würden
Diese Sektion gehört zu unserem redaktionellen Standard: keine Fallstudie ohne ihre Lehren.
- 01
Die Schulung vor der Zugangsplattform starten, nicht danach. Die Teams wussten, dass freigegebene Tools kommen, und das Warten erzeugte Frust; Schulung während des Rollouts hätte diese Zeit in Vorbereitung verwandelt.
- 02
Den externen Juristen schon beim Inventar einbeziehen, nicht erst bei der Richtlinie. Zwei Überarbeitungsrunden am Text wären entfallen, hätten die rechtlichen Vorgaben die Klassifizierung von Anfang an gerahmt.
- 03
Freigabeentscheide vom ersten Tag an intern publizieren. Wir begannen damit erst während des Mandats — und genau diese Transparenz erwies sich als der eigentliche Adoptionstreiber: Alle sahen, dass der Prozess schnell entscheidet, und warum.