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KI in der Compliance: Von reaktiver Kontrolle zu prädiktiver Governance Letzte Woche haben wir uns damit befasst, warum viele traditionelle GRC-Modelle unter Druck geraten. Compliance-Systeme, die für eine langsamere, besser vorhersehbare Welt entwickelt wurden, stoßen nun an ihre Grenzen – aufgrund von Echtzeit-Abläufen, zunehmender regulatorischer Komplexität und steigender Kosten. Die Folge für viele Unternehmen sind Reibungsverluste: mehr Aufwand, langsamere Entscheidungen und weniger Agilität, wenn es darauf ankommt. Hier kommt KI ins Spiel. Nicht als Ersatz für Compliance, sondern als Katalysator für Veränderungen. KI-Technologien zeigen bereits messbare Vorteile in Bereichen wie Transaktionsüberwachung, Anomalieerkennung und Onboarding-Prozessen. Unternehmen berichten von weniger Fehlalarmen, schnelleren Bearbeitungszeiten und verbesserter betrieblicher Effizienz. Doch der tiefgreifendere Wandel betrifft nicht die Effizienz, sondern das Timing. Traditionelle Compliance reagiert auf Ereignisse, nachdem sie eingetreten sind. KI ermöglicht es, Muster zu erkennen, bevor sie eskalieren. Damit wird das Konzept der prädiktiven Governance eingeführt. Anstatt zu fragen „Was ist schiefgelaufen?“, beginnen Unternehmen zu fragen: „Was könnte als Nächstes schiefgehen?“ Branchenstudien spiegeln diesen Wandel wider. Compliance wird zunehmend nicht nur als Kontrollfunktion, sondern als strategische Kompetenz positioniert, die durch Daten und Technologie unterstützt wird und ein proaktiveres Risikomanagement ermöglicht. Dies ist eine grundlegende Änderung der Herangehensweise. Von der periodischen Überprüfung zur kontinuierlichen Überwachung. Von statischen Kontrollen zu adaptiven Systemen. Von der Rückschau zur Vorausschau. Doch dieser Wandel bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich. Denn Vorhersagen hängen von etwas ab, womit die meisten Unternehmen noch immer zu kämpfen haben: vertrauenswürdigen Daten. Seien Sie auch nächste Woche wieder dabei, wenn wir uns mit der wachsenden Kluft zwischen Begeisterung und Realität befassen – und aufzeigen, warum viele KI-Ambitionen an einer schwachen Datenbasis und einer noch nicht ausgereiften Governance scheitern.

AI in Compliance: From Reactive Control to Predictive Governance Last week, we looked at why many traditional GRC models are coming under pressure. Compliance systems built for a slower, more predictable world are now being stretched by real-time operations, rising regulatory complexity and growing costs. The result for many organisations is friction: more effort, slower decisions and less agility when it matters most. This is where AI enters the picture. Not as a replacement for compliance, but as a catalyst for change. AI technologies are already demonstrating measurable benefits in areas such as transaction monitoring, anomaly detection and onboarding processes. Organisations report reduced false positives, faster processing times and improved operational efficiency. But the deeper shift is not efficiency. It is timing. Traditional compliance reacts to events after they occur. AI makes it possible to identify patterns before they escalate. This introduces the concept of predictive governance. Instead of asking “what went wrong?”, organisations begin to ask “what is likely to go wrong next?” Industry research reflects this transition. Compliance is increasingly being positioned not just as a control function, but as a strategic capability supported by data and technology, enabling more proactive risk management. This is a fundamental change in posture. From periodic review to continuous monitoring. From static controls to adaptive systems. From hindsight to foresight. But this shift introduces its own challenge. Because prediction depends on something most organisations still struggle with: trusted data. Join us again next week, when we’ll look at the gap opening up between enthusiasm and reality – and reveal why many AI ambitions are colliding with weak data foundations and governance that isn’t ready yet.

Heute agieren Unternehmen über vernetzte Plattformen, globale Lieferketten und Echtzeit-Datenströme hinweg. Regulatorische Rahmenbedingungen erweitern sich sowohl in ihrem Umfang als auch in ihrer Tiefe. Die Mehrheit der Unternehmen durchläuft derzeit einen tiefgreifenden Wandel, der eine rasche Anpassung der Compliance-Funktionen erfordert. Untersuchungen zeigen, dass Compliance-Kosten mittlerweile einen erheblichen Anteil der Betriebsausgaben ausmachen, wobei die Mehrheit der Unternehmen angibt, dass diese Kosten von Jahr zu Jahr weiter steigen. Die Folge sind zunehmende Reibungsverluste. Um genauer zu verstehen, warum traditionelle GRC-Modelle an ihre Grenzen stoßen – und wie KI den Wandel hin zu prädiktiver Governance vorantreibt –, lesen Sie den vollständigen Artikel dieser Reihe.

Today, organisations are operating across interconnected platforms, global supply chains and real-time data flows. Regulatory frameworks are expanding in both scope and depth. A majority of organisations are now undergoing significant transformation that requires compliance functions to adapt at speed. And research shows that compliance costs now represent a significant proportion of operating spend, with the majority of firms reporting these costs continue to rise year on year. The result is growing friction. For a deeper look at why traditional GRC models are reaching their limits – and how AI is driving the shift toward predictive governance – read the full article in this series.

KI in der Compliance: Warum aktuelle GRC-Modelle unter Druck stehen Seit Jahren basiert Compliance auf einem reaktiven Modell. Ein Problem tritt auf. Es wird untersucht. Es werden Kontrollen eingeführt, um eine Wiederholung zu verhindern. Dieser Ansatz funktionierte, als Systeme langsamer waren, Datenmengen geringer waren und regulatorische Anforderungen weniger komplex waren. Dieses Umfeld existiert nicht mehr. Heute agieren Unternehmen über vernetzte Plattformen, globale Lieferketten und Echtzeit-Datenströme hinweg. Regulatorische Rahmenbedingungen werden sowohl in ihrem Umfang als auch in ihrer Tiefe immer umfangreicher. Die Mehrheit der Unternehmen durchläuft derzeit einen tiefgreifenden Wandel, der eine rasche Anpassung der Compliance-Funktionen erfordert. Und Untersuchungen zeigen, dass Compliance-Kosten mittlerweile einen erheblichen Anteil der Betriebsausgaben ausmachen, wobei die Mehrheit der Unternehmen angibt, dass diese Kosten von Jahr zu Jahr weiter steigen. Die Folge sind zunehmende Reibungsverluste. Von den Compliance-Abteilungen wird verlangt, mehr zu leisten – mit Systemen, die nicht für Skalierbarkeit ausgelegt sind. Die Komplexität nimmt zu. Es kommt zu Doppelarbeit. Die Entscheidungsfindung verlangsamt sich. In vielen Unternehmen ist GRC eher zu einem Engpass als zu einem Wegbereiter geworden. Hier wird die strukturelle Ineffizienz sichtbar. Nicht als Versagen der Absicht, sondern als Diskrepanz zwischen der Funktionsweise der Compliance und den aktuellen Anforderungen des Unternehmens. Bleiben Sie auf dem Laufenden. In den kommenden Wochen werden wir den Wandel von reaktiver Kontrolle zu prädiktiver Governance untersuchen – und wie die rasche Einführung von KI verborgene Governance-Risiken aufdeckt, auf die viele Unternehmen nicht vorbereitet sind.

AI in Compliance: Why Current GRC Models Are Under Strain For years, compliance has been built around a reactive model. An issue occurs. It is investigated. Controls are introduced to prevent recurrence. This approach worked when systems were slower, data volumes were smaller, and regulatory expectations were less complex. That environment no longer exists. Today, organisations are operating across interconnected platforms, global supply chains and real-time data flows. Regulatory frameworks are expanding in both scope and depth. A majority of organisations are now undergoing significant transformation that requires compliance functions to adapt at speed. And research shows that compliance costs now represent a significant proportion of operating spend, with the majority of firms reporting these costs continue to rise year on year. The result is growing friction. Compliance functions are being asked to do more, with systems that were not designed for scale. Complexity increases. Duplication emerges. Decision-making slows. In many organisations, GRC has become a bottleneck rather than an enabler. This is where the structural inefficiency becomes visible. Not as a failure of intent, but as a mismatch between how compliance operates and what the business now requires. Stay tuned to this feed. In the coming weeks, we’ll explore the shift from reactive control to predictive governance; and how rapid AI adoption is exposing hidden governance risks many organisations are not prepared for.

Die italienische Datenschutzbehörde hat Poste Italiane und Postepay zu mehr als 12,5 Mio. € Strafe verurteilt – wegen unzulässiger Verarbeitung von Nutzerdaten in den BancoPosta‑ und Postepay‑Apps, nachdem Meldungen und Beschwerden eine Untersuchung ausgelöst hatten. Poste Italiane weist die Vorwürfe zurück, betont die Korrektheit und Transparenz ihres Handelns und hat angekündigt, Rechtsmittel einzulegen. Für alle, die in Digital, Datenschutz oder Risikomanagement arbeiten, ist die Botschaft klar: Mobile Journeys gehören inzwischen zu den ersten Stellen, an denen Aufsichtsbehörden hinschauen. Wenn jemand nur die Datenflüsse Ihrer App nachzeichnen würde – wären Sie wirklich bereit, jeden einzelnen davon vor einer Behörde zu verteidigen?

Die italienische Datenschutzbehörde hat Poste Italiane und Postepay zu mehr als 12,5 Mio. € Strafe verurteilt – wegen unzulässiger Verarbeitung von Nutzerdaten in den BancoPosta‑ und Postepay‑Apps, nachdem Meldungen und Beschwerden eine Untersuchung ausgelöst hatten. Poste Italiane weist die Vorwürfe zurück, betont die Korrektheit und Transparenz ihres Handelns und hat angekündigt, Rechtsmittel einzulegen. Für alle, die in Digital, Datenschutz oder Risikomanagement arbeiten, ist die Botschaft klar: Mobile Journeys gehören inzwischen zu den ersten Stellen, an denen Aufsichtsbehörden hinschauen. Wenn jemand nur die Datenflüsse Ihrer App nachzeichnen würde – wären Sie wirklich bereit, jeden einzelnen davon vor einer Behörde zu verteidigen?