Das US-amerikanische Office of the Comptroller of the Currency (OCC) hat am 4. November 2026 einen neuen Leitfaden für den Umgang mit generativer und agentischer Künstlicher Intelligenz im Bankensektor herausgegeben. Das 22 Seiten umfassende Dokument mit dem Titel „Super Intelligence: Supervisory Framework“ (OCC Bulletin 2026-54) richtet sich primär an die bankinternen Prüfer der Behörde. Es formuliert keine neuen durchsetzbaren Standards oder regulatorischen Erwartungen, sondern dient als Orientierungshilfe für die Aufsichtspraxis.
Die Veröffentlichung folgt auf eine Executive Order von Präsident Trump, mit der Bundesbehörden angewiesen wurden, den Begriff „Artificial Intelligence“ durch „Super Intelligence“ (SI) zu ersetzen. Zudem schließt sich das Dokument an das Rahmenwerk der Conference of State Bank Supervisors (CSBS) vom 16. September 2026 an.
Die Aufsichtsbehörde beabsichtigt, den Leitfaden künftig in regelmäßigen Abständen zu aktualisieren. Bundesweit sollen mehr als 2.500 Prüfer des OCC das Framework anwenden. Dabei sind die Prüfungen an die jeweilige Größe, die Komplexität und das Risikoprofil der Institute anzupassen, was ausdrücklich auch kleinere Gemeinschaftsbanken einschließt.
Sechs Säulen und Integration in bestehende Risikostrukturen
Das Rahmenwerk gliedert sich in sechs zentrale Säulen: Zweckbestimmung (Purpose), Risiko (Risk), Kontrolle (Control), Aufsicht (Oversight), Widerstandsfähigkeit (Resilience) und Prüfung (Assurance). Diese Säulen unterteilen sich in insgesamt 16 aufsichtliche Komponenten.
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Das OCC stuft Super Intelligence dabei nicht als eigenständige neue Risikokategorie ein. Banken müssen folglich keinen separaten Risikoappetit für SI definieren. Stattdessen sollen die damit verbundenen Gefahren in bereits bestehende Risikomanagementstrukturen integriert werden. Dies betrifft unter anderem operationelle Risiken sowie Compliance-, Kredit-, Modell-, Cyber-, Datenschutz- und Drittanbieterrisiken.
Risikoeinstufung nach Autonomie und Konsequenzen
Bei der Klassifizierung von Systemen stellt das OCC nicht auf die rein technische Komplexität ab. Maßgeblich sind vielmehr die potenziellen Konsequenzen des Einsatzes, der Grad der Handlungsübertragung sowie das Ausmaß der menschlichen Aufsicht.
Die Aufsicht unterscheidet hierbei zwischen Systemen mit direkter menschlicher Einbindung („human-in-the-loop“) und solchen mit übergeordneter Überwachung („human-on-the-loop“). Kontrollmechanismen müssen demnach proportional zum Autonomiegrad und den möglichen Folgen ausgestaltet sein.
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Hierfür sieht der Leitfaden eine vierstufige Risikoskala vor. In die höchste Kategorie („Tier 1: Critical“) fallen Anwendungen wie autonome Zahlungsagenten, Echtzeit-Kreditentscheidungen, die Freigabe von Betrugssperren sowie Systeme mit direktem Marktzugang.
Die zweite Stufe (Tier 2) umfasst unter anderem die Bearbeitung von Geldwäsche-Verdachtsmeldungen, SI-gestütztes Underwriting sowie durch Agenten initiierte Kundenkommunikation. Reine interne Produktivitätswerkzeuge, die keine Kundendaten verarbeiten, ordnet das Framework hingegen der niedrigsten Kategorie (Tier 4) zu.
Ein besonderes Augenmerk legt die Behörde zudem auf die Einhaltung von Verbraucherschutzvorschriften. Prüfer sollen insbesondere darauf achten, ob Systeme fehlerhafte Angaben – sogenannte Halluzinationen – zu Gebührenstrukturen, Zinskonditionen oder Kontoständen generieren.