FINMA und IOSCO starten KI-Tools für die Krypto-Marktaufsicht

Die Regulierungsbehörden bauen die Werkzeuge, um Kryptomärkte in Echtzeit zu überwachen – die erste Phase wurde gestern in Zürich gestartet. Bei ihrer Rede am Point Zero Forum am 23. Juni 2026 zeichnete FINMA-Präsidentin Marlene Amstad ein klares Bild: Künstliche Intelligenz verändert die Finanzaufsicht ebenso entscheidend, wie sie die Finanzmärkte selbst verändert hat, und digitale Vermögenswerte sind der Bereich, in dem der regulatorische Ehrgeiz die derzeitigen Fähigkeiten am deutlichsten übersteigt. Die Lücke schließt sich. Für Buchhaltungsfirmen, Wirtschaftsprüfer und CFOs mit Digital-Asset-Exposure zählt die Richtung jetzt – nicht erst, wenn die Tools live gehen.

Was die IOSCO-SupTech-Umfrage ergab

Die FINMA führt das IOSCO-SupTech-Forum, eine strategische Initiative, die mehr als 130 Länder umfasst, die zusammen über 95 Prozent der weltweiten Wertpapiermärkte abdecken. Eine in der Woche des Forums veröffentlichte Umfrage, die rund drei Viertel der globalen Märkte abdeckt, kartierte, wo die Aufsichtstechnologie derzeit steht und wohin sie sich entwickelt.

Zwei Ziele, viele Anwendungsfälle

Alle SupTech-Anwendungen fallen in eine von zwei Kategorien. Die erste ist Effizienz: vertraute Aufsichtsaufgaben schneller und kostengünstiger erledigen. Die zweite und bedeutendere ist Wirksamkeit: Erkenntnisse generieren, die zuvor schlicht nicht erreichbar waren. Die Umfrage ergab, dass zwei Drittel der Behörden SupTech gezielt für diese tiefere Fähigkeit nutzen – den Übergang von Automatisierung zu dem, was Amstad „kognitive Anreicherung“ nannte. Das Ziel ist es, zu sehen, was zuvor unsichtbar war.

Anwendungsfälle, die sich bereits in der Umsetzung oder Entwicklung befinden, umfassen automatisierte Dokumentenanalyse, Marktmissbrauchsuntersuchungen, Sentimentanalyse und die Überwachung von Krypto-Exposures. Letzteres steht ganz oben auf den Prioritätenlisten der Regulierungsbehörden weltweit – und es ist der Bereich, in dem das bekundete Interesse der tatsächlichen Umsetzung am deutlichsten vorauseilt.

Digitale Vermögenswerte: die Vorreiterrolle

Amstad war direkt, warum digitale Vermögenswerte die SupTech-Agenda dominieren. Die Token-Welt expandiert gleichzeitig an zwei Fronten. Etablierte Krypto-Assets wie Bitcoin gewinnen weiter an Marktbedeutung. Stablecoins haben heute eine geschätzte umlaufende Menge von über 300 Milliarden US-Dollar – zehnmal so viel wie frühere Basiswerte. Die Tokenisierung von Wertpapieren und anderen realen Vermögenswerten beschleunigt sich. Jeder dieser Trends erzeugt On-Chain-Daten in einer Größenordnung und Geschwindigkeit, die herkömmliche Aufsichtsprozesse ohne Technologie nicht bewältigen können.

Zu verstehen, wie das globale Stablecoin-Wachstum die Rechnungslegungsstandards verändert, ist eine Sichtweise auf denselben Druck. Die Aufsichtsseite bewegt sich nun parallel dazu.

Der SupTech-Sprint: Was in Zürich geschah

Am Tag vor Amstads Rede veranstaltete die FINMA einen hybriden SupTech-Sprint in Zürich. Mehr als 100 Technologie- und Politik-Spezialisten nahmen teil und vertraten Regulierungsbehörden aus Rechtsordnungen, die rund zwei Drittel der globalen Wertpapiermärkte nach Marktwert repräsentieren. Die Veranstaltung startete die erste Phase der Entwicklung von KI-Tools, die speziell für die Krypto-Marktaufsicht entwickelt wurden.

Umfang und Kooperationsmodell

Das Sprint-Modell ist bewusst kollaborativ. Aufsichtsbehörden weltweit stehen bei der Überwachung digitaler Vermögensmärkte vor strukturell identischen Problemen: pseudonyme Adressen, Cross-Chain-Aktivitäten, sich schnell bewegende Preisfindung und eine Datenmenge, die traditionelle Wertpapiermärkte in den Schatten stellt. Da die Herausforderung gemeinsam ist, ist auch die Lösungsentwicklung gemeinsam. FINMAs Rolle als Vorsitzende des IOSCO-SupTech-Forums bedeutet, dass das Schweizer Aufsichtsdenken direkt prägt, wie diese Tools aussehen werden, wenn sie schließlich auf Live-Märkte treffen.

Diese internationale Koordinationsdimension ist für Unternehmen, die in mehreren Rechtsordnungen tätig sind, von Bedeutung. Ein Aufsichtstool, das mit Input von zwei Dritteln der globalen Wertpapierregulierer entwickelt wurde, wird im Laufe der Zeit de facto Standards dafür setzen, was angemessene Krypto-Marktdaten und Audit-Trail-Qualität ausmacht.

Wie die FINMA KI intern bereits einsetzt

Amstad nannte zwei konkrete Beispiele aus FINMAs eigener Arbeit – beide veranschaulichen Prinzipien, die sich darauf auswirken werden, wie beaufsichtigte Unternehmen letztlich bewertet werden.

Dokumentenprüfung vor Inspektionen

Vor Vor-Ort-Inspektionen ist die Menge der Dokumente, die FINMA-Mitarbeiter prüfen müssen, erheblich gestiegen. Die Behörde entwickelt ein generatives KI-Tool, das dieses Material liest und Passagen markiert, die einer genaueren Betrachtung bedürfen, basierend auf Mustern, die über eine große Anzahl vergangener Inspektionen identifiziert wurden. Das System läuft auf FINMAs lokaler Infrastruktur und befindet sich derzeit in der Proof-of-Concept-Phase.

Entscheidend ist, dass die Architektur ein Zwei-Modell-Design verwendet: Ein Modell schlägt Anomalien vor, ein zweites unabhängiges Modell prüft jeden Vorschlag gegen den Quelltext, um Halluzinationen herauszufiltern. Nur Vorschläge, die diesen zweiten Durchgang überstehen, erreichen einen menschlichen Supervisor. Der Supervisor trifft dann die Entscheidung. Die Verantwortung geht nicht auf den Algorithmus über. Amstad beschrieb dies nicht als technisches Detail, sondern als Prinzip.

Insiderhandelserkennung und Netzwerkanalyse

Das zweite Beispiel ist ambitionierter. Die Erkennung von Insiderhandel erfordert zwei miteinander verbundene Aufgaben: das Erkennen verdächtiger Handelsmuster in Transaktionsdaten vor einer signifikanten Preisbewegung und den Nachweis, dass diese Geschäfte auf wesentlichen nicht-öffentlichen Informationen beruhten, indem nachverfolgt wird, wie diese durch ein Beziehungsnetzwerk flossen. Die FINMA entwickelt KI-Tools mit überwachten maschinellen Lernmodellen und Netzwerkanalyse, um beide Aufgaben zu unterstützen. Der Ansatz gilt gleichermaßen für Krypto-Asset-Märkte wie für traditionelle Wertpapiere, da On-Chain-Transaktionsdaten prinzipiell vollständiger und maschinenlesbarer sind als viele Legacy-Datenquellen.

Drei systemische Risiken, die Regulierer beobachten

Neben der operativen SupTech-Arbeit identifizierte Amstad drei strukturelle Risiken, die KI in die Finanzmärkte einführt. Alle drei haben direkte Compliance-Auswirkungen für Unternehmen.

Geschwindigkeit und das schrumpfende Fehlerfenster

Preisfindung, die früher Minuten dauerte, geschieht jetzt in Millisekunden. Kreditentscheidungen, die Tage dauerten, können in Sekunden abgewickelt werden. Die Effizienz ist real, aber das Fenster, in dem ein Fehler erkannt werden kann, bevor er sich ausbreitet, hat sich entsprechend verengt. Für Kryptomärkte, die bereits rund um die Uhr ohne Unterbrechungsmechanismen agieren, die denen traditioneller Börsen entsprechen, ist diese Kompression akut.

Konzentration bei Modellanbietern

Die leistungsfähigsten KI-Modelle und die dahinterstehende Recheninfrastruktur konzentrieren sich auf eine kleine Anzahl von Anbietern. Wenn ein erheblicher Teil der Finanzbranche für Risikobewertung oder Betrugserkennung auf dieselben wenigen Modelle angewiesen ist, wird ein einzelner Ausfall oder ein einziges fehlerhaftes Modell zu einem potenziellen systemischen Ereignis – nicht nur zum operativen Problem eines Unternehmens. Regulierungsbehörden beobachten Drittanbieter-Abhängigkeiten genau dieser Art genau.

Governance und Verantwortlichkeit

Verantwortlichkeit kann nicht an einen Algorithmus delegiert werden. Das ist das regulatorische Prinzip, das Amstad am deutlichsten formulierte. Entscheidungen müssen erklärbar bleiben, und die Verantwortung muss bei identifizierbaren Menschen liegen. Dies hat direkte Auswirkungen darauf, wie Unternehmen KI-gestützte Compliance-Entscheidungen dokumentieren, einschließlich solcher, die Transaktionsüberwachung und AML-Screening digitaler Vermögenswerte betreffen. Die Erwartung ist nicht, dass Unternehmen KI vermeiden, sondern dass sie sie in einem Governance-Rahmen einsetzen, der Menschen für Ergebnisse verantwortlich hält.

Die Governance-Herausforderung ist im AML-Kontext ebenso sichtbar. Für Hintergrundinformationen darüber, wie Regulierer KI-gestützten Betrug am kriminellen Ende des Spektrums angehen, sind die in Amstads Rede referenzierten Interpol-Daten aufschlussreich: KI-gestützter Betrug wird als viereinhalbmal profitabler beschrieben als traditionelle Methoden, wobei agentische Systeme inzwischen ganze Betrugskampagnen autonom steuern können. Interpol nennt dies die Industrialisierung des Betrugs. SupTech ist teilweise eine direkte Antwort auf diese Industrialisierung.

Für einen verwandten Blick darauf, was der EBA-Bericht über digitale Währungen für AML und Lizenzierung bedeutet, ist die Aufsichtslinie auf europäischer Ebene konsistent mit dem, was FINMA und IOSCO global aufbauen.

Praktische Auswirkungen für Buchhaltungsfirmen und CFOs

Der SupTech-Sprint und die IOSCO-Umfrage sind keine abstrakten politischen Übungen. Sie werden prägen, was Regulierer bei Prüfungen von Unternehmen mit Digital-Asset-Exposure erwarten – und zwar früher, als viele Compliance-Kalender derzeit annehmen.

Datenqualität und Audit-Trail-Anforderungen

KI-gestützte Aufsichtstools sind nur so gut wie die Daten, die sie verarbeiten. Wenn Regulierer Marktüberwachungstools entwickeln, die auf On-Chain- und Börsen-Transaktionsdaten kalibriert sind, setzen sie implizit eine Untergrenze dafür, was Unternehmen vorweisen können müssen. Eine Buchhaltungsfunktion, die den vollständigen Lebenszyklus einer Krypto-Position nicht rekonstruieren kann – einschließlich Wallet-Adressen, Gegenpartei-Identifikatoren, Zeitstempel bis zur Sekunde und Fair-Value-Bewegungen – wird sich exponiert sehen, wenn eine Aufsichtsanfrage eingeht.

Robuste Krypto-Buchhaltungssoftware, die diese Daten an der Quelle erfasst, statt sie nachträglich aus Exchange-CSV-Exporten zu rekonstruieren, ist der praktische Ausgangspunkt. Dieselben strukturierten Daten, die eine Steuerberechnung speisen, speisen auch eine AML-Prüfung und zunehmend eine Aufsichtsdatenanfrage. Unternehmen, die diese als getrennte Workflows behandeln, bauen Fragilität in ihre Compliance-Position ein.

Kalibrierung von AML-Programmen

Die spezifischen Anwendungsfälle, die FINMA nannte – Krypto-Exposure-Überwachung, Insiderhandelserkennung und Netzwerkanalyse – sagen Compliance-Beauftragten konkret, wie aufsichtliche Prüfung in naher Zukunft aussieht. AML-Programme, die auf manueller Transaktionsprüfung oder periodischem Batch-Screening basieren, sind strukturell unvereinbar mit den Echtzeit-, netzwerkbewussten Tools, die Regulierer bauen. Die Frage für ein Compliance-Team ist nicht, ob technologiegestützte Überwachung eingeführt werden soll, sondern wie schnell und mit welchem Governance-Rahmen.

Schweiz-spezifische Überlegungen

Für Unternehmen unter FINMA-Aufsicht oder für internationale Firmen mit Schweizer Konzerneinheiten ist die inländische Dimension direkt. Die FINMA hat drei KI-Umfragen in der Schweizer Finanzbranche durchgeführt, und die Ergebnisse zeigen, dass die Adoption nicht mehr funktional abgeschottet ist. Anwendungsfälle umfassen jetzt die gesamte Wertschöpfungskette. FINMAs eigene KI-Bereitstellungen, noch in der Proof-of-Concept-Phase, werden reifen. Wenn sie das tun, werden die bei einer KI-gestützten Vor-Inspektionsprüfung gesammelten Beweise durch Trainingsdaten vergangener Inspektionen geprägt sein. Unternehmen, die bereits geprüft wurden, haben diesen Trainingssatz effektiv mitgestaltet. Konsistente, gut dokumentierte Compliance-Aufzeichnungen über Zeiträume hinweg sind nicht nur gute Praxis; sie sind eine Form institutionellen Gedächtnisses, das mit aufsichtlicher KI interagiert, ob Unternehmen dies beabsichtigen oder nicht.

Häufig gestellte Fragen

Was ist SupTech und warum ist es für Krypto-Firmen wichtig?

SupTech bezeichnet den Einsatz von Technologie durch Regulierungsbehörden zur Modernisierung der Finanzaufsicht. Für Krypto-Firmen ist es wichtig, weil Regulierer KI-Tools entwickeln, die speziell darauf ausgerichtet sind, digitale Vermögensmärkte zu überwachen, verdächtige Handelsmuster zu erkennen und On-Chain-Daten zu analysieren. Mit zunehmender Reife dieser Tools werden die von ihnen geforderten Datenqualitäts- und Audit-Trail-Standards faktisch zu Compliance-Erwartungen an regulierte Unternehmen.

Was hat die FINMA am Point Zero Forum tatsächlich gestartet?

Die FINMA hat in ihrer Rolle als Vorsitzende des IOSCO-SupTech-Forums am 22. Juni 2026 einen SupTech-Sprint in Zürich mitveranstaltet. Das Event brachte mehr als 100 Spezialisten aus Rechtsordnungen zusammen, die rund zwei Drittel der globalen Wertpapiermärkte nach Marktwert repräsentieren. Der Sprint startete die erste Phase der Entwicklung KI-gestützter Tools für die Krypto-Marktaufsicht, einschließlich Bereichen wie Marktmissbrauchserkennung und Überwachung von Krypto-Exposures.

Wie wirkt sich die Zwei-Drittel-Zahl auf Unternehmen außerhalb der Schweiz aus?

Da das IOSCO-SupTech-Forum über 130 Länder mit über 95 Prozent der globalen Wertpapiermärkte abdeckt, sind die im Rahmen der Initiative entwickelten Tools und Standards auf grenzüberschreitende Anwendbarkeit ausgelegt. Ein Unternehmen, das in einer teilnehmenden Rechtsordnung reguliert ist – was die meisten großen Finanzzentren umfasst – sollte erwarten, dass die sich aus dieser Arbeit ergebenden aufsichtlichen Datenerwartungen letztlich auch bei ihrer Heimatregulierungsbehörde ankommen.

Was bedeutet FINMAs Human-in-the-Loop-Prinzip für Compliance-Teams?

FINMAs Position ist, dass KI-Tools menschliches Urteilsvermögen unterstützen, nicht ersetzen müssen. Für Compliance-Teams bedeutet das direkt: Jeder KI-gestützte AML-Screening-, Transaktionsüberwachungs- oder Risikobewertungsprozess muss so gestaltet sein, dass eine benannte Person für jede Entscheidung verantwortlich bleibt. Die Dokumentation des menschlichen Prüfungsschritts ist nicht optional. Regulierer werden danach suchen.

Sollten Unternehmen ihre Digital-Asset-Buchhaltungssoftware als Reaktion darauf aktualisieren?

Die SupTech-Initiative verstärkt, was gute Praxis bereits verlangt: granulare, strukturierte Echtzeit-Transaktionsaufzeichnungen für alle Digital-Asset-Positionen. Unternehmen, die Digital-Asset-Buchhaltungssoftware einsetzen, die Wallet-Level-Daten, Zeitstempel, Gegenpartei-Identifikatoren und Fair-Value-Bewegungen an der Quelle erfasst, sind besser positioniert, um auf aufsichtliche Datenanfragen zu reagieren, die von KI-gestützten Überwachungstools generiert werden. Unternehmen, die auf manuelle Abstimmung oder periodische Exporte setzen, sollten dies als Anlass nehmen, ihre Datenarchitektur zu überprüfen.

Quelle: FINMA