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Das PRA Supervisory Statement SS1/23 legt die fünf Prinzipien der Bank of England für das Modellrisikomanagement von britischen Banken fest. Es wurde am 17. Mai 2023 veröffentlicht und ist seit dem 17. Mai 2024 wirksam. Die Richtlinie gilt für in Großbritannien registrierte Banken, Bausparkassen und von der PRA benannte Wertpapierfirmen, die über eine Genehmigung für interne Modelle verfügen. Sie erstreckt sich auch auf Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, findet jedoch keine Anwendung auf Versicherungsunternehmen.
Für wen gilt die SS1/23?
SS1/23 gilt für regulierte Banken mit Sitz im Vereinigten Königreich, Bausparkassen und von der PRA benannte Investmentgesellschaften, die über eine interne Modellgenehmigung zur Berechnung der regulatorischen Eigenkapitalanforderungen verfügen. Das betrifft Unternehmen, die den auf internen Ratings basierenden Ansatz (IRB) für das Kreditrisiko, den internen Modellansatz (IMA) für das Marktrisiko oder die interne Modellmethode (IMM) für das Gegenparteiausfallrisiko anwenden. Die PRA hat das Wort „Banken“ im Titel bewusst gewählt, um zu verdeutlichen, dass die Erwartungen nicht für Versicherer oder Rückversicherer gelten. Unternehmen ohne interne Modellgenehmigung fallen nicht in den Anwendungsbereich, wenngleich die PRA sie dazu ermutigt hat, die Grundsätze als bewährte Praxis (Good Practice) zu behandeln.
Was sind die fünf Grundsätze der SS1/23?
Modellidentifikation und Modellrisikoklassifizierung. Führung einer Modelldefinition, eines vollständigen Modellinventars und eines Risiko-Tiering-Ansatzes.
Governance. Rechenschaftspflicht des Vorstands, klare Rollen sowie ein genehmigter Rahmen und Richtlinien für das Modellrisikomanagement.
Modellentwicklung, -implementierung und -anwendung. Standards für Design, Tests, Dokumentation und Änderungskontrolle (Change Control).
Unabhängige Modellvalidierung. Eine von der Entwicklung unabhängige Validierung, die proportional zur Risikoklasse des Modells erfolgt.
Maßnahmen zur Risikominderung bei Modellen. Kompensierende Kontrollen und Anpassungen nach der Modellierung (Post-Model Adjustments), sofern Modellgrenzen bekannt sind.
Deckt SS1/23 auch KI und maschinelles Lernen ab?
Ja. Die Modelldefinition der PRA ist bewusst breit gefasst und erfasst auch KI- und Machine-Learning-Modelle, die für Zwecke innerhalb des Anwendungsbereichs eingesetzt werden. Ein Unternehmen kann ein ML-Kreditmodell nicht mit der Begründung von der Regulierung ausnehmen, dass es von einem Data-Science-Team anstelle einer Modellierungsabteilung entwickelt wurde. Die beiden Grundsätze, die im Zusammenhang mit KI die größten Schwierigkeiten bereiten, sind Grundsatz 1, der die Identifizierung von Modellen erfordert, die nie als solche registriert wurden, und Grundsatz 4, der die Validierung von Systemen verlangt, deren Verhalten analytisch nicht nachvollziehbar ist. Dies ist exakt das Erkennungsproblem, für dessen Lösung ein KI-Inventar konzipiert ist.
Wie unterscheidet sich SS1/23 vom US-amerikanischen Ansatz?
SS1/23 ist prinzipienbasiert und gilt ab einem bestimmten Datum für einen definierten Kreis von Instituten. Das US-amerikanische Gegenstück, SR 11-7, wurde im April 2026 durch SR 26-2 abgelöst, das sich noch stärker in Richtung Proportionalität bewegte und im Gegensatz zu SS1/23 generative und agentische KI ausdrücklich vom Anwendungsbereich ausschloss. Unternehmen, die auf beiden Seiten des Atlantiks tätig sind, stehen nun vor einer realen Divergenz: Ein britisches ML-Modell kann unter SS1/23 in den Anwendungsbereich fallen, während sein US-amerikanisches Äquivalent außerhalb von SR 26-2 liegt.
Praxisbeispiel:
Eine britische Bank mit IRB-Zulassung bewertet ein ML-basiertes Kreditentscheidungsmodell gemäß SS1/23. Unter Prinzip 1 erfasst sie das Modell in ihrem Bestandsverzeichnis und stuft es als risikoreich ein. Unter Prinzip 2 wird das Rahmenwerk vom Vorstand genehmigt, wobei ein namentlich genannter Senior Manager die Verantwortung trägt. Die unabhängige Validierung unter Prinzip 4 stellt fest, dass sich die Leistung des Modells bei Antragstellern mit unzureichender Kredithistorie verschlechtert. Unter Prinzip 5 wendet die Bank eine Anpassung nach Modelllauf sowie eine manuelle Weiterleitungsregel für dieses Segment an, bis das Modell neu trainiert ist, und dokumentiert diese Einschränkung, anstatt sie unberücksichtigt zu lassen.
