Bert Kondruss, KonBriefing Research, Deutschland
Large Language Models (LLMs) verändern die Art, wie Unternehmen Governance, Risk & Compliance steuern. Sie unterstützen dabei, komplexe Informationen schneller auszuwerten, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen fundierter zu treffen. Von der Risikoanalyse über Datenschutz bis hin zum Business Continuity Management. Gleichzeitig stellen sie neue Anforderungen an Datenschutz, Transparenz und Regulierung. Auf dieser Seite erfahren Sie, wie LLMs funktionieren, welche Chancen und Herausforderungen sie mit sich bringen und in welchen GRC-Bereichen sie bereits heute erfolgreich eingesetzt werden.
Wichtig
Large Language Models (LLMs) im GRC-Umfeld
LLMs:
KI-Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, basierend auf Deep Learning.
Allgemeine Anwendungsfälle:
Textgenerierung, Chatbots, Wissensmanagement, Dokumentenanalyse.
GRC-spezifische Anwendungsfälle:
regulatorische Analysen, Auditunterstützung, Risiko- und Compliance-Berichte.
Herausforderungen:
Datenschutz, Bias, Nachvollziehbarkeit, Datenqualität.
Ausblick:
Zunehmende Integration in GRC-Prozesse, steigende Automatisierung und Transparenz.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme, die auf Basis enormer Mengen an Textdaten trainiert wurden, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Bekannte Vertreter sind GPT-Modelle von OpenAI oder LLaMA von Meta.
Ihre Wurzeln liegen in den Fortschritten des Deep Learnings seit den 2010er-Jahren, insbesondere im Transformer-Ansatz (2017 vorgestellt von Google). Dadurch wurde es möglich, komplexe Sprachstrukturen und Bedeutungen zu erfassen. Die Entwicklung ist rasant: Während frühe Sprachmodelle nur einfache Aufgaben wie Textvervollständigungen bewältigen konnten, sind heutige Modelle in der Lage, komplexe Analysen, Dialoge und semantisches Verstehen zu liefern.
LLMs sind eine Technologie von Generative AI (GenAI), die auf Sprache und Text spezialisiert ist.

Wichtige Eigenschaften und Funktionsweisen

  • Training auf großen Textkorpora: LLMs lernen aus Milliarden von Textbeispielen.
  • Wahrscheinlichkeitsbasiert: Sie berechnen, welches Wort im Kontext am wahrscheinlichsten folgt.
  • Generalisierung: Sie können flexibel in verschiedenen Themenfeldern eingesetzt werden.
  • Anpassbarkeit: Über "Fine-Tuning" oder "Prompt Engineering" lassen sie sich auf spezifische Domänen wie GRC ausrichten.

Nutzen

  • Automatisierung von Routineaufgaben
  • Unterstützung bei Recherche und Analyse
  • Sprachliche Aufbereitung komplexer Inhalte
  • Erhöhung von Geschwindigkeit und Konsistenz in Prozessen

Anwendungsfälle von LLMs

Allgemeine Anwendungsfälle

LLMs sind besonders stark, wenn es um Sprachverarbeitung und Wissensaufbereitung geht:
  • Automatische Texterstellung und -zusammenfassungen
  • Übersetzungen und Mehrsprachigkeit
  • Chatbots & virtuelle Assistenten
  • Wissensmanagement & Suche in unstrukturierten Daten
  • Extraktion von Metadaten aus unstrukturierten Informationen
  • Automatisierte Berichts- und Dokumentenerstellung

Anwendung im GRC-Kontext

Gerade in Governance, Risk Management und Compliance zeigen LLMs ihr Potenzial:
  • Risikoberichte & Compliance-Dokumentation: Automatische Erstellung und Aktualisierung.
  • Policy-Analyse: Erkennung von Abweichungen zwischen Unternehmensrichtlinien und regulatorischen Vorgaben.
  • Regulatory Intelligence: Laufende Überwachung neuer Gesetze und Standards, automatische Zusammenfassung relevanter Änderungen.
  • Interne Kommunikation: Beantwortung von Mitarbeiterfragen zu Richtlinien und Prozessen.
  • Audit-Unterstützung: Aufbereitung und Analyse von Prüfdokumenten.

Beispielhafte Anwendungsfälle nach GRC-Disziplin

  • Risikomanagement: automatisierte Risikoanalysen, Szenario-Simulationen, Risikoberichte
  • Drittpartei-Management: Lieferantenrisiken bewerten, Due-Diligence-Analysen automatisieren
  • Regulatory Compliance: regulatorische Updates analysieren, Compliance-Mappings erstellen
  • Tax-Compliance: steuerrechtliche Änderungen identifizieren, Dokumentationspflichten unterstützen

Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von Large Language Models (LLMs)

Beim Einsatz von LLMs im GRC-Kontext gibt es wichtige Punkte zu beachten:
  • Datenqualität: Schlechte oder unvollständige Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen.
  • Halluzinationen: LLMs können plausible, aber falsche Aussagen generieren.
  • Datenschutz und Sicherheit: Sensible GRC-Daten müssen vor unbefugtem Zugriff geschützt sein.
  • Bias und Fairness: Verzerrungen im Trainingsdatensatz können Ergebnisse verfälschen.
  • Nachvollziehbarkeit: Entscheidungen müssen für Prüfer und Aufsichtsbehörden erklärbar bleiben.
Adressiert werden können diese Themen durch klare Governance-Richtlinien, technische Schutzmaßnahmen, den Einsatz von Human-in-the-Loop-Prozessen sowie durch regelmäßige Validierung der Ergebnisse.

Worauf achten bei der Auswahl eines GRC-Tools mit LLMs?

Allgemein

Bei der Auswahl eines GRC-Tools mit integrierten Large Language Models sollten Unternehmen vor allem darauf achten, wie mit ihren sensiblen Daten umgegangen wird. Fragen nach Hosting-Optionen - etwa ob die Lösung in einer europäischen Cloud oder On-Premise betrieben werden kann - sind entscheidend für die Wahrung der Datenhoheit. Ebenso wichtig ist Transparenz: Ein gutes Tool sollte nachvollziehbar machen, auf welcher Grundlage das Modell seine Ergebnisse liefert, und dabei typische Risiken wie Halluzinationen minimieren.
Darüber hinaus kommt es auf die fachliche Spezialisierung an. LLMs entfalten ihren vollen Nutzen nur dann, wenn sie auf Inhalte aus dem Governance-, Risiko- und Compliance-Umfeld trainiert oder entsprechend angepasst sind. Unternehmen profitieren besonders, wenn eigene Richtlinien, Prozesse und Vorgaben integriert werden können, sodass das Modell nicht nur generisches Wissen, sondern auch organisationsspezifische Inhalte berücksichtigt.
Ein weiterer Aspekt ist die regulatorische Konformität. Mit Blick auf den EU AI Act und andere Vorgaben sollten GRC-Verantwortliche prüfen, ob das Tool ausreichende Dokumentations- und Nachweismöglichkeiten bietet. Schließlich spielt auch die Nachhaltigkeit eine Rolle: Effiziente Modelle mit optimiertem Ressourcenverbrauch sind nicht nur kostenschonender, sondern leisten auch einen Beitrag zur Erfüllung von ESG-Zielen.
Zusammengefasst lohnt es sich, bei der Auswahl neben den funktionalen Möglichkeiten des Tools immer auch Sicherheit, Transparenz, Anpassungsfähigkeit, Compliance und Nachhaltigkeit im Blick zu behalten.

Kriterien

Beispielhafte Kriterien für einen Anforderungskatalog zur Auswahl einer GRC-Software mit LLM-Funktionalitäten im Rahmen einer Tool-Ausschreibung (RFI/RFP). Die Kriterien sollten vor Nutzung unbedingt an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden.
  • Datenschutz und Datenhoheit:
    Möglichkeit zur Verarbeitung sensibler Daten in einer EU-Cloud oder On-Premise-Umgebung.
  • Transparenz & Erklärbarkeit:
    Nachvollziehbarkeit, wie Ergebnisse zustande kommen (z.B. Angabe von Quellen, Confidence-Scores).
  • Domänenspezialisierung:
    Spezifisches Training oder Fine-Tuning des LLM auf GRC-relevante Inhalte (z.B. ISO, DSGVO, NIS2, SOX).
  • Integration eigener Richtlinien und Prozesse:
    Fähigkeit, interne Dokumente, Policies und Workflows in das Modell einzubinden.
  • Vermeidung von Halluzinationen:
    Mechanismen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Validierung oder menschliche Kontrollschleifen.
  • Kontinuierliches Monitoring & Model Drift:
    Verfahren zur Überwachung der Modellleistung und regelmäßige Aktualisierung mit neuen Daten.
  • Compliance mit regulatorischen Anforderungen:
    Unterstützung bei der Einhaltung von Vorgaben wie EU AI Act, DSGVO oder branchenspezifischen Regularien.
  • Auditfähigkeit & Nachweisführung:
    Lückenlose Dokumentation von Modellentscheidungen und Nutzung im Auditkontext.
  • Sicherheit & Zugriffskontrolle:
    Granulare Rollen- und Rechtekonzepte, Verschlüsselung, Logging.
  • Mehrsprachigkeit:
    Fähigkeit, Inhalte in mehreren Sprachen zu verarbeiten und bereitzustellen (z.B. für internationale Unternehmen).
  • Integration in bestehende Systeme:
    Schnittstellen zu ERP, SIEM, DMS, Identity-Management oder weiteren GRC-Modulen.
  • Usability und Nutzerakzeptanz:
    Intuitive Bedienoberfläche, verständliche Darstellung von Ergebnissen, Integration von Chatbots oder Assistenten.
  • Nachhaltigkeit & Effizienz:
    Ressourcenschonender Betrieb, optimierte Modelle, Nachweis über Energieverbrauch (Green IT).
  • Skalierbarkeit und Flexibilität:
    Einsatz für unterschiedliche Unternehmensgrößen und Anforderungen, einfache Anpassung an neue Use Cases.
  • Transparenz:
    Offenlegung, welches LLM eingesetzt wird (Open Source, proprietär, Eigenentwicklung)
  • Roadmap:
    Welche Weiterentwicklungen sind geplant

Ausblick

Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) schreitet rasant voran. Zukünftig werden sie nicht nur als Assistenzsysteme agieren, sondern aktiv Entscheidungen vorbereiten und regulatorische Anforderungen antizipieren. Für das GRC-Management bedeutet das: mehr Proaktivität, Effizienz und Resilienz.