Weniger Regulierung durch die EU? Das im November 2025 vorgestellte „Digital Omnibus Package“ verspricht bürokratische Entlastung für Fintechs und Wertpapierfirmen. Doch was steckt wirklich dahinter?
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Weniger Regulierung durch die EU? Das im November 2025 vorgestellte „Digital Omnibus Package“ verspricht bürokratische Entlastung für Fintechs und Wertpapierfirmen. Doch was steckt wirklich dahinter?
Die Kommission verfolgt mit dem Digitalen Omnibus-Paket das Ziel, die komplexe Digitalregulierung der EU zu straffen und zu vereinheitlichen.
Das Paket besteht aus zwei Verordnungsentwürfen: Dem „Digital Omnibus on AI“, der Erleichterungen bei der praktischen Umsetzung der KI-Verordnung vorschlägt, und dem allgemeinen „Digital Omnibus“. Letzterer sieht gezielte Anpassungen im Datenschutzrecht und bei der Cybersicherheitsregulierung vor.
1. KI-Verordnung: Verschiebung und Entlastung
Die EU-Kommission hat verstanden, dass die KI-Verordnung die globale Wettbewerbsfähigkeit des Standorts EU beeinträchtigt. Daher hat sie mit dem „Digital Omnibus on AI“ einen separaten Verordnungsentwurf nur für diesen Regulierungsbereich entwickelt. Die geplanten Erleichterungen betreffen vor allem die Entwickler und Anbieter von KI-Tools. Nicht nur Start-ups und kleine Fintechs, sondern auch börsennotierte Small Caps und sogar Mid Caps sollen von reduzierten Compliance-Pflichten profitieren. Das erleichtert auch größeren Häusern die Entwicklung oder den Ausbau KI-basierter Lösungen.
Konkret bedeutet das: Robo-Advisor und KI-gestützte Anlageberatung werden weniger bürokratischen Hürden unterliegen. Außerdem sollen Registrierung und Überwachung der Anbieter nach dem Inverkehrbringen flexibler gestaltet werden. Daneben soll die generelle Schulungspflicht von Mitarbeitern und externen Dienstleistern entfallen.
Für die Anbieter und Verwender von Hochrisiko-KI interessant: Die Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme sollen nicht mehr ab dem 2. August 2026 gelten, sondern erst deutlich später, wobei die Einzelheiten noch nicht feststehen.
Auch Wertpapierfirmen können hiervon profitieren. KI-Tools in ihrem Kerngeschäft dürften zwar in der Regel nicht als Hochrisiko-KI einzustufen sein. Etwas anderes gilt aber für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Zusammenhang mit Beschäftigungsverhältnissen – hier ist die Grenze zur Hochrisiko-KI schnell überschritten, und zwar nicht nur im Personalmanagement, sondern auch im Recruitment.
2. DSGVO: Präzisierung und neue Praxisfreundlichkeit
Ein Großteil der weiteren geplanten Änderungen betrifft die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Hier die wichtigsten Erleichterungen:
2.1 Pseudonymisierung statt Anonymisierung:
Die geplante Reform der DSGVO sieht ausdrücklich vor, dass pseudonyme Daten nicht als personenbezogen gelten sollen, solange der Verantwortliche nicht über Mittel verfügt, um die betroffenen Personen selbst zu identifizieren.
Für viele datengetriebene Geschäftsmodelle im Finanzbereich (zum Beispiel Marktanalysen, Aggregation anonymisierter Nutzungsdaten) bedeutet dies einen größeren Aktionsradius, weil sie bislang nur auf komplett anonymisierte Daten zurückgreifen dürfen.
2.2 KI-Entwicklung:
In der DSGVO soll ein neuer Artikel 88c eine Rechtsgrundlage für die Verarbeitung personenbezogener Daten bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Systemen schaffen, sofern angemessene technische und organisatorische Maßnahmen getroffen werden.
Besonders sensible personenbezogene Daten im Sinne des Artikels 9 DSGVO (wie zum Beispiel Gesundheitsdaten oder Daten zum Sexualleben) sollen künftig unter strengen Auflagen auch ohne Einwilligung der Betroffenen verarbeitet werden dürfen – etwa zum Zwecke der Bias-Erkennung und -Korrektur in KI-Systemen. Das ist insbesondere für Kredit-Scoring, Risikobewertungen oder automatisierte Onboarding-Prozesse relevant.
2.3 Automatisierte Entscheidungen:
Automatisierte Entscheidungen sollen künftig auch dann als vertraglich erforderlich gelten können, wenn die Entscheidung alternativ durch eine menschliche Person hätte getroffen werden können.
Diese Änderung ist für Kredit– und Wertpapierinstitute, aber auch für Fintechs und Regtechs interessant, weil sie einen sicheren Rechtsrahmen für datengetriebene Geschäftsmodelle (zum Beispiel Bewertung, Betrugserkennung, algorithmische Risikoprüfung, KI-Tools mit Entscheidungskomponenten) bietet.