Bewertung von KI-Modellen im Compliance-Bereich

Ein aktueller Bericht von EQS Group und dem Berufsverband der Compliance Manager bewertet die Leistungsfähigkeit von sechs KI-Modellen in 120 alltäglichen Anwendungsszenarien. Der Fokus liegt dabei auf der Effizienz der Systeme bei strukturierten Aufgaben und deren Leistung in weniger vorhersehbaren Kontexten.

Leistung und Ranking der getesteten Modelle

Der Benchmark-Report „KI-Performance im Bereich Compliance & Ethik“ zeigt, dass Google „Gemini 2.5 Pro“ und OpenAI’s „GPT-5“ die höchsten Gesamtwertungen erzielen, mit über 86 Prozent. Die Rankings belegen, dass die Fortschritte der neuen KI-Generationen im Vergleich zu ihren Vorgängermodellen erheblich sind. Während strukturierte Aufgaben, wie Klassifizierungen und regelbasierte Entscheidungen, eine Genauigkeit von über 95 Prozent erreichen, zeigen sich bei komplexeren, mehrdeutigen Anfragen signifikante Unterschiede in der Qualität der Antworten. So wird „Mistral Large 2“ mit einer Gesamtleistung von 70,1 Prozent als das schwächste Modell bewertet, gefolgt von „GPT-4o“, das 72,9 Prozent erzielt.

Stärken und Schwächen der KI-Modelle

Die Analyse verdeutlicht, dass KI-Modelle in strukturierten Kontexten eine hohe Zuverlässigkeit im täglichen Geschäft bieten. In über 95 Prozent der Fälle liefern die getesteten Modelle konsistente Ergebnisse, wobei nur 0,71 Prozent der Tests falsche oder irreführende Aussagen lieferten. Bei der Bearbeitung offener und mehrdeutiger Aufgaben zeigt sich jedoch die Grenze der Möglichkeiten der KI. Beispielsweise erreicht GPT-5 in Managementbriefings nur 67,4 Prozent, was den Wert menschlicher Urteilsfähigkeit unterstreicht.

Die Rolle des Prompt-Designs

Eine wesentliche Erkenntnis des Reports bezieht sich auf das Prompt-Design. Die Qualität der Ergebnisse kann erheblich gesteigert werden, wenn die Anweisungen präzise und kontextreich formuliert sind. Die neuen Modelle erweisen sich als besonders fähig, komplexe Vorgaben zuverlässig umzusetzen. Dies ist entscheidend für die Anwendung in Bereichen, in denen ein hohes Maß an Genauigkeit und Verlässlichkeit erforderlich ist, etwa bei der Risikoklassifizierung oder der Massendatenanalyse.

Fazit: Praxisrelevanz der KI-Modelle

Der Benchmark-Report zeigt auf, dass KI-Technologien eine wertvolle Unterstützung für Teams bieten können, insbesondere bei repetitiven und strukturierten Aufgaben. Dies ermöglicht es den Mitarbeitenden, sich auf strategisch wichtigere Entscheidungen zu konzentrieren. Dennoch bleibt in Situationen, in denen die Deutung und der Kontext entscheidend sind, die Expertise von Fachpersonal unverzichtbar. Der Bericht bietet somit eine nützliche Grundlage zur Einführung, zu Standards und zur Qualitätssicherung im Bereich Compliance.