Die Befüllung des Informationsregisters gemäß DORA (Digital Operational Resilience Act) ist eine der größten Herausforderungen für Finanzinstitute. Besonders manuelle Prozesse sind fehleranfällig und ineffizient. Unternehmen müssen nicht nur eine initiale Erfassung relevanter Verträge und ICT-Dienstleister durchführen, sondern das Register auch regelmäßig aktualisieren und auf Anfrage der Aufsichtsbehörde bereitstellen.
Anstatt sich mühsam durch unzählige Excel-Tabellen zu kämpfen, bieten Large Language Models (LLMs) eine automatisierte Alternative zur Erstellung des Informationsregisters. Sie extrahieren relevante Vertragsdaten direkt aus Dokumenten, generieren fehlende Informationen und fügen sie strukturiert ins Informationsregister ein.
Dieser Artikel zeigt, wie KI-gestützte Lösungen die DORA-Anforderungen erfüllen und welche Vorteile, Herausforderungen und Best Practices es bei der Implementierung gibt.
1. Anforderungen an das Informationsregister
1.1 Was ist das DORA-Informationsregister?
Das Informationsregister ist ein zentraler Bestandteil von DORA und soll Transparenz über ICT-Dienstleister schaffen, um IT-Risiken und Cyberangriffe zu minimieren. Finanzinstitute sind verpflichtet, ein Register zu führen, das:
✅ Auf Einzelebene, sub-konsolidierter und konsolidierter Ebene gepflegt wird
✅ Regelmäßig aktualisiert und auf Anfrage der Aufsichtsbehörde bereitgestellt wird
✅ Mindestanforderungen an Datenfelder erfüllt (definiert in den Implementing Technical Standards, ITS)
1.2 Welche Daten enthält das Register?
Das Register umfasst unter anderem:
✔ Vertragsvereinbarungen mit ICT-Dienstleistern
✔ Funktionen, die durch diese Dienste unterstützt werden
✔ Subunternehmerstrukturen und Lieferketten
✔ Rechtliche Identifikatoren, wie den Legal Entity Identifier (LEI)
Manuelle Prozesse zur Pflege dieses Registers sind extrem aufwendig. Im nächsten Kapitel erklären wir, warum eine Automatisierung mit KI notwendig ist.
2. Warum ist Automatisierung notwendig für das Informationsregister?
Die Pflege des Informationsregisters ist mit manuellen Methoden kaum umsetzbar, insbesondere in großen Organisationen mit hunderten Verträgen. Eine KI-gestützte Lösung bietet folgende Vorteile:
✅ Skalierbarkeit & Effizienz
🔹 Automatisierte Prozesse wachsen mit dem Unternehmen und lassen sich leicht auf neue Tochtergesellschaften ausweiten.
✅ Einheitliche Datenbasis & Konsistenz
🔹 Alle Abteilungen nutzen eine einheitliche, zentral gepflegte Datenquelle – keine widersprüchlichen Excel-Dateien mehr.
✅ Sofortige Aktualisierung & Compliance
🔹 Vertragsänderungen werden automatisch erkannt und im Register aktualisiert, um DORA-Compliance jederzeit zu gewährleisten.
✅ Bessere Risikoanalyse durch Datenverknüpfung
🔹 Verknüpfung interner Systeme (ERP, Vertragsmanagement) und externer Datenquellen (z. B. LEI-Register) für ein vollständiges Bild der ICT-Risiken.
✅ Geringere Kosten & minimiertes Fehlerrisiko
🔹 Weniger manueller Aufwand, niedrigere Fehlerquoten, reduzierte Compliance-Strafen.
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie genau LLMs die Vertragsanalyse automatisieren können.
3. Vertragsanalyse mit LLMs: Vorteile & Herausforderungen
3.1 Wie funktionieren LLMs in der Vertragsanalyse?
Large Language Models (LLMs) sind KI-gestützte Systeme, die unstrukturierte Vertragsdaten analysieren und in strukturierte Informationen umwandeln.
Automatisch extrahierte Vertragsinformationen:
📌 Vertragsparteien
📌 ICT-Services & SLAs
📌 Technische & organisatorische Maßnahmen
📌 Subunternehmer & Lieferkette
📌 Vertragslaufzeiten & Fristen
3.2 Vorteile von LLMs in der DORA-Compliance und beim Informationsregister
3.3 Herausforderungen & Lösungen
- Automatische Änderungs- und Abweichungserkennung: LLMs identifizieren Vertragsänderungen
(z. B. neue Subunternehmer) sofort. - Natürliche Sprachsuche: Statt komplizierter Filter können Nutzer Anfragen in natürlicher Sprache stellen („Zeige alle Verträge mit SLA-Verletzungen“).
- Externe Datenintegration: LLMs binden LEI-Datenbanken und Registernummern ein, um fehlende Informationen zu ergänzen.
🚧 Verständnis komplexer Vertragsformulierungen: LLMs müssen mehrdeutige Klauseln interpretieren – ein menschlicher Review bleibt erforderlich.
🚧 Datenschutz & Compliance: Sensible Vertragsdaten sollten über On-Premise- oder Private-Cloud-Lösungen verarbeitet werden.
🚧 OCR-Prozesse für nicht durchsuchbare PDFs: Bei gescannten Verträgen muss Texterkennung (OCR) vorgeschaltet werden.
4. Umsetzung in der Praxis: Automatisierung des Informationsregisters
Eine KI-gestützte Plattform für DORA-Compliance folgt diesem Workflow:
1️⃣ Vertragsimport
📌 Hochladen von PDFs, Scans & Bildern
📌 OCR-Erkennung für nicht durchsuchbare Texte
2️⃣ Automatische Extraktion durch LLMs
📌 Identifikation von Vertragsparteien, SLAs & Subunternehmern
📌 Formatierung & Strukturierung der extrahierten Daten
3️⃣ Validierung & Datenanreicherung
📌 Abgleich mit externer LEI-Datenbank
📌 Ergänzung fehlender Angaben aus internen Systemen (ERP, CMDB)
4️⃣ Integration ins DORA-Informationsregister
📌 Speicherung als JSON/XML für Audits & Reports
📌 Automatische Aktualisierung bei Vertragsänderungen
5. Fazit: Zukunftssichere DORA-Compliance mit KI
Die manuelle Pflege des DORA-Informationsregisters ist nicht nachhaltig. KI und LLMs bieten eine skalierbare, effiziente Lösung, die:
✅ Zeitersparnis durch automatisierte Vertragsanalyse bringt
✅ Fehlerrisiken & Compliance-Strafen minimiert
✅ Datenqualität & Transparenz im Informationsregister verbessert
✅ Regulatorische Anforderungen langfristig erfüllt
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