Künstliche Intelligenz im Finanzsektor: Zielke Rating deckt Lücken in der Emissions- und Governance- Berichterstattung auf

Die Zielke Rating GmbH und die Zielke Research Consult GmbH haben mit dem ESG-Spotlight „Künstliche Intelligenz“ erstmals systematisch untersucht, wie deutsche und internationale Finanzinstitute die Umwelt- und Governance-Risiken ihres KI-Einsatzes offenlegen. Das zentrale Ergebnis: Die geltenden Berichtsstandards erlauben es Banken und Versicherern, den realen Energie- und Wasserverbrauch ihrer KI-Infrastruktur weitgehend unsichtbar zu machen – mit direkten Folgen für die Aussagekraft von ESG-Ratings.

Emissionen wachsen exponentiell – die Bilanzierung bildet das nicht ab

Der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren lag 2024 laut Internationaler Energieagentur (IEA) bei rund 415 Terawattstunden und soll bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden steigen. Microsoft, der einzige Hyperscaler mit einer ehrlichen Eigenangabe, weist für das Geschäftsjahr bis Juni 2025 einen Anstieg der Gesamtemissionen um 57,5 Prozent gegenüber 2020 aus – bei einem Stromverbrauchsplus von 244 Prozent.

Eine WattTime-Fallstudie zu Meta zeigt zudem, dass die marktbasiert ausgewiesenen Emissionen (733 Tonnen CO² für 2023) den physisch-realen Wert von rund 770.000 Tonnen um den Faktor 1.000 unterschätzen. Dabei muss auch beachtet werden, dass aufgrund der EU und Bundesregularien neue Rechenzentren nur mit erneuerbarer Energie versorgt werden dürfen. Hier bieten Norddeutschland und das sonnige Breisgau Wettbewerbsvorteile, die Deutschland nutzen sollte.

Fünf Ankerfälle aus dem Finanzsektor

Die Studie analysiert im Detail, wie Deutsche Bank, Munich Re, JPMorgan Chase, HSBC und Prudential plc ihre KI-bedingten Emissionen berichten:

Deutsche Bank 677.670 Tonnen CO²e in Scope-3-Kategorie 1 (2025); eigene Rechenzentren erscheinen nicht in Scope 1/2, sondern als Leasingposition in Kategorie 8 – „keine einzige Rechenzentrumsemission in der eigenen Bilanz“.

Munich Re über 300 aktive KI-Anwendungsfälle; das Klimaziel 2030 bezieht sich ausschließlich auf Gebäudestrom – eingekaufte KI-Rechenleistung fällt bilanziell heraus.

JPMorgan Chase marktbasierte Stromemissionen mit null ausgewiesen; keine vorgelagerte Scope-3-Kategorie 1 mehr im Inventar – bei physisch 767.046 Tonnen CO²e (standortbasiert).

HSBC Kategorie 1 beträgt 807.293 Tonnen CO²e (75 % der operativen Emissionen); Investitionsgüter-Emissionen +30 % durch Server/Rechenzentren – Klimaziel zugleich von 2030 auf 2050 verschoben.

Prudential plc neue Scope-3-Kategorie 1 umfasst mit 31 Tonnen ausschließlich Wasserverbrauchsdaten; die KI-Rechenlast (Google Cloud, MedLM) bleibt unerfasst – MSCI bewertet das Unternehmen dennoch mit „AA“.

EU AI Act: Governance-Pflichten ohne erkennbare Vorbereitung

Ab dem 2. Dezember 2027 gelten Hochrisiko-Anforderungen des EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) für KI-Systeme in Kreditvergabe, Underwriting und Pricing – verbindlich, mit Bußgeldern von bis zu 35 Millionen Euro oder sieben Prozent des weltweiten Jahresumsatzes bei Verstößen gegen die Verbote nach Art. 5. Die Studie kommt zu einem klaren Befund: Weder die Deutsche Bank (KI-Agent „DB Lumina“, rund 5.000 interne Nutzer:innen) noch Munich Re (über 300 KI-Anwendungsfälle) legen öffentlich erkennbare Governance-Strukturen für den EU AI Act vor – keine Risikoklassifizierung, keine Grundrechtsfolgenabschätzung, kein dokumentiertes Risikomanagementsystem.

Zielke Rating schlägt sechstes Governance-Kriterium vor

Als methodische Antwort erweitert die Zielke Rating GmbH ihre Governance-Systematik um ein sechstes, eigenständiges Kriterium: „KI-Governance“. Bewertet werden nach der etablierten dreistufigen Logik (+1 / 0 / −1) vier kumulative Nachweise: eine vom Gesamtvorstand verabschiedete AI-Strategie, eine dokumentierte Grundrechtsfolgenabschätzung nach Art. 27 AI Act, ein unabhängig geprüftes Bias-Testing-Protokoll sowie eine transparente Erklärbarkeits- und Einspruchsarchitektur für betroffene Kund:innen.

Grün oder grau? Eine bewusst offene Schlussfrage

Ob KI per Saldo klimapositiv oder klimaschädlich wirkt, beantwortet die Studie bewusst nicht abschließend: IEA, Grantham Research Institute/LSE und World Economic Forum kommen 2025 zu deutlich unterschiedlichen Ergebnissen. Für die Autoren ist das nachrangig – vorrangig sei, dass die Emissionsseite von KI in Bank- und Versicherungsbilanzen überhaupt korrekt erfasst wird.

„Heute, nach Abschluss unserer Recherche, lautet meine Antwort klarer denn je: Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Nachhaltigkeitsthema — es ist das am stärksten unterbelichtete Nachhaltigkeitsthema des Finanzsektors überhaupt“, kommentiert Dr. Carsten Zielke, Geschäftsführer der Zielke Research Consult GmbH, die Ergebnisse der Studie. „Solange wir die Emissionsseite von KI nicht korrekt erfassen, ist jede Saldorechnung eine Rechnung auf Sand.“