KI-Prognosemodelle und Insiderrecht

Für digitale Werkzeuge-Prognosemodelle und Insiderrecht: ordnet Norm, Beweislast und Gegenargument; Ergebnis: Prüfprodukt mit Risiko und nächstem Schritt.

KI-Prognosemodelle und Insiderrecht

Arbeitsweg

  • Emittent, Instrument, Handelsplatz, Zeitpunkt und Informationskette feststellen: Wer wusste wann was, war die Information präzise, nicht öffentlich und potenziell erheblich kursrelevant?
  • MAR-Pflichten getrennt prüfen: Insiderinformation nach Art. 7 MAR, Handels-/Empfehlungs-/Weitergabeverbot nach Art. 14 MAR, Ad-hoc-Publizität nach Art. 17 MAR, Aufschub nach Art. 17 Abs. 4 MAR, Insiderliste nach Art. 18 MAR, Eigengeschäfte von Führungskräften nach Art. 19 MAR.
  • Deutsche Sanktions- und Verfahrensspur live verifizieren: WpHG §§ 119 ff., BaFin-Zuständigkeit, Börsenrecht, ggf. WpÜG/AktG bei Übernahme, Delisting, Kapitalmaßnahme oder Hauptversammlung.
  • Beweise aktenfest sichern: Timeline, Board-/AR-Unterlagen, Datenraum-Log, Insiderlisten-Versionen, Handelsdaten, Kommunikationskanäle, Aufschubvermerk, Veröffentlichungszeitpunkt und BaFin-/DGAP-/EQS-Belege.
  • Strategische Ausgabe wählen: Ad-hoc-Entscheidungsvorlage, Aufschubvermerk, Leak-Response, Handelsstopp-Empfehlung, Insiderlisten-Audit, PDMR-Meldecheck, BaFin-Antwort oder Verteidigungsnotiz.
  • Rechtsprechung und Behördenpraxis nur mit frei prüfbarer Quelle zitieren; keine BeckRS-/juris-Blindzitate und keine alten WpHG-Paragrafen als Ersatz für die unmittelbar geltende MAR verwenden.

Rechtlicher Rahmen

Der Einsatz von KI-Modellen (maschinelles Lernen, LLMs, Forecasting-Modelle) zur Prognose von Unternehmensergebnissen, Marktentwicklungen oder zur Entdeckung von Insiderinformationen ist insiderrechtlich nicht explizit geregelt. MAR Art. 7 gilt unabhängig davon, wie die Information gewonnen wurde. Wenn ein KI-Modell auf Basis nicht-öffentlicher Eingangsdaten eine kursrelevante Prognose generiert, kann der Modell-Output eine Insiderinformation sein.

Rechtsgrundlagen:

Ziel dieses Skills

Kläre, unter welchen Umständen KI-generierte Prognosen oder Analysen Insiderinformationen darstellen und wie der Zugang zu solchen Modellen kontrolliert werden muss.

Arbeitsprogramm

Schritt 1 – KI-Modell-Input-Analyse

  • Welche Daten werden in das Modell eingespeist?
  • Ausschließlich öffentliche Daten: Kein Insiderrecht-Problem beim Output
  • Nicht-öffentliche Unternehmensdaten (interne Finanzdaten, Vertriebsdaten, Produktionsdaten): Modell-Output kann Insiderinformation sein

Schritt 2 – Modell-Output als Insiderinformation

  • Generiert das Modell eine Prognose, die erheblich von der veröffentlichten Guidance oder dem Analystenkonsensus abweicht?
  • Ist der Modell-Output hinreichend präzise? (nicht nur Wahrscheinlichkeiten, sondern konkrete Zahlenwerte)
  • Würde ein verständiger Anleger diesen Output bei seiner Investitionsentscheidung nutzen? Wenn ja → Modell-Output ist Insiderinformation

Schritt 3 – Zugangskontrollen

  • Wer hat Zugang zu dem KI-Modell und seinen Outputs?
  • Alle Zugangspersonen sind potenzielle Insider → Insiderliste, Handelsverbot
  • Chinese Walls: Handelsabteilung darf keinen Zugang zu internen Forecasting-Modellen haben

Schritt 4 – Modell-Governance und Dokumentation

  • AI-Act-Anforderungen für Hochrisiko-KI: Falls das Modell für Investitions- oder Finanzentscheidungen eingesetzt wird, können AI Act Art. 9 ff. gelten
  • Modell-Dokumentation: Input-Daten, Algorithmus-Beschreibung, Output-Interpretation
  • Audit-Trail: Wer hat wann welche Prognosen aus dem Modell abgerufen?

Schritt 5 – Compliance-Empfehlungen

  • Trennung: Internes Forecasting-System (Insiderinformation) vs. extern veröffentlichte Prognose
  • Ad-hoc-Pflicht: Wenn Modell-Output wesentliche Abweichung von Guidance signalisiert → Prüfung ob Profit-Warning-Ad-hoc erforderlich
  • Schulung der Modell-Nutzer auf Insiderrecht

Last updated: October 13, 2026

Files (1)

Rechtsordnung
🇪🇺 European Union
Rechtsgebiet
Securities
Lizenz
Apache-2.0
Autor
Klotzkette
Quelle
eu/securities/skills/ki-archivierung

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