DORA pre AI vo finančnom sektore

Čo je DORA a prečo sa týka AI vo finančnom sektore?

Nariadenie (EÚ) 2022/2554, známe ako Digital Operational Resilience Act, skrátene DORA, je priamo uplatniteľné od 17. januára 2025 a po prvý raz vytvára v celej EÚ jednotný rámec pre digitálnu prevádzkovú odolnosť finančného sektora. Podľa čl. 2 DORA sa vzťahuje na 20 kategórií finančných subjektov, od úverových inštitúcií a poisťovní cez investičné spoločnosti a platobné inštitúcie až po poskytovateľov služieb kryptoaktív. DORA spája päť pilierov, ktoré boli predtým rozptýlené v rôznych dohľadových požiadavkách: riadenie rizík IKT (čl. 5–16), oznamovanie závažných incidentov IKT (čl. 17–23), testovanie digitálnej prevádzkovej odolnosti vrátane Threat-Led Penetration Testing (TLPT, čl. 24–27), riadenie rizika tretích strán v oblasti IKT vrátane dohľadu nad kritickými poskytovateľmi (čl. 28–44) a výmenu informácií (čl. 45). Výmena informácií je dobrovoľná. Pre systémy AI sú dôležité najmä prvé štyri piliere.

Rozhodujúca páka pre AI: usmernenie BaFin k rizikám IKT pri nasadzovaní AI vo finančných subjektoch z 18. decembra 2025 výslovne zakotvuje systémy AI ako podkategóriu „sieťových a informačných systémov“ v zmysle čl. 3 bodu 2 DORA. Tým platí celý kánon povinností podľa DORA aj pre workloady AI a AI agentov, od získavania údajov cez vývoj modelu a deployment až po priebežnú prevádzku s monitorovaním driftu a vyradenie z prevádzky. Kto teda nasadí AI agenta v banke alebo poisťovni do produkcie, buduje regulovaný systém IKT so všetkými povinnosťami v oblasti odolnosti, testovania a tretích strán.

Štyri povinné piliere DORA v kontexte AI agentov

Riadenie rizík IKT (čl. 5–16). Systémy AI musia byť začlenené do riadenia rizík IKT v celej inštitúcii. Usmernenie BaFin formuluje prístup založený na životnom cykle ako očakávanie dohľadu: získavanie údajov → vývoj modelu → deployment → priebežná prevádzka s monitorovaním driftu → vyradenie z prevádzky. Výslovne sa očakávajú adversarial training a monitorovanie driftu modelu. Usmernenie je formálne nezáväzné, v dohľadovej praxi však materiálne obracia dôkazné bremeno: kto sa ním neriadi, musí pri kontrolách BaFin zdokumentovať rovnocennosť alternatívnych opatrení.

Testovanie odolnosti (čl. 24–27). Systémy podporované AI podliehajú povinnosti pravidelne testovať digitálnu prevádzkovú odolnosť, až po Threat-Led Penetration Testing (TLPT) pre významné inštitúcie. Pri stochastických agentoch založených na LLM je to metodicky náročné, pretože klasické testovacie postupy sú prispôsobené deterministickým systémom.

Oznamovanie incidentov (čl. 17–23). Riziká AI špecifické pre dodávateľa, ako halucinované regulačné citácie, halucinované údaje o klientskom portfóliu alebo drift modelu v produkčných scoringových systémoch, sa v kontexte BFSI považujú za materiálne operačné riziká. Oznamovacej povinnosti však podliehajú len vtedy, ak ako incident súvisiaci s IKT spĺňajú kritériá čl. 18 DORA a tým sa považujú za závažné (čl. 19 DORA). Rozsah je značný: v prvých troch štvrťrokoch 2025 bolo BaFin nahlásených 525 závažných incidentov IKT, približne 70 % z nich od úverových inštitúcií.

Riziko tretích strán v oblasti IKT (čl. 28–44). Toto je pre AI najostrejšia páka a téma nasledujúcej časti.

Riziko tretích strán v oblasti IKT a určenie CTPP

AI vo finančnom sektore dnes takmer vždy beží na externej infraštruktúre: v cloudoch hyperscalerov, u externých poskytovateľov modelov a LLM alebo v dátových centrách bankových združení. Práve tu nastupuje DORA: čl. 28–30 upravujú, ako finančné subjekty riadia riziko tretích strán v oblasti IKT, čl. 31–44 priamy dohľad nad kritickými poskytovateľmi. Dňa 18. novembra 2025 európske orgány dohľadu (ESA) po prvý raz určili 19 kritických tretích strán poskytujúcich služby IKT (Critical ICT Third-Party Providers, CTPP), podľa zoznamu ESA medzi nimi AWS, Microsoft, Google Cloud, Oracle, IBM, SAP, Deutsche Telekom, Equinix a Bloomberg. Pre každého z týchto poskytovateľov má jeden z troch orgánov vedúcu úlohu (Lead Overseer: EBA, EIOPA alebo ESMA). Tento orgán si môže vyžiadať informácie, vykonávať vyšetrovania a inšpekcie a vydávať odporúčania (čl. 35 DORA). Tieto odporúčania nie sú záväzné: poskytovateľ musí do 60 kalendárnych dní oznámiť, či ich bude dodržiavať, alebo zdôvodniť, prečo nie (čl. 42 ods. 1 DORA). Ak sa v lehote nevyjadrí alebo Lead Overseer považuje zdôvodnenie za nedostatočné, Lead Overseer to zverejní (čl. 42 ods. 2 DORA). Príslušné orgány môžu ako krajné opatrenie uložiť finančným subjektom povinnosť dočasne pozastaviť používanie služby a v prípade potreby vypovedať zmluvu (čl. 42 ods. 6 DORA).

Pre banky a poisťovne, ktoré AI nasadzujú, to má konkrétne dôsledky:

• Exit plány pre kritické alebo dôležité funkcie treba dostatočne testovať a pravidelne preskúmavať, nielen dokumentovať (čl. 28 ods. 8 DORA).
• Riziká koncentrácie treba posúdiť pred uzavretím zmluvy (čl. 29 DORA, pre kritické alebo dôležité funkcie); multi-cloudové architektúry a architektúry pripravené na exit tým získavajú na význame.
• Workloady AI agentov na hyperscaleroch zostávajú pod zvýšenou pozornosťou orgánov dohľadu.

Riziko koncentrácie je v regióne DACH obzvlášť viditeľné: takmer každá banka je pri AI workloadoch odkázaná buď na niektorého z určených hyperscalerov, alebo na riešenia bankových združení. V Nemecku prevádzkujú Finanz Informatik (FI) pre sporiteľne a Atruvia AG pre ľudové a Raiffeisen banky zámerne on-premise a suverénne AI stacky (okrem iného open-source modely ako Mixtral/Llama vo vlastných dátových centrách). S-KIPilot od FI bol v roku 2025 vo verzii 6 nasadený na približne 60 000 pracovísk sporiteľní. Logika CTPP podľa DORA tieto štruktúry bankových združení štrukturálne posilňuje, pokiaľ určenie CTPP a usmernenie BaFin zostanú v súčasnej prísnosti.

DORA čl. 30: kánon zmluvných doložiek ako filter obstarávania

DORA čl. 30 predpisuje záväzný obsah zmlúv s tretími stranami v oblasti IKT, a tým robí z výberu dodávateľa AI tvrdú bránu compliance. Povinné sú okrem iného práva na audit, exit doložky, kontroly subdodávateľov, opisy služieb s kvantitatívnymi a kvalitatívnymi výkonnostnými cieľmi a uvedenie miest, kde sa údaje spracúvajú (čl. 30 ods. 2 písm. b), ods. 3 písm. a) DORA). Práva na audit, exit stratégie a presné výkonnostné ciele vyžaduje čl. 30 ods. 3 pri službách IKT, ktoré podporujú kritické alebo dôležité funkcie. Pri etablovaných hyperscaleroch patria tieto doložky dnes k štandardnému textu zmlúv; pri mladých AI startupoch sú častou prekážkou v obstarávaní.

DORA čl. 30 pritom nestojí osamote. Vo výberových konaniach bánk a poisťovní na riešenia AI pribúdajú ďalšie hodnotiace kritériá:

BSI Test Criteria Catalogue for AI Systems in Finance (predbežná verzia jún 2025, úplná verzia 2.0 jún 2026) obsahuje takmer 100 kritérií v desiatich tematických oblastiach, medzi nimi bezpečnosť a robustnosť, transparentnosť, férovosť, kvalitu údajov a governance. Preukázaný súlad s BSI AIC4, ISO 42001, SOC 2 alebo ISO 27001 podľa skúseností zvyšuje šance poskytovateľov AI vo výberových konaniach v sektore BFSI.

Povinnosti podľa DORA pre AI agentov v bankách a poisťovniach

Šesť rizikových oblastí je pre AI agentov vo finančnom sektore sektorovo špecifických a treba ich zohľadniť aj nad rámec DORA; v horizontálnej compliance pre AI sa objavujú len okrajovo:

1. Riadenie modelového rizika. Ustanovenie MaRisk AT 4.3.5 sa od noviel 2023/2024 výslovne vzťahuje aj na modely AI/ML a vyžaduje dokumentáciu životného cyklu, nezávislú validáciu, backtesting a pravidelné preskúmanie. Usmernenie BaFin navyše očakáva dokumentáciu adversarial trainingu a monitorovanie driftu modelu.
2. Vysvetliteľnosť pri úverových rozhodnutiach. Podľa čl. 22 GDPR môžu byť úverové rozhodnutia s právnymi účinkami len výnimočne založené výlučne na automatizovanom spracúvaní; v takom prípade má dotknutá osoba právo na zásah človeka, na vyjadrenie vlastného stanoviska a na napadnutie rozhodnutia (čl. 22 ods. 3 GDPR). K tomu pristupuje zaradenie úverového scoringu medzi vysokorizikové systémy AI podľa prílohy III bodu 5 písm. b) AI Act, ktorých povinnosti sa podľa Digital Omnibus uplatňujú od 2. decembra 2027. V Nemecku navyše § 505a a § 505b BGB vyžadujú pred poskytnutím spotrebiteľského úveru posúdenie úverovej bonity. GDPR a AI Act spolu vedú k tomu, že zodpovedná osoba musí vedieť pomenovať rozhodujúce faktory. End-to-end úverový scoring cez LLM je tým prakticky vylúčený; AI zostáva v úlohách triáže a vysvetľovania.
3. Úplnosť audit trailu. Pre osobitné kontroly orgánov dohľadu (osobitná kontrola BaFin, kontrola FINMA na mieste, kontrola OeNB) musí byť každá inferencia zaznamenaná auditovateľne a nemenne, vrátane promptu, kontextu, zdrojov z retrievalu, verzie modelu a výstupu.
4. Požiadavky na latenciu. Compliance pri obchodovaní vyžaduje <10 ms, detekcia podvodov <1 s. LLM agenti v kritickej ceste spracovania (hot path) sú len zriedka realizovateľní.
5. Rezidencia údajov. V DE a AT orgány dohľadu čoraz viac zdôrazňujú uchovávanie tréningových a inferenčných údajov AI v EÚ, resp. v danej krajine; vo Švajčiarsku bankové tajomstvo (čl. 47 BankG) prakticky vyžaduje uchovávanie údajov klientov v CH.
6. Riziko koncentrácie v dôsledku určenia CTPP (pozri vyššie).

V dôsledku toho v roku 2026 nie sú v produkčnej prevádzke plne autonómne úverové rozhodnutia ani plne autonómne multiagentové obchodné workflowy. Štandardom sú naopak agenti zákazníckeho servisu Tier 1, detekcia podvodov, triáž AML/KYC a regulačný reporting, vždy s human-in-the-loop tam, kde majú rozhodnutia právne účinky.

Kontext DACH: tri koľaje namiesto jednej línie

DORA formuje Nemecko a Rakúsko priamo ako súčasť acquis EÚ; Švajčiarsko preberá pravidlá sektorovo a autonómne. Z toho vzniká compliance v troch koľajach, ktorú musia zohľadniť inštitúcie pôsobiace vo viacerých krajinách DACH:

Prieskum FINMA z apríla 2025 medzi zhruba 400 inštitúciami ukazuje úroveň adopcie: približne 50 % švajčiarskych bánk a poisťovní už AI používa alebo vyvíja aplikácie, ďalších 25 % plánuje nasadenie do troch rokov; v priemere je asi 5 aplikácií v produkcii a asi 9 vo vývoji. 91 % inštitúcií využívajúcich AI nasadzuje generatívnu AI. Dohľadové oznámenie FINMA predbehlo usmernenie BaFin presne o dvanásť mesiacov, nie je s ním však úplne zhodné; FINMA vyžaduje napríklad centrálne inventáre AI s klasifikáciou rizík a záložnými riešeniami.

Rakúska regulačná medzera je ambivalentná: vytvára priestor, no zvyšuje neistotu pri kontrolách na mieste, pretože očakávania nie sú vopred (ex ante) kodifikované. Centrálne servisné miesto pre AI (KI-Servicestelle) bolo v roku 2024 zriadené pri RTR-GmbH, na poradenstvo, nie na sektorový dohľad.

Výhľad a praktické upozornenie

Regulačné méty sa posúvajú: naďalej treba sledovať ďalšie verzie usmernenia BaFin a ich výklad pri osobitných kontrolách, možné konkretizácie FINMA nad rámec AM 08/2024 a očakávané formálne usmernenie k AI od rakúskej FMA. Otvorené je aj to, či prvé odporúčania vedúcich orgánov dohľadu (Lead Overseers) pre CTPP skutočne pohnú inštitúcie v DACH k reálnemu multi-cloudu, alebo či zostane pri symbolických exit plánoch.

Pre prax platí: kto v roku 2026 nasadzuje AI vo finančnom sektore do produkcie, mal by usmernenie BaFin považovať za internú normu (aj tam, kde FMA ešte nemá vlastné usmernenie), operacionalizovať oznamovací kanál incidentov podľa DORA a TLPT, využívať BSI Test Criteria Catalogue Finance ako filter dodávateľov a od začiatku chápať AI ako systém IKT s plným riadením životného cyklu. Podiel compliance tvorí v regulovaných odvetviach DACH podľa skúseností 30–50 % implementačného úsilia; je to riziko a zároveň konkurenčná výhoda.

Na informačné účely, nie právne poradenstvo. Stav podkladových zdrojov: máj 2026, jednotlivé údaje aktualizované v októbri 2026; provizórne lehoty a oznámené usmernenia treba považovať za premenlivé.