ChatGPT for Financial Services: Der Analyst kommt vom Modellanbieter, die Aufsicht bleibt bei der Cloud

Am Donnerstag, dem 10. September 2026, hat OpenAI ChatGPT for Financial Services vorgestellt: eine auf ChatGPT Work aufsetzende Ausgabe des Assistenten mit dem Modell GPT-6 Astra, eingebauten Finanzdaten von Daloopa, PitchBook, Crunchbase, Fiscal.ai und LSEG News sowie der Fähigkeit, Bewertungsmodelle, Research-Notizen und Pitchbooks im Template der jeweiligen Bank zu erzeugen. Mitgestaltet haben es laut Ankündigung Morgan Stanley und Evercore als Design Partners, der Einstieg gilt ausdrücklich dem Investmentbanking und dem Equity Research. Nick Turley, Vice President of Product bei OpenAI und Leiter von ChatGPT, nannte das Produkt gegenüber Fortune „the canonical product we are hoping the industry adopts".

Die öffentliche Lesart hat sich am Tag der Ankündigung entschieden, und sie steht in der Überschrift von CNBC: OpenAI zielt auf die Arbeit der Junior-Banker. Diese Frage ist berechtigt, und sie kommt in diesem Text vor. Für ein Institut in der Europäischen Union ist sie aber die zweite. Die erste stellt sich beim Vertrag: Wer ein Analysten-Werkzeug samt Datenlieferanten vom Modellanbieter bezieht, kauft eine Unterauftragskette, und die Aufsicht benennt von dieser Kette bislang nur das untere Ende. Auf der Liste der 19 kritischen IKT-Drittdienstleister, die die drei europäischen Aufsichtsbehörden am 18. November 2025 veröffentlicht haben, stehen Microsoft, Google Cloud, Amazon Web Services und der Datenanbieter LSEG. Ein Modellanbieter steht nicht darauf, in London genauso wenig wie in Frankfurt. Die Bank trägt die Kette damit allein, nach Art. 28 bis 30 der Digital Operational Resilience Act (DORA), und sie trägt sie in dem Moment, in dem sie den Vertrag unterschreibt.

Drei Anbieter, zwanzig Tage, dieselben Datenlieferanten

Die Ankündigung vom 10. September steht in einer Reihe, die in der Berichterstattung des Tages kaum vorkam. Am Dienstag, dem 25. August 2026, hatte Google Cloud laut eigener Pressemitteilung Gemini Enterprise for Financial Services vorgestellt, „initially available in preview for the capital markets and corporate banking industries", mit der Deutschen Bank als „key design partner for the Financial Research agent". Am Montag, dem 14. September, vier Tage nach OpenAI, folgte Anthropic mit Claude for Financial Advisors, laut WealthManagement.com mit Konnektoren zu Charles Schwab, BlackRock, Addepar, Vanguard und weiteren Anbietern der Vermögensberatung. Anthropics Grundprodukt Claude for Financial Services gibt es nach der eigenen Ankündigungsseite bereits seit dem 15. Juli 2025, seit Oktober 2025 mit Anbindung an LSEG und Moody's. Drei Anbieter haben damit binnen 20 Tagen je ein Finanzprodukt vorgelegt, und OpenAI war weder der erste noch der letzte.

Bemerkenswerter als das Tempo ist die Liste der Datenlieferanten, denn sie ist bei allen dreien nahezu dieselbe. Daloopa, PitchBook, LSEG, FactSet, S&P Global und Moody's erscheinen in der Pressemitteilung von Google, auf der Produktseite von OpenAI und in den Ankündigungen von Anthropic. Emily Prince, Group Head of Enterprise AI bei LSEG, wird bei OpenAI mit dem Satz zitiert, die Zusammenarbeit „advances our LSEG Everywhere AI strategy"; dieselbe Strategie-Formel trägt LSEG in seiner Kooperation mit Anthropic. Die Exklusivität, die eine Ankündigung mit Partnerlogos suggeriert, liegt also nicht bei den Daten. Sie liegt, wenn überhaupt, bei den Design Partners, und darauf kommt dieser Text zurück.

Der Wettlauf selbst ist zudem älter, als die Schlagzeile nahelegt. Nach dem Use Case Tracker von Evident, der jeden öffentlich angekündigten KI-Anwendungsfall der 50 größten Banken erfasst, war Anthropic im ersten Quartal 2026 „the most referenced vendor", und agentische Systeme erreichten mit 31 Prozent der neuen Anwendungsfälle einen Rekordwert, nach 15 Prozent im Quartal davor. Ein Anbieter, der im Kapitalmarkt bereits in der Fläche steht, wird von einem Konkurrenten herausgefordert, der mit einem Premium-Produkt für eine Nische nachzieht. Das ist für den Wettbewerb interessant. Für die Bank ändert es wenig: Die Vertragsfrage stellt sich bei jedem der drei gleich.

Der Anbieter hostet die Daten, und daran hängt der Vertrag

Was OpenAI liefert, beschreibt die Produktseite präziser als jede Zusammenfassung. Die Bank braucht laut Fortune einen ChatGPT-Enterprise-Account; darauf setzt das Finanzprodukt auf, das Nick Turley im Pressebriefing als „a distinct offering from ChatGPT Work, although many of its features are derivative of it" beschrieb. Administratoren können laut OpenAI „Excel, Word, and PowerPoint templates through a dedicated admin page" hinterlegen, das Modell erzeugt daraus Bewertungsmodelle, Research-Notizen und Pitchbooks „in their firm's format and style". Jede Zahl trägt nach Angaben des Anbieters eine Zitation bis zur Quelltabelle. Ein Regler steuert den Rechenaufwand in drei Stufen; laut Fortune kostet die höchste Stufe mehr Token und damit mehr Geld, und ein Beispiel-Foliensatz brauchte in der Vorführung „about 10 minutes". Das ist kein Chat, der antwortet. Das ist ein Werkzeug, das arbeitet und dabei eine Rechnung schreibt.

Der Unterschied zu den Angeboten der Konkurrenz liegt in der Architektur der Daten, und er ist für den Vertrag wichtiger als jeder Benchmark. OpenAI hostet die Kerndaten von Crunchbase, Daloopa, PitchBook, Fiscal.ai und LSEG News nach eigener Beschreibung selbst, indexiert und aufbereitet; für S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Dow Jones Factiva und Moody's arbeitet das Unternehmen an „shared sign-in and entitlement integrations", also an einer Durchreichung bestehender Abonnements. Dazu kommen mehr als 50 Konnektoren über das Model Context Protocol, darunter Datasite, Box, Preqin, FactSet und Intapp. Anthropic bindet seine Datenpartner nach den eigenen Ankündigungen dagegen überwiegend als Konnektoren an, die Daten bleiben beim Lieferanten. Zwar ist das für den Analysten am Bildschirm ohne Belang; die Zitation funktioniert in beiden Modellen. Doch für den Drittparteienvertrag ist es der Unterschied zwischen einem Anbieter und einer Kette: Im ersten Fall sitzen die lizenzierten Daten der Bank in der Infrastruktur eines zweiten Unternehmens, unter dessen Bedingungen, an dessen Standorten.

Die Enterprise-Kontrollen, die OpenAI aufzählt, gehören zum Standard der Klasse: SAML-Anmeldung, SCIM-Provisionierung, rollenbasierte Zugriffsrechte, Verschlüsselung, konfigurierbare Aufbewahrungsfristen, Export der Arbeitsbereichsprotokolle über die OpenAI Compliance Platform und getrennte Workspaces „to enforce information barriers". Der Satz „Your firm's business data is not used to train our models by default" ist ein Standardversprechen mit einem Nebensatz, und der Nebensatz heißt „by default". Was fehlt, ist auf der Seite ebenso lesbar wie das, was da steht: kein Preis, keine Region, kein Kunde mit Namen. Nick Turley lehnte es laut CNBC ab, Banken zu nennen, die unterschrieben haben; es gebe „a ton of demand". Für eine Vorabprüfung nach Art. 28 (4) DORA ist das eine dünne Aktenlage.

Die Aufsicht erreicht die Cloud, nicht das Modell

Für ein Institut in der EU ist ein von außen bezogenes Analysten-Werkzeug eine IKT-Dienstleistung, und seit der neunten MaRisk-Novelle, die am 30. Juni 2026 in Kraft trat, laufen solche Dienstleistungen laut BaFin-Rundschreiben 06/2026 nicht mehr über AT 9 der MaRisk, sondern ausschließlich über DORA. Art. 28 (3) verlangt ein Informationsregister über alle vertraglichen Vereinbarungen mit IKT-Drittdienstleistern, mit jährlicher Meldung an die Aufsicht. Art. 28 (4) verlangt vor dem Vertragsschluss die Prüfung, ob der Dienst eine kritische oder wichtige Funktion unterstützt, und Art. 28 (8) für diesen Fall eine dokumentierte Ausstiegsstrategie. Ob Equity Research und Pitchbook-Erstellung eine wichtige Funktion sind, entscheidet die Bank selbst; wer das Werkzeug in den Kern des Investmentbankings stellt, wird die Frage schwerlich mit Nein beantworten.

Der Artikel, der auf die Kette zielt, ist Art. 29. Absatz 1 verlangt die Prüfung, ob der Anbieter „not easily substitutable" ist. Absatz 2 geht weiter: Sieht der Vertrag vor, dass der Anbieter Dienste an weitere Unternehmen untervergibt, so hat die Bank die Vor- und Nachteile „in particular in the case of an ICT subcontractor established in a third-country" abzuwägen und zu prüfen, „whether and how potentially long or complex chains of subcontracting may impact their ability to fully monitor the contracted functions". Art. 30 (2) schreibt die Kette dann in den Vertrag: Buchstabe a verlangt die Angabe, ob Unterauftragsvergabe zulässig ist und zu welchen Bedingungen, Buchstabe b die Regionen und Länder, „where the contracted or subcontracted functions and ICT services are to be provided and where data is to be processed, including the storage location", Buchstabe d die Rückgabe der Daten bei Insolvenz oder Beendigung. Ein Produkt, das Daten von fünf Lieferanten in eigener Infrastruktur hält und selbst auf einer fremden Cloud läuft, ist genau die Konstellation, die diese Sätze vor Augen hatten.

Die Liste der kritischen Drittdienstleister nach Art. 31, die die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA), die Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde (ESMA) und die Europäische Aufsichtsbehörde für das Versicherungswesen und die betriebliche Altersversorgung (EIOPA) am 18. November 2025 veröffentlicht haben, zeigt, wo die direkte Aufsicht heute ansetzt. Sie nennt 19 Unternehmen: vier Cloud-Anbieter, fünf Netz- und Rechenzentrumsbetreiber, sechs IT-Dienstleister und Beratungshäuser, zwei Datenanbieter und zwei Finanzsoftware-Häuser, nach eigener Zuordnung. Microsoft Ireland Operations steht darauf, Google Cloud EMEA, Amazon Web Services EMEA, Oracle Nederland, Bloomberg und LSEG Data and Risk. OpenAI steht nicht darauf, Anthropic nicht, und Google steht als Cloud, nicht als Modell. Die ESAs überwachen damit die Ebene, auf der die Modelle laufen, und den Datenlieferanten, der in allen drei Produkten steckt. Die Ebene, die den Analysten ersetzt, ist bislang allein Sache der Bank. Frank Elderson, Vize-Vorsitzender des Aufsichtsgremiums der EZB, beschrieb den Stand in seiner Rede vom 3. Juni 2026 ohne Umschweife: DORA „has also enhanced the oversight of critical third-party providers, such as cloud service providers"; Schwachstellen in einer einzigen, weit verbreiteten Infrastruktur könnten „quickly escalate into disruption across an entire sector".

Die Lücke ist bekannt, und sie wird gerade international verhandelt. Das Financial Stability Board (FSB) hat am 10. Juni 2026 Sound Practices für den verantwortlichen Einsatz von KI zur Konsultation gestellt; die zwölfte Praxis verlangt von Instituten Sorgfalt gegenüber KI-Anbietern „given provider concentration", ausdrücklich bis zu „4th and nth party vendors", also bis in die Kette. Das Bank Policy Institute und das Institute of International Bankers hielten in ihrer Stellungnahme vom Juli dagegen, „vendor substitutability may not always be a viable risk management strategy", wenn es nur eine Handvoll Modellanbieter gibt, und forderten, das Konzentrationsrisiko als Frage des Sektors zu behandeln statt als Hausaufgabe jeder einzelnen Bank. Der Abschlussbericht ist laut FSB für Oktober 2026 angekündigt. Wer heute unterschreibt, unterschreibt vor diesem Bericht.

London und Washington ziehen dieselbe Grenze

Ein Blick über den Kanal und über den Atlantik zeigt, dass die Grenze zwischen Cloud und Modell keine europäische Eigenheit ist. HM Treasury hat am 10. Juli 2026 die ersten vier Critical Third Parties nach dem Financial Services and Markets Act 2023 benannt, wirksam ab dem 13. Juli: Microsoft Ireland Operations, Google Cloud EMEA, Amazon Web Services EMEA und Oracle Corporation UK. Das Regime ist laut Pressemitteilung „rolling", weitere Anbieter können folgen. Bis dahin ist die Liste in London kürzer als die der ESAs und trägt dieselbe Handschrift: vier Hyperscaler, kein Datenanbieter, kein Modellanbieter. Die Bank of England, die Prudential Regulation Authority und die Financial Conduct Authority beaufsichtigen damit die Infrastruktur, auf der Morgan Stanleys Londoner Analysten ihr neues Werkzeug nutzen werden, und nicht das Werkzeug selbst.

In den Vereinigten Staaten, wo beide Design Partners ihren Sitz haben, gibt es eine solche Liste gar nicht. Die Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) hat in ihrer Regulatory Notice 24-09 vom 27. Juni 2024 erklärt, ihre Regeln seien technologieneutral: Rule 3110 zur Aufsicht und Rule 2210 zur Kundenkommunikation gelten unverändert, ob ein Mensch oder ein Modell den Text erzeugt hat. Im Aufsichtsbericht für 2026 definiert FINRA die Halluzination als eigenes Risiko und empfiehlt Prompt- und Ausgabeprotokolle sowie „human-in-the-loop review of model outputs". Die Securities and Exchange Commission (SEC) führt KI-Werkzeuge in ihren Prüfschwerpunkten für das Geschäftsjahr 2026. Und für die Aufbewahrungspflicht nach Rule 17a-4 gilt nach einer Analyse der Kanzlei Skadden vom September 2024: Ein KI-Entwurf, der nie versendet wird, ist kein aufzubewahrendes Dokument; ein versendetes Pitchbook ist es, unabhängig von seiner Herkunft. Ob schon die Prompts Aufzeichnungen sind, ist offen.

Für die Research-Seite gilt in der EU dieselbe Technologieneutralität, nur ohne eigene Klarstellung. Art. 37 (1) der Delegierten Verordnung (EU) 2017/565 verpflichtet Wertpapierfirmen, die Finanzanalysen „produce, or arrange for the production of", zu Vorkehrungen gegen Interessenkonflikte bei den beteiligten Analysten; Art. 37 (2) verbietet den Handel in Kenntnis der unveröffentlichten Analyse, verlangt Informationsschranken und untersagt dem Emittenten die Einsicht in den Entwurf vor Veröffentlichung. Wer die Analyse entworfen hat, ist der Norm gleichgültig. Der Analyst, der den Entwurf des Modells freigibt, ist die „relevant person", die Firma bleibt Adressat, und Art. 20 der Marktmissbrauchsverordnung verlangt weiterhin die Trennung von Fakten und Meinung sowie die Identität der Person, die empfiehlt. Eine KI-spezifische Leitlinie der ESMA dazu existiert nach eigener Recherche nicht; die Auslegung folgt dem Wortlaut. Drei Aufsichtsräume, dieselbe Antwort: Das Werkzeug ändert den Adressaten nicht.

Der Design-Partner zahlt mit Bindung

Morgan Stanley ist in dieser Partnerschaft kein Neuling. Nach der Pressemitteilung der Bank zum Werkzeug AI @ Morgan Stanley Debrief wurde OpenAI im März 2023 „its only wealth management strategic partner", im September 2023 folgte der Vollrollout des AI @ Morgan Stanley Assistant, im Juni 2024 laut CNBC der Rollout von Debrief an rund 15.000 Berater. Die Bank nennt eine Nutzung durch 98 Prozent ihrer Beraterteams. Die Design-Partnerschaft für das Investmentbanking ist damit die dritte Stufe einer Beziehung, die dreieinhalb Jahre alt ist und auf der Vermögensverwaltungsseite exklusiv war. Evercore, der zweite Partner, hat nach Angaben von eFinancialCareers im ersten Quartal 2026 den Nettoumsatz auf 1,4 Milliarden US-Dollar verdoppelt und den Personalstand nur um 65 auf 2.635 Köpfe erhöht, überwiegend bei den Senior Managing Directors. Wer so wächst, hat ein Interesse daran, dass die Arbeit je Kopf skaliert.

Die Rolle des Design Partners klingt nach Einfluss, und Nick Turley beschreibt sie so: „There's a difference between what looks good in a demo and what is actually a usable output, [and] you kind of rely on the experts." Das Statement von Morgan Stanley auf der OpenAI-Seite spricht von „a product increasingly informed by our people, our methods, and the work that matters to our clients". Das ist zutreffend, und es beschreibt zugleich die Gegenseite: Wer die Methoden seines Hauses in das Produkt eines Anbieters trägt, hat danach einen Anbieter, dessen Produkt die Methoden seines Hauses kennt. Für Morgan Stanley, das seit 2023 auf OpenAI setzt, ist das eine Vertiefung. Für die Deutsche Bank, die am 25. August dieselbe Rolle bei Google übernommen hat, zunächst für Firmenkunden im deutschen Mittelstand, ist es dieselbe Entscheidung mit umgekehrtem Vorzeichen. Und für den Rest der Branche ist es die Frage, ob man ein Produkt kauft, das ein Wettbewerber mitentworfen hat.

Die Alternative dazu ist der Bau einer eigenen Schicht, und sie hat einen Preis, den sich nicht jedes Haus leisten kann. JPMorgan Chase betreibt mit der LLM Suite laut Finanzvorstand Jeremy Barnum eine „generative AI platform that's model agnostic", mit Zugang für mehr als 200.000 Beschäftigte; Forbes bezifferte die Nutzung am 1. Juli 2026 auf über 230.000. Jamie Dimon formulierte die Haltung dahinter so: „We're going to be quite cautious on software-as-a-service, how we deal with cloud providers." Goldman Sachs führt mit dem GS AI Assistant ein hausinternes Werkzeug, Citi hat im April 2026 mit Arc eine eigene Agentenplattform vorgestellt. Zwar ist das Argument für die eigene Schicht stark, denn sie macht das Modell austauschbar und damit die Prüfung nach Art. 29 leichter. Doch ein Haus mit 2.635 Beschäftigten baut keine LLM Suite, und für dieses Haus ist das kanonische Produkt eines Anbieters die einzige Option, die es in zwölf Monaten in Betrieb bringt. Der Design-Partner hat gewählt. Der Nachahmer wählt mit ihm, ohne gefragt worden zu sein.

Die Beschäftigungsfrage kommt als zweite

Nun zur Lesart des Tages. Auf die Frage von CNBC, ob das Produkt den Bedarf an Junior-Bankern senke, antwortete Nick Turley mit einem Vergleich: „If you study the life of an analyst or of a banker, depending on the industry, they're working 100-hour weeks. I think in the same way that Microsoft Excel transformed the industry and allowed them to produce better analysis faster, you will see technology like this do the same." Die Analogie ist zwar historisch belastbar; die Tabellenkalkulation hat den Personalbestand der Branche nicht geschrumpft. Doch sie übergeht, was Chris Churchman gut zwei Wochen zuvor im Podcast von CNBC gesagt hatte: Excel hat nie für jemanden gedacht. Ein Modell, das die Analyse und die Schlussfolgerung entwirft, nimmt genau die Wiederholung weg, an der sich bisher Urteilskraft gebildet hat. Chris Churchman, der vor Goldman den Devisenhandel bei UBS leitete, sagte es in einem Satz: „You learn by doing, and a lot of knowledge is tacit, it was never written down." Und sein eigenes System auf der Plattform Marquee habe unter hartem Nachfragen eingeräumt: „I'm better at sounding thorough than being thorough."

Die Zahlen dazu sind noch jung, aber sie zeigen in eine Richtung. Das Stanford Digital Economy Lab meldete in der Revision seiner Studie Canaries in the Coal Mine vom 12. August 2026 keinen breiten Beschäftigungsabbau durch KI, aber eine Beschäftigung der 22- bis 25-Jährigen in KI-exponierten Berufen, die 19 Prozent unter dem Niveau liegt, das sie im Gleichlauf mit weniger exponierten Altersgenossen hätte; im August 2025 waren es 15 Prozent. Die Anpassung läuft nach den Autoren Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar und Ruyu Chen über weniger Neueinstellungen, nicht über Entlassungen, und die Autoren nennen ihre Befunde „descriptive patterns, not causal estimates". Die Federal Reserve Bank of Dallas kam am 24. Februar 2026 aus Lohn- und Beschäftigungsdaten zu demselben Muster. David Solomon hatte schon im Oktober 2025 gegenüber Axios gesagt, wer annehme, Goldman Sachs werde deshalb weniger Leute haben, verkenne, wie das funktioniere; Jamie Dimon sagte Bloomberg am 21. Mai 2026 offen, JPMorgan werde „more AI people and fewer bankers in certain categories" einstellen. Beide Sätze können wahr sein. Der eine spricht über die Summe, der andere über Kategorien.

Für die Bank in der EU folgt daraus keine Prognose, wohl aber eine Prüfliste. Wer ein Werkzeug einführt, das nach dem Wort von Joseph Kim, Product Lead bei OpenAI, dem neuen Praktikanten am ersten Tag alles „pre-loaded and ready to go" liefert, verändert die Ausbildung, ob er das beabsichtigt oder nicht. Die Frage, wie ein Haus in fünf Jahren zu Senior-Analysten kommt, die eine Analyse vom Modell auf Plausibilität prüfen können, gehört in dieselbe Vorlage wie das Informationsregister. Sie steht in keinem Artikel von DORA. Sie steht in Art. 4 der KI-Verordnung, der seit dem 2. Februar 2025 von jedem Betreiber ein „ausreichendes Maß an KI-Kompetenz" seines Personals verlangt, und sie steht in Art. 37 der Delegierten Verordnung, der einen Analysten voraussetzt, der weiß, was er unterschreibt. Ein Hochrisikosystem im Sinne der KI-Verordnung ist das Werkzeug dagegen nicht: Anhang III erfasst die Bonitätsprüfung natürlicher Personen und die Risikobewertung in der Lebens- und Krankenversicherung, nicht die Bewertung von Unternehmen. Die schweren Betreiberpflichten greifen hier nicht. Die leichten reichen.

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