Senior Consultant Risk Management

Dr. Helge Thiele

Über Dr.

Helge Thiele absolvierte sein Studium der Mathematik an der Universität Leipzig. Im Rahmen seiner 17-jährigen Beratungserfahrung beschäftigte er sich hauptsächlich mit Risikomanagement in Banken, Methodik im Kredit- und Marktrisiko, IFRS 9, Stresstest, Datenaufbereitung, Prozessverbesserungen, Datenanalyse und Bankenaufsichtsrecht, insbesondere MaRisk, RTF-Leitfaden, Basel III / IV, CRD VI / CRR III.

Durch umfangreiche Erfahrung aus diversen Anpassungs- und Neuentwicklungsprojekten weist er IT-Kenntnisse und aktuelles Wissen in methodischen und bankfachlichen Themen sowie der einhergehenden regulatorischen Rahmenbedingungen auf. Damit ist er ein geschätzter Vermittler zwischen den Abteilungen. Seine Fähigkeiten als Fachexperte werden durch seine Arbeitserfahrung hinsichtlich IT-Spezifikation und Dokumentation und seine fachliche Testerfahrung ergänzt.

Fachgebiete

RisikomanagementKreditrisikoMarktrisikoRisikotragfähigkeitKapitalplanungDatenanalyseDatenaufbereitungStatistische AnalyseRisikomodellierungBankenaufsichtsrechtStresstestsIFRS9Basel IVRBase SAS

Artikel von Dr. Helge Thiele

Risikomanagement Informationssicherheit

EBA-RTS-Entwurf zum Management operationeller Risiken: Was Artikel 323 CRR von Instituten jetzt verlangt

Am 26. August 2026 als EBA/CP/2026/18 veröffentlicht, überführt der EBA-RTS-Entwurf zum Management operationeller Risiken langjährige Aufsichtserwartung in verbindliche Mindestanforderungen nach Artikel 323 Absatz 2 CRR. Dieser Beitrag arbeitet Governance, Managementprozess und Bewertungssystem durch und zeigt, wie stark der Aufwand an einer einzigen Zahl hängt: der Geschäftsindikator-Schwelle 750 Mio. EUR.

Dr. Helge Thiele

22. September 2026

18 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

Trustworthy AI Framework: The BSI A5 Core Module in Practice

New EU requirements are turning trustworthy AI into a precondition that has to be demonstrated. With the BSI A5 Horizontal Trustworthiness Core Module, a cross-technology, cross-sector trustworthy AI framework is now available for the first time. This article sorts the 55 test criteria for AI systems by governance, data quality, transparency, fairness and security, explains the provider and deployer obligations under the EU AI Act, and shows in five phases how to establish AI governance in your organization, embed AI risk management and work towards EU AI Act compliance.

Dr. Helge Thiele

21. September 2026

14 min Lesezeit

Risikomanagement

Real-Time Credit Risk Monitoring: The Five Components That Make It Work

Real-time credit risk monitoring is the continuous surveillance of credit engagements — data processed as it arrives, so a deteriorating exposure shows up in hours rather than at the next quarterly review. It rests on five components: data integration, processing and analysis, dashboards, notifications and scenario analysis. Here is what each one has to deliver, where each typically fails, and what the EBA Guidelines on Loan Origination and Monitoring expect on top.

Dr. Helge Thiele

18. September 2026

8 min Lesezeit

Risikomanagement

Internal Credit Risk Rating: What are the Benefits for Banks?

Internal credit risk rating touches nearly everything a bank does — how much capital it holds, which loans it writes, what it charges, and how supervisors judge its management. Run well, it surfaces trouble in the loan book long before that trouble reaches the income statement. Here is what a strong rating function actually delivers.

Dr. Helge Thiele

17. September 2026

8 min Lesezeit

Risikomanagement Informationssicherheit

EBA Draft RTS on Operational Risk Management Framework: What Article 323 CRR Now Requires of Institutions

Published on 26 August 2026 as EBA/CP/2026/18, the EBA draft RTS on operational risk management framework converts long-standing supervisory expectation into binding minimum requirements under Article 323(2) CRR. This article works through governance, the management process and the assessment system, and shows how much of the work turns on a single figure: the EUR 750 million business indicator threshold.

Dr. Helge Thiele

16. September 2026

18 min Lesezeit

Risikomanagement

Wettbewerbsfähigkeit des EU-Bankensektors: Warum Fragmentierung und Komplexität das eigentliche Problem sind

Die Wettbewerbsfähigkeit des EU-Bankensektors scheitert nicht an zu wenig Kapital, sondern an 27 nationalen Märkten. Die Mitteilung der EU-Kommission vom Juli 2026 benennt die Ursachen der Fragmentierung des EU-Bankenmarktes offen: Home-Host-Anforderungen, die rund 230 Milliarden Euro an liquiden Aktiva binden, nationale Überregulierung und Gold-Plating mit 11,2 Milliarden Euro Meldekosten pro Jahr sowie nationale Eingriffe in grenzüberschreitende Bankenfusionen. Mit dem EU-Bankenpaket 2027 will die Kommission gegensteuern – von Vertragsverletzungsverfahren bis zur Vereinfachung der Bankenregulierung. Was Institute jetzt vorbereiten sollten.

Dr. Helge Thiele

15. September 2026

11 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

BSI A5 Basismodul: KI-Governance und Prüfkriterien in der Praxis

Neue EU-Vorgaben machen vertrauenswürdige KI zur nachweispflichtigen Voraussetzung. Mit dem BSI A5 Basismodul – dem Horizontalen Trustworthiness-Basismodul der Prüfarchitektur A5 – liegt dafür erstmals ein technologie- und branchenübergreifender Prüfrahmen vor. Der Beitrag ordnet die 55 Testkriterien für KI-Systeme nach Governance, Datenqualität, Transparenz, Fairness und Sicherheit, erklärt die Anbieter- und Betreiberpflichten der KI-Verordnung und zeigt in fünf Phasen, wie Sie KI-Governance im Unternehmen etablieren, KI-Risikomanagement verankern und EU AI Act Anforderungen umsetzen.

Dr. Helge Thiele

14. September 2026

14 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

The EU AI Act for Banks: What 13 Years of BCBS 239 Are Really Worth in the Age of AI

The EU AI Act finds banks on familiar ground: data quality, data lineage, model risk management, and human oversight are disciplines that BCBS 239 has required since 2013 and that the ECB has tightened in its RDARR Guide. The head start is real, but limited. Three requirements have no equivalent in the current framework: bias and fairness controls, the explainability of model decisions, and the fundamental rights impact assessment under Article 27. An assessment that identifies specific areas requiring action.

Dr. Helge Thiele

04. September 2026

10 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

AI-Ready Data: Assessing Your Data – The Data Quality Dimensions That Determine AI Success

AI readiness is decided earlier than most organizations expect — at the level of the data itself. This article sets out the data quality dimensions that make data AI-ready, places data readiness for AI within the regulatory framework from the EU AI Act to BCBS 239, and explains why the four classic quality dimensions are not sufficient for AI models.

Dr. Helge Thiele

03. September 2026

10 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

KI-Governance für Banken: Daten, Modelle und interne Strukturen

KI-Governance ersetzt nicht, was Banken bereits beherrschen, sie baut darauf auf. Dieser Beitrag zeigt, wie Data Governance, Modell-Governance und interne Governance zu einem Rahmenwerk zusammenwachsen, das aufsichtlichen Erwartungen standhält und den skalierten Einsatz von KI überhaupt erst ermöglicht: von der Bewertung der Dateneignung über kontinuierliches Modell-Monitoring bis zur klaren Verantwortungszuordnung entlang der Three Lines of Defense.

Dr. Helge Thiele

28. August 2026

5 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

AI-Readiness: Eignung der Datengrundlage – Kriterien für Datenqualität, die über den AI-Erfolg entscheiden

AI-Readiness entscheidet sich früher, als die meisten denken, nämlich an der Datengrundlage. Dieser Beitrag erläutert Kriterien für die Datenqualität, ordnet den regulatorischen Rahmen von EU AI Act bis BCBS 239 ein und erklärt, warum die üblichen vier Qualitätskriterien für AI-Modelle nicht ausreichen.

Dr. Helge Thiele

19. August 2026

10 min Lesezeit

Künstliche Intelligenz - KI Risikomanagement

Der EU AI Act für Banken: Was 13 Jahre BCBS 239 für die KI-Ära wirklich wert sind

Der EU AI Act trifft Banken auf vertrautem Terrain: Datenqualität, Data Lineage, Modellrisiko-Management und menschliche Aufsicht sind Disziplinen, die BCBS 239 seit 2013 einfordert und die die EZB in ihrem RDARR-Leitfaden verschärft hat. Der Startvorteil ist real, aber begrenzt. Drei Anforderungen haben keine Entsprechung im Bestand: Bias- und Fairness-Kontrollen, die Erklärbarkeit von Modellentscheidungen und die Grundrechte-Folgenabschätzung nach Artikel 27. Eine Bestandsaufnahme mit konkretem Handlungsbedarf.

Dr. Helge Thiele

17. August 2026

10 min Lesezeit

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