Regulatorische Sandbox: Nach zehn Jahren

Autor: Hilary J. Allen Quelle: American University

Zehn Jahre nach der Einführung des Regulierungs-Sandkastens für Finanztechnologie durch die britische Finanzaufsichtsbehörde ist dieses Modell zwar weltweit verbreitet, jedoch fehlen nach wie vor überzeugende empirische Belege für die tatsächliche Wirkung seines Kernprinzips – einer Kombination aus Regulierungserleichterung und Anleitung. Bisherige Beweise zeigen lediglich, dass der Sandkasten den teilnehmenden Unternehmen zugutekommt, können jedoch nicht belegen, wie er sich auf das gesamte Regulierungsregime auswirkt oder ob seine Innovationsresultate weitreichend von Nutzen sind. Die beiden anfänglichen Bedenken, die bei der Entstehung des Sandkastens geäußert wurden (Schwächung der regulatorischen Wirksamkeit und Zweifel an den Lernergebnissen der Regulierung), haben sich in der zehnjährigen Praxis nicht nur nicht zerstreut, sondern manchmal sogar verschärft. Obwohl eine Optimierung des Designs einige Probleme lindern kann, liegt die grundsätzliche Herausforderung darin, das Sandkastenmodell selbst neu zu überdenken, insbesondere im Hinblick auf die Förderung von Innovationen im Bereich der generativen KI. Angesichts der Schwierigkeiten, die inhärenten Grenzen der generativen KI zu überwinden, und der bereits erheblichen negativen Auswirkungen auf Privatsphäre, geistiges Eigentum und Ökosystem könnte die unüberlegte Einführung eines Sandkastenmechanismus, der möglicherweise den rechtlichen Schutz schwächt, um die KI zu fördern, ein zu hohes Risiko darstellen. Das Forschungsinstitut für Finanztechnologie der Renmin-Universität hat den Kernteil der Studie übersetzt.

I. Einleitung

Regulierungsbehörden aus verschiedenen Ländern und Bereichen weltweit erkunden aktiv regulatorische Ansätze, die für technologische Innovationen geeignet sind. Im Jahr 2015 kündigte die britische Finanzaufsichtsbehörde (FCA) den Aufbau eines Regulierungs-Sandbox-Mechanismus für Finanztechnologie an, und in den folgenden zehn Jahren breitete sich dieses Modell schnell global aus. Das Kernkonzept der Regulierungs-Sandbox besteht darin, dass ausgewählte Unternehmen in einem Umfeld mit reduzierten Regelvorschriften und geringeren Durchsetzungsrisiken begrenzte Produkttests durchführen können. Das Ziel ist doppelt: Erstens soll die Eintrittsbarriere gesenkt werden, die möglicherweise die Innovation im Bereich Finanztechnologie behindert; zweitens soll den Regulierungsbehörden die Möglichkeit gegeben werden, neue Technologien zu verstehen, um ihre Regulierungsstrategien während des Sandbox-Tests anzupassen. In den letzten Jahren haben auch Politiker in verschiedenen Ländern großes Interesse daran gezeigt, die Sandbox-Mechanismen zur Förderung von Innovationen im Bereich Künstliche Intelligenz zu nutzen und einen neuen Rahmen für die Regulierung von KI zu schaffen. Allerdings zeigt die zehnjährige Praxis der Finanztechnologie-Sandbox, dass es nicht genügend Beweise gibt, um sie als politischen Werkzeug in den Bereich der KI zu übertragen.

Obwohl Regulierungs-Sandkästen weit verbreitet sind, fehlt es weiterhin an empirischen Beweisen zur Bewertung des Erreichungsgrads ihrer Ziele. Die bestehenden empirischen Studien konzentrieren sich auf Innovationsindikatoren: die Finanzierungskapazität der teilnehmenden Unternehmen, die Anzahl der Patente usw. Solche Daten können weder aufzeigen, wie sich der Sandkastenmechanismus auf das gesamte Regulierungsgefüge der Finanztechnologie auswirkt, noch können sie beweisen, ob die durch den Sandkasten hervorgebrachten Innovationen auch Gruppen außerhalb der Innovatoren zugutekommen.

Der Mangel an datengestützter Evidenz ist entscheidend – die Aussichten für das Erreichen der Ziele des Fintech-Sandkastens sind in der Tat nicht optimistisch. Erstens ist unklar, ob Fintech-Innovationen ausreichende gesellschaftliche Vorteile erzeugen können, um die Rechtfertigung für die Lockerung wichtiger regulatorischer Bestimmungen, die ursprünglich zum Schutz von Verbrauchern und dem Finanzsystem vor Schaden gedacht waren, zu untermauern. Zweitens gibt es aufgrund der mangelnden Repräsentativität der Sandkasten-Teilnehmer und der besonderen Umgebung, die leicht zu regulatorischer Gefangennahme führen kann, erhebliche Einschränkungen im Wissen, das die Regulierungsbehörden aus den Experimenten gewinnen. Die Kanäle, über die Regulierer das aus dem Sandkasten gewonnene Wissen teilen, sind ebenfalls eingeschränkt.

II. Theoretische Grundlagen des regulativen Sandkastens

Im Jahr 2016 definierte die britische Finanzaufsichtsbehörde (FCA) ihren ersten regulatorischen Sandbox als “einen ‘sicheren Raum’, in dem Unternehmen innovative Produkte, Dienstleistungen, Geschäftsmodelle und Liefermechanismen testen können, während sie sicherstellen, dass die Verbraucher ausreichend geschützt sind”. In den darauffolgenden zehn Jahren konzentrierten sich die Teilnehmer der FCA-Sandbox hauptsächlich darauf, Technologien zur Entwicklung neuer Kredit-, Investitions-, Bank- und Zahlungsprodukte zu nutzen. Viele Gerichtsbarkeiten weltweit folgten und richteten ähnliche regulatorische Sandbox-Mechanismen für Fintech ein. Obwohl die Sandboxen, die von verschiedenen Aufsichtsbehörden entworfen wurden, in Struktur und Zielen erheblich variieren, enthalten sie in der Regel folgende Kernelemente:

1. Unterstützung von Fintech-Unternehmen, die innovative Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle anbieten wollen;

2. Aufbau eines effizienteren und besser verwalteten Finanzdienstleistungssystems;

3. Klärung der Wechselbeziehungen zwischen neuen Technologien und Geschäftsmodellen sowie dem Regulierungsrahmen, Identifizierung möglicher Marktzugangsbeschränkungen;

4. Förderung eines effektiven Wettbewerbs zum Vorteil der Verbraucher;

Die Förderung der Inklusivität von Finanzdienstleistungen.

Regulatory Sandboxes werden allgemein als eine Win-Win-Win-Mechanismus angesehen: Sie helfen Innovatoren, Kapital zu beschaffen und die Markteinführung von Produkten zu beschleunigen; sie sorgen dafür, dass Verbraucher Zugang zu mehr FinTech-Produkten haben; sie ermöglichen es den Regulierungsbehörden, FinTech-Produkte und deren Anpassung an regulatorische Vorschriften zu erkennen (ganz zu schweigen von der Schaffung eines “innovationsfreundlichen” Images der Rechtsordnung).

Seit der Einführung durch die FCA hat sich das Konzept des regulatorischen Sandkastens über den Bereich der Finanztechnologie hinaus entwickelt und auf verschiedene Szenarien wie autonomes Fahren und juristische Praktiken ausgeweitet. Berichten der OECD von 2023 zufolge wurden weltweit zu diesem Zeitpunkt etwa 100 Sandkastenprojekte umgesetzt. Insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz wird zunehmend gefordert, die Regulierung durch Sandkästen auszusetzen, um Experimente mit KI zu fördern.

Regulatory Sandboxes bieten mehrere Vorteile:

1. Förderung von Innovationen: Die Iteration von KI-Technologien erfolgt rasant, und das regulatorische Umfeld kann nicht Schritt halten. Sandboxen senken in einer kontrollierten Umgebung das Compliance-Risiko bei der technologischen Forschung und Entwicklung; die Praxis hat gezeigt, dass sie den “Markteinführungszyklus” neuer Produkte erheblich verkürzen und die rechtliche Sicherheit für Unternehmen erhöhen können, was wiederum die Innovationskraft anregt. 2. Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit: Das derzeitige Gesetzgebungsverfahren (z. B. der EU-Vorschlag für das “Gesetz über Künstliche Intelligenz”) schreitet nur langsam voran – dieser Vorschlag wurde im April 2021 eingebracht und wird immer noch geprüft, eine Inkrafttretung vor 2025/26 ist unwahrscheinlich. Noch besorgniserregender ist, dass es äußerst schwierig sein wird, solche traditionellen Gesetze nach ihrer Verabschiedung zu ändern, um sich an die technologische Entwicklung anzupassen. In gewissem Maße stammt dieser Vorschlag aus einer Zeit vor der Einführung von generativen KI-Systemen wie ChatGPT und ist inzwischen veraltet. Im Gegensatz dazu kann eine Sandbox als flexibles Reaktionsinstrument schnell angepasst werden, um neuen Herausforderungen zu begegnen. 3. Stärkung des Verbraucherschutzes: KI-Systeme können Verbraucher schädigen; die Sandbox testet Systeme in einer kontrollierten Umgebung, identifiziert und mindert potenzielle Risiken, um die Sicherheit der Technologie zu gewährleisten und das Vertrauen der Verbraucher in neue Technologien zu wahren. 4. Förderung der kooperativen Governance: Die Sandbox vereint Regulierungsbehörden, Unternehmen und andere Interessengruppen, um die Entwicklung von KI-Technologien gemeinsam voranzutreiben. Durch die Balance zwischen Innovationsbedarf und öffentlicher Sicherheit werden effizientere Regulierungsregeln geschaffen. Dieses bidirektionale Lernen zwischen Regulierern und Regulierten führt zu einer Win-Win-Situation, die sowohl das Vertrauen in die Technologie stärkt als auch die Umsetzung beschleunigt.

In der Praxis haben einige Justizgebiete bereits mit den Tests von AI-Sandboxen begonnen. In Ländern wie Großbritannien und Singapur haben die Betreiber von Fintech-Sandboxen begonnen, die finanziellen Anwendungen von KI zu erkunden (in den USA wurde mindestens ein Gesetzesentwurf vorgeschlagen, um eine Sandbox für Finanzinstitute zur Durchführung von KI-Experimenten zu schaffen). Unabhängig von der Finanzaufsicht sind ebenfalls spezielle KI-Sandboxen entstanden: In Großbritannien, Norwegen und anderen Ländern wurden KI-Sandboxen eingerichtet, die sich auf Datenschutzgesetze konzentrieren. Mit dem EU-Gesetz über künstliche Intelligenz, das die Mitgliedstaaten verpflichtet, bis zum 2. August 2026 mindestens eine AI-Regulierungs-Sandbox zu betreiben oder an einer multinationalen Sandbox teilzunehmen, wird diese Art von Mechanismus in den kommenden Jahren innerhalb der EU zunehmen. Das Gesetz sieht die Möglichkeit von grenzüberschreitenden KI-Sandboxen vor - angesichts des Bedarfs von KI-Unternehmen, in mehreren Justizgebieten tätig zu sein, und der Einflüsse der interdisziplinären Natur der KI-Technologie muss auch in einer einzigen Justizbehörde eine koordinierte Aufsicht durch mehrere Abteilungen erfolgen.

Um den grenzüberschreitenden Charakter von Finanzdienstleistungen zu berücksichtigen, wurde 2019 das globale Netzwerk von Innovationsfinanzregulierungsbehörden (GFIN) gegründet. Es erkundet den “Cross-Border Testing (CBT) Mechanismus” (auch bekannt als “Global Sandbox”), der darauf abzielt, “eine Umgebung zu schaffen, die es Unternehmen ermöglicht, neue Technologien, Produkte oder Geschäftsmodelle in mehreren Rechtsordnungen kontinuierlich oder gleichzeitig zu testen”. Im Oktober 2020 startete GFIN die erste Runde der Anträge für grenzüberschreitende Tests und forderte die Antragsteller auf, die Zulassungskriterien aller Zielrechtsordnungen zu erfüllen. Die Umsetzung war jedoch nicht zufriedenstellend: Von 38 Anträgen bestanden nur 9 die Bewertung, und schließlich gelangten nur 2 Unternehmen in die Phase der praktischen Tests. Der Mechanismus hat bisher keine zweite Runde gestartet, was die grenzüberschreitende Sandbox-Praxis in ein besorgniserregendes Licht rückt. Aber sind die vorhandenen empirischen Beweise ausreichend?

Drittens, empirische Evidenz für den zehnjährigen Betrieb des Sandkastens

Die britische Finanzaufsichtsbehörde (FCA) veröffentlichte 2017 das erste “Zeugnis” des Regulierungssandkastens und führte eine Selbstbewertung ihrer frühen Experimente durch. Der Bericht lobt die Wirksamkeit des Sandkastens in den folgenden Bereichen:

1. Die Markteinführungszeit von Innovationsergebnissen verkürzen und potenziell Kosten senken.

2. Durch die Verringerung der regulatorischen Unsicherheit die Finanzierungsmöglichkeiten für Innovatoren erweitern.

3. Mehr Produkte in die Testphase bringen und auf den Markt bringen.

4. Förderung der Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden und Innovatoren, um Verbraucherschutzmechanismen in neue Produktdienstleistungen zu integrieren.

Die ersten drei Ziele kommen direkt den innovativen Akteuren zugute, während das letzte Ziel den öffentlichen Interessen gewidmet ist – die Zufriedenheit der FCA mit dem vierten Punkt basiert teilweise auf “der gemeinsamen Entwicklung maßgeschneiderter Testgarantien mit den Unternehmen”.

Bisher gibt es noch nicht genügend unabhängige empirische Forschung zu Regulierungs-Sandboxen. Eine wichtige Studie von Ökonomen der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS), die 2024 veröffentlicht wurde, weist darauf hin: “Obwohl Regulierungs-Sandboxen weit verbreitet sind und große Aufmerksamkeit in der Politik erhalten, fehlen systematische empirische Belege dafür, ob sie tatsächlich Fintech-Unternehmen bei der Finanzierung, der Innovation oder dem Aufbau tragfähiger Geschäftsmodelle helfen.” Die BIS hat durch die Analyse von Daten zur Kapitalbeschaffung, Überlebensrate und Patenten von Unternehmen im britischen Sandbox bestätigt, dass “die Sandbox eines der Kernziele erreicht hat: Emerging Fintech-Unternehmen bei der Finanzierung zu helfen und innovative Aktivitäten zu fördern.”

Solche Studien konzentrieren sich wie die FCA-Selbstbewertung auf die Auswirkungen von Sandboxen auf innovative Akteure und belegen, dass der Eintritt in die Sandbox-Reihe für Unternehmen vorteilhaft ist. Diese Schlussfolgerung könnte jedoch Bedenken hinsichtlich der “Wahl von Gewinnern” durch Regierungsbehörden aufwerfen: Unternehmen, die nicht ausgewählt wurden, könnten mit einem schwierigeren Innovationsumfeld konfrontiert sein. Die Forscher der BIS räumen zwar ein, dass der Finanzierungsvorteil für Sandbox-Teilnehmer “der Logik entspricht, dass Sandboxen die Informationsbarrieren bei Investitionen und die Unsicherheitskosten bei der Compliance senken”, schließen jedoch eine andere Erklärung nicht aus: “Die Zulassung zur Sandbox könnte selbst als Kreditgarantie fungieren und Unternehmen bei der Finanzierung unterstützen.”

Wichtig ist, dass die bestehenden begrenzten Studien nur einen kleinen Teil der Frage beantworten, ob “Regulatory Sandboxes insgesamt eine positive Auswirkung auf die Politik haben”. Die Autoren der BIS betonen besonders: “Die Forschungsergebnisse beweisen nicht notwendigerweise, dass Sandboxes das soziale Wohl klar verbessern. Der Betrieb von Sandboxes erfordert oft Unterstützung durch öffentliche Mittel, und die Unterstützung von Unternehmensfinanzierungen ist nur eines der Ziele – die Verbesserung des Verbraucherwohls und die Aufrechterhaltung der finanziellen Stabilität sind ebenso wichtig.” Darüber hinaus basiert die BIS-Studie auf der Annahme, dass “Sandboxes den Regulierungsbehörden ermöglichen, die Auswirkungen auf das soziale Wohl vor der Markteinführung von Produkten vorherzusagen”. Neueste Forschungen des Rechtsprofessors Doug Sarro, die auf den Praktiken der kanadischen Wertpapieraufsichtsbehörde in Bezug auf Kryptowährungs-Sandboxes basieren, zeigen, dass die Auswirkungen von Sandboxes auf das Verbraucherwohl und die finanzielle Stabilität auch nach der öffentlichen Einführung eines Produkts weiterhin bestehen.

Salo stellte fest, dass die provincialen Wertpapieraufsichtsbehörden Kanadas “nicht nur die Handelsplattformen im Sandbox überwachen, sondern auch nach ihrem (nominellen) Austritt aus der Sandbox langfristig regulierende Maßnahmen ergreifen”. Er hinterfragte weiter die Wirksamkeit der für die Sandbox maßgeschneiderten Verbraucherschutzmaßnahmen:

Regulierungsbehörden sind oft nicht in der Lage, die aufkommenden Risiken von Handelsplattformen vorherzusehen und handeln erst, wenn die Risiken den traditionellen Wertpapierbereichen ähneln oder bereits zu erheblichen Verbraucherschäden geführt haben, die öffentliche Fragen aufwerfen.

Der Sonderbeauftragte des Generalsekretärs der Vereinten Nationen für Finanzielle Inklusion (UNSGSA) und das Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF) haben im Bericht von 2019 auch andere fragwürdige Grundlagen präsentiert, deren zentrale Schlussfolgerungen wie folgt lauten:

Frühe Erfahrungen mit Regulierungs-Sandkästen zeigen, dass dieser Mechanismus zur Förderung der finanziellen Inklusion weder notwendig noch ausreichend ist. Sandkästen haben zwar Vorteile, sind aber komplex aufzubauen und teuer im Betrieb. Die Praxis hat gezeigt, dass die meisten regulatorischen Fragen, die in Sandkastentests behandelt werden, effektiv ohne eine realistische Testumgebung gelöst werden können. Durch Instrumente wie Innovationsbüros können ähnliche Ergebnisse zu geringeren Kosten erzielt werden.

Anders ausgedrückt könnte es effektiver sein, den finanziellen Technologie-Sandbox, die erhebliche Ressourcen verbraucht, an anderer Stelle zu investieren (der Bericht weist darauf hin, dass viele Regulierungsbehörden die Intensität des Ressourcenverbrauchs der Sandboxes nicht vorhergesehen haben). Die ressourcenintensive Natur liegt darin begründet, dass die Regulierungsbehörden maßgeschneiderte Unterstützung für die Teilnehmer bieten müssen – diese “Regulierungsunterstützung” ist kostspielig, aber ohne sie ist die Wirksamkeit der Sandbox fraglich (aus der Perspektive der teilnehmenden Unternehmen). Diese Erkenntnisse führen zwangsläufig zu tiefgreifenden Fragen: Ist es wirklich notwendig, dass die Regulierung von Sandboxes zur Förderung von Innovationen im Finanztechnologiebereich von regulatorischen Ausnahmen begleitet wird? Reicht es aus, nur Anleitung zu bieten, um Innovationen zu fördern (und die meisten Finanzregulierungsbehörden haben bereits “Innovationszentren” eingerichtet, die solche Dienstleistungen anbieten). Aber die grundlegendere Frage ist: Ist es im öffentlichen Interesse, öffentliche Ressourcen zur Förderung von Innovationen im Privatsektor einzusetzen?

Vier, tiefe Besorgnis

Frühere Studien haben die zahlreichen Risiken dieses Modells aufgezeigt: Aufsichtsbehörden wählen Sandbox-Unternehmen tatsächlich aus, um “Gewinner auszuwählen”, was die Fairness der Aufsicht untergräbt; die Betriebs- und Wartungskosten der Sandbox übersteigen häufig die Erwartungen; die Erträge fließen eher an Innovatoren als an die Öffentlichkeit; mit der globalen Verbreitung von Sandboxes nimmt der Grenznutzen der Politiksignale, die “innovationsfreundlich” sind, kontinuierlich ab. Neuere Studien konzentrieren sich stärker auf den zentralen Widerspruch: Die Anforderungen der Finanztechnologie-Sandbox verlangen, dass die entscheidenden Vorschriften, die zum Schutz der Verbraucher und des Finanzsystems dienen, vorübergehend ausgesetzt werden.

Sandbox-Unterstützer akzeptieren standardmäßig den Anstieg potenzieller öffentlicher Gefahren, wobei ihre Theorie auf zwei Punkten beruht: Erstens wird Innovation der Öffentlichkeit zugutekommen, indem sie Effizienz und Wettbewerb steigert; zweitens hilft das Sandbox-Umfeld den Regulierungsbehörden, das Marktverhalten neuer Technologien zu verstehen und die langfristige Regulierung zu optimieren. Dieser Abschnitt wird jedoch argumentieren, dass diese Annahmen im Bereich der Finanztechnologie nicht standhalten und auch im Bereich der künstlichen Intelligenz schwer zu verteidigen sind. Es sollte im Voraus angemerkt werden, dass Innovation nicht unbedingt der Gesellschaft zugutekommt - obwohl sie als notwendige Voraussetzung für die Steigerung von Effizienz und Wettbewerb angesehen wird, gibt es immer kontextuelle Streitigkeiten über die spezifischen Bedeutungen von “Effizienz” und “Wettbewerb”, und viele Interpretationen sind in Wirklichkeit nicht förderlich für das allgemeine gesellschaftliche Wohl. Darüber hinaus wird die Objektivität und die Bereitschaft zur Wissensweitergabe der Finanzregulierungsbehörden geschwächt, wenn sie zu den “Cheerleadern” und Sponsoren der von ihnen gewählten Innovationen werden, während das regulatorische Wissen selbst aufgrund der selektiven Beteiligung der Sandbox-Teilnehmer bereits verzerrt ist.

A. Als Sandbox für regulatorisches Lernen

Die Teilnahme von Unternehmen am Sandbox ist rein freiwillig, daher umfasst die Sandbox nur aktiv antragstellende innovative Akteure. Dies führt zu einer doppelten kognitiven Blindheit: Die Aufsichtsbehörden können die vollständig konformen Unternehmen, die nicht an der Sandbox teilnehmen müssen, nicht verstehen und haben auch keine Möglichkeit, die Akteure zu erfassen, die sich nicht an die geltenden Vorschriften gebunden fühlen. Selbst bei den antragstellenden Unternehmen sind die Auswahlkriterien oft unklar, und viele Anträge werden ohne klare Begründung abgelehnt.

Die von den Regulierungsbehörden aus dem Sandbox gewonnenen Erkenntnisse sind daher anfänglich verzerrt. Auch wenn die Erkenntnisse aus verzerrten Proben wertvoll sind, sollte die Sandbox nicht als der einzige oder beste Weg zur Wissensbeschaffung angesehen werden. Wie von den UN-Organisationen beobachtet wurde: Regulierungsbehörden können durchaus informelle Kanäle nutzen, um von Startups neue Technologien zu lernen. Eine Regulierungserleichterung ist keineswegs eine notwendige Bedingung, um Fintech oder künstliche Intelligenz zu verstehen.

Ein weiterer Nachteil des Sandbox-Ansatzes zur Generierung von Regulierungswissen ist: Der Zulassungsmechanismus fördert anormale Beziehungen zwischen Politik und Wirtschaft und verstärkt das Risiko der “Regulierungsgefangenschaft”. Kurz gesagt, “Regulierungsgefangenschaft” bedeutet, dass Regulierungsbehörden die Interessen der Branche über das öffentliche Interesse stellen, wobei die Anreize entweder offensichtlich (wie Korruption) oder verborgen sein können. Ein typisches Beispiel für versteckte Gefangenschaft ist, dass Regulierer hauptsächlich Informationen aus der Branche selbst beziehen (ohne unabhängige Forscher und Verbraucherverbände zu konsultieren), was unweigerlich von der Perspektive der Branche infiltriert und assimiliert wird. Dieser Prozess wird als “kognitive Gefangenschaft” bezeichnet, und die oberflächliche technische Komplexität von Geschäftsmodellen der Finanztechnologie fördert dieses Phänomen eher. Wenn Regulierer kein technisches Wissensfundament durch Talentakquise oder interne Schulungen aufbauen, wird ihre Fähigkeit, die Ansprüche der Branche kritisch zu bewerten, eingeschränkt. Dieses Problem ist auch im Bereich der KI-Regulierung ausgeprägt – globale KI-Unternehmen nutzen aktiv Narrative wie “Regulierung bremst Innovation” und “zwingt Unternehmer zur Abwanderung”, um Regulierer zu fangen.

Zusammenfassend ist es fraglich, ob Sandboxes tatsächlich die Fähigkeit der Aufsichtsbehörden zur Erfüllung ihrer Aufgaben verbessern können. Der Verfasser hat bereits darauf hingewiesen: “Regulatory Sandboxes können zufällig den Finanzaufsichtsbehörden bei der Wahrnehmung ihrer Risikomanagementfunktionen helfen, aber ihre Popularität beruht auf einer oberflächlichen Annahme – dass Innovationen im Bereich der Finanztechnologie im privaten Sektor notwendigerweise dem besten Interesse der Gesellschaft entsprechen.” Der folgende Text wird sich auf die Angemessenheit dieser Annahme konzentrieren.

B. Innovation als Regulierungsziel

Wie die Rechtsprofessorin Deirdre Achen sagte, basiert das Konzept des Regulierungs-Sandboxes darauf, dass “Regulierungsbehörden die öffentliche Aufgabe übernehmen, die Auswahl, die Preise und die Effizienz für die Verbraucher zu verbessern” – was sich grundlegend von der regulativen Logik unterscheidet, die “Risikomanagement in den Mittelpunkt stellt”. Es gibt jedoch ausreichende Gründe, die Frage zu stellen: Fördert der Finanztechnologie-Sandbox tatsächlich “Wettbewerb” und “Effizienz” im Sinne der Allgemeinheit? Der Verzicht auf Risikomanagement könnte sich als Fehlurteil herausstellen. Immer mehr Indizien deuten darauf hin, dass die Zweifel an den öffentlichen Nutzen von KI-Innovationen ebenfalls berechtigt sind. Vor diesem Hintergrund ist die politische Rationalität, öffentliche Schutzmechanismen zugunsten von innovativen Ansätzen zu schwächen, fraglich – und genau das ist die wesentliche Logik des Sandbox-Designs.

1. Die Grenzen von FinTech und generativer KI-Innovation

Die politischen Maßnahmen zur Förderung von Innovationen kommen in erster Linie den Innovatoren selbst zugute. Die theoretische Annahme ist, dass Innovationen sekundäre Vorteile für andere erzeugen werden; jedoch ist in der Realität nicht jede Innovation ein Gewinn für alle Beteiligten, und diese Annahme ist nicht immer gültig. Zum Beispiel hat Doug Sarro in seiner Untersuchung des kanadischen Kryptowährungs-Sandkastens herausgefunden: “Regulierungspraxis hat zumindest teilweise die Bedenken bestätigt – der Sandkasten könnte Innovatoren Vorrang vor Verbrauchern einräumen.” Frühere Forschungen des Autors und anderer Wissenschaftler haben ebenfalls gezeigt, dass viele Finanztechnologieprodukte abgesehen von einer reibungslosen Benutzeroberfläche kaum substanzielle technische Innovationen aufweisen; einige Produkte sind sogar schädliche “räuberische Absorption” – sie scheinen an den Randgruppen, die zuvor abgelehnt wurden, Dienste anzubieten, führen in Wirklichkeit jedoch systematische Ausbeutung durch. Die Gewinnquelle der Finanztechnologie beruht oft nicht auf technologischen Vorteilen, sondern darauf, dass sie unter dem Deckmantel von “Innovation” die Verbraucherschutzregeln umgehen, die sie eigentlich einhalten sollten.

Immer mehr Beweise deuten darauf hin, dass die Zweifel an der “Win-Win-Theorie” der generativen KI ebenso berechtigt sind (allgemeine KI umfasst vielfältige Technologien; generative KI bezieht sich speziell auf Werkzeuge, die durch massive Trainingsdaten Muster erkennen, um neue Inhalte zu generieren). Seit 2024 beginnt die Wissenschaft, den praktischen Wert der generativen KI scharf zu hinterfragen. So weist Jim Covello, der Leiter der Aktienforschung bei Goldman Sachs - ein erfahrener Analyst, der die Technologiebranche seit der Internetblase verfolgt - darauf hin, dass es an klaren Anwendungsszenarien für die in Silicon Valley entwickelte generative KI mangelt. Er warnt zudem: “Nie zuvor gab es eine Technologie, die sofort nach ihrem Erscheinen mit einer Billionen-Dollar-Bewertung prognostiziert wurde… In der Vergangenheit ersetzten kostengünstige Lösungen stets teurere Lösungen, doch heute versucht teure Technologie, kostengünstige menschliche Arbeitskraft zu ersetzen; diese Logik ist von Grund auf schwer nachvollziehbar.”

Der Kernfehler dieser AI-Form liegt in der Halluzinationsneigung: Das Modell generiert häufig Antworten, die scheinbar autoritativ, in Wirklichkeit jedoch falsch sind. Typische Fehler umfassen: Das Google-Modell schlägt vor, Elmer’s Glue hinzuzufügen, um die Pizza dehnbarer zu machen; das OpenAI-Modell kann die Anzahl der Buchstaben “r” im Wort Erdbeere(strawberry) nicht korrekt buchstabieren. Noch schlimmer ist, dass die AI oft fiktive Literatur erfindet, um ihre Schlussfolgerungen zu stützen: Eine BBC-Studie aus dem Jahr 2025 ergab, dass “13 % der Zitate von AI-Assistenten die Aussagen der BBC verfälschen oder überhaupt kein entsprechendes Original haben.”

Wenn Unternehmen solche Modelle ohne Aufsicht einsetzen, könnten sie einen hohen Preis zahlen – das Beispiel von Air Canada ist ein eindeutiger Beweis: Nachdem ihr Chatbot falsche Antworten auf Anfragen zur Bestattungsrichtlinie gegeben hatte, behauptete die Fluggesellschaft tatsächlich, “der Chatbot sollte die Verantwortung übernehmen”, doch das Zivilgericht entschied, dass sie dem Kunden Schadensersatz und eine Geldstrafe zahlen muss. Die Einführung eines " menschlichen Eingriffsmechanismus " kann zwar das Risiko von Fehlern verringern, beseitigt jedoch den Kostenvorteil, den KI anstrebt. Die Überprüfung und Korrektur von KI-Illusionen erfordert eine große Menge an Fachkräften: Eine Studie von Upwork aus dem Jahr 2024 ergab, dass 96 % der Führungskräfte erwarten, dass KI-Tools die Produktivität der Unternehmen steigern (39 % setzen es verpflichtend ein / 46 % ermutigen zur Nutzung), aber fast 47 % der Mitarbeiter, die KI verwenden, geben zu, “nicht zu wissen, wie sie die Effizienzsteigerungsziele des Arbeitgebers erreichen sollen”.

Angesichts der oben genannten Einschränkungen sind die Anwendungsszenarien für generative KI im Geschäftsbereich begrenzt, was nicht überraschend ist. Unternehmen scheinen solche Werkzeuge allgemein abzulehnen – eine glückliche Sache, wie die neuesten Studien zeigen: Die Abhängigkeit von KI-Tools steht in signifikant negativem Zusammenhang mit der Fähigkeit zum kritischen Denken. Obwohl KI als das Werkzeug gepriesen wird, das “die Menschheit von grundlegenden Aufgaben befreit, um sich auf höherwertige Kreativität zu konzentrieren”, ist die Realität: Höhere Fähigkeiten stammen oft gerade aus der Verfeinerung grundlegender Praktiken.

2. Tiefgreifende Krise der innovationsorientierten Regulierung

Selbst wenn man das Sandbox-Modell unabhängig von spezifischen Bereichen betrachtet, gibt es nach wie vor berechtigte Zweifel an diesem Regulierungsinstrument. Politische Entscheidungsträger müssen insbesondere auf die verzerrten Anreize achten, die durch die Sandbox entstehen können: Im Idealfall sollten Gesetze und Regulierungsbehörden der Branche ein klares Signal übermitteln, dass “nur durch compliance-gerechte Innovation das öffentliche Interesse gewahrt werden kann”, jedoch könnte die Sandbox als “Opferung der rechtlichen Autorität zugunsten von Innovation” interpretiert werden.

“Wettbewerb” und “Effizienz” sind in der Tat Rorschach-Teste, die die Werte der Aufsichtsbehörden widerspiegeln. Am Beispiel “Effizienz” trägt sie in verschiedenen Bereichen unterschiedliche Werturteile und kann daher nicht als neutrales, einheitliches Regulierungsziel dienen. Wettbewerbs- und Effizienzziele bieten den Aufsichtsbehörden keine klaren Wegweiser: Bei der Bewertung von Sandkästen müssen die Aufsichtsbehörden die Frage stellen: “Nach wessen Perspektive beurteilen wir Wettbewerb und Effizienz? Nach der der beteiligten Unternehmen, der gesamten Branche oder der Öffentlichkeit?”

Im Vergleich zu dem mühsamen Aufbau von Sandkästen zur Förderung von Innovationen sollten die Aufsichtsbehörden proaktive Präventionsstrategien ergreifen, um öffentliche Gefahren neuer Technologien einzudämmen. Der ehemalige kommissarische Leiter des Währungsüberwachungsamtes, Michael Su, schlug einen Regulierungsrahmen für FinTech mit dem Ansatz “Anpassung und Zähmung” vor, der auch für die Regulierung technischer Innovationen im weitesten Sinne geeignet ist.

Die Anpassungspolitik könnte fehlerhafte Technologien legitimieren und künstlich Geschäftsmodelle am Leben erhalten, die von Natur aus nicht überlebensfähig sind. Angesichts des allgemeinen Mangels an ganzheitlichem Verständnis des Betriebsumfelds durch Innovatoren (wie zuvor erwähnt), ist das Zähmen oft der bessere Weg. Der Technologiekulturwissenschaftler Arati Vade weist auf KI-Tools hin:

Die Fähigkeit von Experten für künstliche Intelligenz, die sozialen und politischen Auswirkungen zu bewerten, liegt weit unter dem, was Fachleute behaupten, die das Feld revolutionieren wollen. Ärzte, Lehrer, Sozialarbeiter und politische Entscheidungsträger sind keine Laien, wenn sie über KI diskutieren – sie sind gerade die am besten qualifizierten Personen, um die potenziellen Missbrauchsrisiken automatisierter Technologien in diesem Bereich zu verstehen.

Es ist klarzustellen: Geschriebene Gesetze müssen manchmal im Interesse der Öffentlichkeit weiterentwickelt werden, aber wenn regulatorische Veränderungen schrittweise vorangetrieben werden und hauptsächlich wenigen Sandbox-Unternehmen zugutekommen, muss Vorsicht geboten sein. Wenn die Regulierungsbehörden neue Strategien ausprobieren müssen, standen vor der Schaffung von Sandboxes bereits zahlreiche branchenweit anwendbare Werkzeuge zur Verfügung. UN-Organisationen betonen bei der Bewertung von FinTech-Sandboxes: “Das Prinzip der Verhältnismäßigkeit oder risikoorientierte Lizenzierung kann die Compliance-Kosten für Startups senken und unterscheidet sich von Sandbox-Tests – da es alle Marktteilnehmer abdeckt.”

Informelle Regulierungsmaßnahmen können bei der Behandlung schnell iterierender Technologien von Vorteil sein, bringen jedoch immer Kosten mit sich – insbesondere den Mangel an öffentlicher Teilhabe und Transparenz bei regulatorischen Entscheidungen. Diese Kosten sind im Kontext von Sandboxes besonders ausgeprägt: Private Unternehmen haben erhebliches Mitspracherecht bei den Regulierungsbedingungen, während betroffene Gruppen oft nicht einmal über den Inhalt dieser Bedingungen informiert sind und erst recht keinen Einspruch erheben können. Wenn die Produkttechnologie der Sandbox-Unternehmen extrem komplex ist, beugen sich die Regulierungsbehörden oft ihrer “technischen Autorität” und haben es leichter, die Bedingungen zu bestimmen.

Die Haltung der Regulierungsbehörden, als “Cheerleader” für Sandbox-Unternehmen zu agieren, führt zu einer kontinuierlichen Senkung der Regulierungsstandards. Der Fall Kanada zeigt: Kryptowährungsunternehmen können nach ihrem “Abschluss” immer noch nicht konform operieren – da der Gewinn im Wesentlichen von regulatorischem Arbitrage und nicht von technischer Innovation abhängt. Wenn die vorübergehenden Ausnahmen ablaufen, stehen die Regulierungsbehörden vor einem Dilemma: Zwangsweise Compliance würde zum Zusammenbruch der Unternehmen führen, oder die Ausnahmen müssten dauerhaft gemacht werden. Politisch-ökonomische Realitäten zwingen oft zur Wahl letzterer: Die von den Unternehmen gebildete Mitarbeiter-Kunden-Ökologiekette schafft ein Netzwerk von Interessengruppen, das es den Regulierungsbehörden erschwert, die Regeln zu verschärfen.

Das Ergebnis führt zu einer Spaltung der Regeln, unterschiedliche Unternehmen unterliegen unterschiedlichen Standards, was ein unfairen Wettbewerbsumfeld schafft und die ursprüngliche Absicht des Sandboxes, “umfassende Compliance zu fördern”, vollständig verfehlt. Die politischen Entscheidungsträger müssen sich klar sein: Sobald Unternehmen in den Sandbox eintreten, geraten die Regulierer in eine passive Gefangenschaft und sind gezwungen, langfristig öffentliche Risiken zu tolerieren. Der grundlegende Lösungsansatz besteht darin, zu einem Zähmungsmodell überzugehen – durch einen einheitlichen Regulierungsrahmen, der die Innovationsgrenzen einschränkt, anstatt öffentliche Interessen zugunsten der technologischen Entwicklung zu opfern.

C. Die Governance-Herausforderungen des grenzüberschreitenden Sandkastens

Der EU-“Gesetzesentwurf zur künstlichen Intelligenz” fördert einen multinationalen Sandbox-Mechanismus und hebt die besonderen Herausforderungen der grenzüberschreitenden Regulierung hervor: Der Bedarf an Unternehmensbetrieben in mehreren Jurisdiktionen steht im Widerspruch zur Abhängigkeit von der Effektivität kleiner Gerichtsstände. Die grenzüberschreitende Umsetzung steht jedoch vor tiefgreifenden Hindernissen – fragmentierte Regulierungsstandards, hohe Koordinationskosten und die Entwertung von politischen Signalen sind weitere Belege für die berechtigte Skepsis gegenüber Sandbox-Tools.

Das 2019 gegründete globale Netzwerk für innovative Finanzregulierung (GFIN) hat zwar das Ziel, grenzüberschreitende Sandboxes für Finanztechnologien zu betreiben, jedoch wurde bisher nur ein grenzüberschreitendes Experiment erfolgreich abgeschlossen, und nur zwei Unternehmen haben die Phase der praktischen Tests erreicht. Ein wichtiger Grund für die niedrige Akzeptanzrate ist, dass die Teilnehmer die unterschiedlichen regulatorischen Anforderungen der verschiedenen Rechtsordnungen erfüllen müssen. Um die Kosten für die Koordinierung des Konsenses über mehrere Jurisdiktionen zu reduzieren, hat GFIN einen Mechanismus der “führenden Regulierungsbehörde” eingeführt, gesteht jedoch ein:

Die leitende Regulierungsbehörde steht unter großem Ressourcen Druck – sie muss 38 Anträge und 23 Regulierungsbehörden koordinieren, erhebliche personelle und materielle Ressourcen aufwenden, um sicherzustellen, dass die Fragen von Unternehmen und Regulierungsbehörden zeitnah gelöst werden, und um zu gewährleisten, dass der Antragsprozess rechtzeitig und regelkonform voranschreitet.

Die Verbesserung der Effizienz von grenzüberschreitenden Sandkästen erfordert zwangsläufig die Harmonisierung und Vereinheitlichung von rechtlichen Standards, jedoch ist die grenzüberschreitende Koordination ein stark politisierter Prozess, der häufig von den Auseinandersetzungen innerhalb nationaler Interessengruppen beeinflusst wird. Jeglicher “politischer Signal”-Nutzen eines Sandkastens wird im Koordinationsprozess verwässert – wenn alle Jurisdiktionen einheitliche Standards übernehmen, gibt es keine “innovationsfreundliche Justizjurisdiktion” mehr. Auch die Herausforderungen bei der Verteilung von Ressourcen und Verantwortlichkeiten werden weiterhin bestehen – das gilt sowohl für grenzüberschreitende Operationen als auch für die interinstitutionelle Zusammenarbeit innerhalb eines Landes. Obwohl der Sandkasten unter dem Vorwand gefördert wird, neue Technologien voranzubringen, sind diese Herausforderungen in der Ressourcenkordination in der Tat altbekannt, und der regulatorische Sandkasten hat keine innovativen Lösungen angeboten.

Fünf, Fazit

Dieser Artikel folgt den bisherigen Forschungen des Autors und vertritt die Auffassung, dass Regulierungsbehörden im Bereich der Finanztechnologie die öffentliche Risikoprävention Vorrang vor der Effizienz- und Wettbewerbssteigerung durch private Innovationen geben sollten. Zunehmende Beweise zeigen, dass dieses Prinzip auch im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz anwendbar ist – daher gibt es mehrere Bedenken hinsichtlich der Einführung von AI-Sandboxen.

Obwohl das ausgeklügelte Sandbox-Design einige Risiken mindern kann, sollten wir nicht die grundlegenden Fragen überspringen und direkt über technische Lösungen diskutieren: Es ist dringend erforderlich, die Anwendbarkeit von Regulierungs-Sandboxes in bestimmten Kontexten neu zu bewerten. Die Gesellschaft muss dringend eine kollektive Reflexion über den “Silicon-Valley-Innovationskult” durchführen, und die Sensibilisierung für das Sandbox-Modell (sowie die damit verbundenen regulatorischen Denkweisen) sollte ein zentrales Element dieser Reflexion sein. Schließlich ist es mehr als zehn Jahre her, dass die britische Finanzaufsichtsbehörde die Regulierungs-Sandbox ins Leben gerufen hat, und bis heute gibt es kaum eindeutige Beweise dafür, dass diese ressourcenintensiven Regulierungsinstrumente tatsächlich das öffentliche Wohl gefördert haben.