Die Bank of America hat 1.000 externe Auftragnehmer beauftragt, bei der Behebung von Softwareschwachstellen zu helfen, die von fortschrittlichen KI-Modellen, darunter Anthropics Mythos, aufgedeckt wurden, sagte CEO Brian Moynihan am Mittwoch gegenüber CNBC. Die Offenlegung, die in einem Interview nach der Veröffentlichung der Ergebnisse des dritten Quartals der Bank gemacht wurde, ist eines der ersten Mal, dass ein großer US-Konzern die Personal- und Dollarkosten für die Verteidigung seiner Systeme gegen bahnbrechende KI-Modelle dargelegt hat.

Laut CNBC wurden die Auftragnehmer im zweiten Quartal 2026 eingestellt, um die rund 3.000 internen Mitarbeiter, die in diesem Bereich arbeiten, zu unterstützen, und sie bleiben bis heute bei der Bank. „Wir haben 1.000 Auftragnehmer beauftragt, uns bei den Ausbesserungsarbeiten im zweiten Quartal zu unterstützen, und diese Leute sind heute noch hier und helfen uns, zusätzlich zu den 3.000 Leuten, die wir in diesem Bereich haben“, sagte Moynihan gegenüber Leslie Picker von CNBC. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Nachrichten.

Hunderte Millionen an vierteljährlichen Kosten

Der Patching-Vorstoß war nicht billig. Moynihan teilte Analysten am Mittwoch zuvor mit, dass Software-Reparaturen in Kombination mit regulatorischen Arbeiten im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung der Geldwäsche die Kosten der Bank im dritten Quartal um „mehr als ein paar Hundert Millionen“ erhöht hätten. Die Aktien der Bank brachen am Mittwoch nach der Veröffentlichung des Gewinnberichts um bis zu 8 Prozent ein, und die Sanierungsausgaben waren Teil einer umfassenderen Diskussion mit Anlegern über den Kostendruck.

Mythos, das Anthropic im April einer kleinen Gruppe von Banken, Technologieunternehmen und Regierungsbehörden zur Verfügung stellte, wird für die Aufdeckung und Ausnutzung jahrzehntealter Softwarefehler verantwortlich gemacht – Fähigkeiten, die Unternehmen, die über sensible Finanzdaten verfügen, in einen kostspieligen Abwehrkampf gezwungen haben. Moynihan sagte, die Bank of America habe sich Anfang des Jahres beeilt, ein breites Spektrum ihrer internen und Lieferantenkodexe zu stärken und dabei Tausende von Mitarbeitern und externes Personal eingesetzt.

„Dieses Risiko ist ein echtes Risiko, und deshalb haben sich viele von uns hingesetzt, als die Grenzmodelle herauskamen, und gefragt: ‚Wie finden wir heraus, wie wir das schnell durchstehen?‘“, sagte Moynihan im CNBC-Interview.

Die zweischneidige Natur der Frontier-KI

Die Episode fängt die seltsamen wirtschaftlichen Aspekte der Grenz-KI für große Unternehmen ein. Dieselbe Modellklasse, die Unternehmen hilft, Kosten durch Produktivitätssteigerung zu senken, kann auch Schwachstellen in Software aufdecken, die sich über Jahrzehnte stillschweigend angesammelt hat. Moynihan erkannte die Spannung direkt an und wies darauf hin, dass die Anbieter, die die Software der Bank liefern, selbst darum kämpfen, ihre Tools mit bahnbrechender KI auszustatten.

„Wir müssen ihnen einen Schritt voraus sein und uns darüber im Klaren sein, dass die Leute, die die Software entwickeln, die Leute sind, die versuchen, uns die Dienste zu verkaufen“, sagte er.

Eine vorübergehende Spitze, argumentiert Moynihan

Während die Aktie fiel, versuchte Moynihan den Anlegern zu versichern, dass sich die Ausgabenerhöhung als vorübergehend erweisen würde. „Sobald Sie gepatcht haben, müssen Sie nicht mehr so ​​viel patchen … Die Pipeline läuft durch“, sagte er und fügte hinzu, dass die Bank damit rechnet, dass die Sanierungskosten im Laufe der Zeit sinken werden.

Die Bank geht auch davon aus, dass KI die Verteidigungsarbeit anderswo mehr als bezahlen wird. Laut CNBC führt die Bank of America rund 130 interne KI-Projekte durch, von denen sie prognostiziert, dass sie im nächsten Jahr zu Einsparungen in Höhe von etwa 700 Millionen US-Dollar führen werden – eine Zahl, die die kurzfristige Sanierungsrechnung in den Schatten stellt, auch wenn der Zeitpunkt der beiden unbequem ist.

Was es über die Branche aussagt

Die Offenlegung der Bank of America liefert einen der bisher klarsten Datenpunkte darüber, was die KI-gesteuerte Schwachstellenerkennung ein großes Institut tatsächlich kostet. Analysten warnen seit Einführung neuer Cybersicherheitsmodelle davor, dass veraltete Codebasen in Banken, Krankenhäusern und Regierungen eine riesige Angriffsfläche darstellen, die KI viel schneller abbilden kann als menschliche Prüfer. Bisher war der Großteil dieser Diskussion theoretisch; Moynihan hat die Antwort mit einer Mitarbeiterzahl und einem Preisschild versehen.

Die Kommentare unterstreichen auch die heikle Lage von Unternehmen wie Anthropic, die leistungsstarke Cybersicherheitsmodelle an eine ausgewählte Gruppe von Institutionen verkaufen, während die breitere Branche darüber streitet, wie – und wie schnell – solche Fähigkeiten verbreitet werden sollten. Berichte über KI-gestützte Hacking-Versuche haben Eindämmungs- und Überwachungspraktiken auf den Prüfstand gestellt, und Unternehmenskunden gehen nun davon aus, dass ihre Schwachstellen zuerst gefunden werden.

Für Banken ist die Rechnung einfach: Die Kosten für Patches sind messbar und begrenzt, die Kosten für einen erfolgreichen Exploit dagegen nicht. Moynihans Botschaft an die Anleger lautete, dass es sich bei dem Anstieg um eine einmalige Bereinigung und nicht um eine permanente Kostenlinie handelt – aber die Episode ist eine Erinnerung daran, dass jeder Sprung in der Modellfähigkeit die Sicherheitslage jedes Unternehmens, das Software betreibt, stillschweigend neu bewerten kann.

Da Frontier-Modelle beim Auffinden von Schwachstellen immer besser werden, könnte die Erfahrung der Bank of America weniger ein Ausreißer als vielmehr eine Vorlage sein: Tausende von Mitarbeitern, eine Armee von Auftragnehmern und eine Rechnung über mehrere Hundert Millionen Dollar, alles ausgelöst durch ein Modell, das die Systeme der Bank nie direkt berührt hat.

Sicherheitsteams anderer großer Finanzinstitute beobachten die Vorgehensweise genau. Wenn KI-Modelle ein Jahrzehnt akkumulierter Schwachstellen innerhalb weniger Tage aufdecken können, stellt sich für jede Bank nicht mehr die Frage, ob ihr Code Fehler aufweist, sondern vielmehr, wer sie zuerst findet und ob das Institut über die Patchkapazität verfügt, um zu reagieren, bevor diese Fehler ausgenutzt werden. Moynihans Offenlegung legt nahe, dass die Antwort für die zweitgrößte Bank in den USA darin bestand, die KI-gesteuerte Sanierung als vierteljährliche Ausgabe und nicht als routinemäßige IT-Einzelposten zu behandeln.

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