AI-Transparenzerklärung

Gemäß EU AI Act (VO (EU) 2024/1689) · Art. 4 AI Literacy · Art. 50 Transparenzpflicht · Letzte Aktualisierung: 29. Juli 2026

FeedOracle setzt künstliche Intelligenz als unterstützendes Werkzeug innerhalb seiner Compliance-Evidence-Infrastruktur ein. Diese Seite dokumentiert transparent, welche AI-Systeme wir verwenden, welche Rolle sie spielen, und wo menschliche Entscheidungen unersetzbar bleiben.

1. Unsere Rolle unter dem EU AI Act

Der EU AI Act knüpft Pflichten an Rollen, und dieselbe Organisation kann je nach System unterschiedliche Rollen tragen. Diese Erklärung gilt für die von Murat Keskin betriebenen Dienste FeedOracle, ToolOracle und AgentNOMOS. Wir unterscheiden drei Ebenen:

Basismodelle. Wir entwickeln keine eigenen Foundation Models. Gegenüber den zugekauften Modellen und Diensten externer Anbieter, unter anderem Anthropic, DeepSeek und ElevenLabs, handeln wir grundsätzlich als Anwender beziehungsweise Deployer. Die Verantwortung der jeweiligen Modellanbieter bleibt davon unberührt, soweit wir nicht durch eigene Änderungen oder Bereitstellungen eine zusätzliche gesetzliche Rolle übernehmen.

Eigene KI-Systeme. Für KI-Systeme, die wir selbst entwickeln, konfigurieren und unter eigener Bezeichnung bereitstellen — etwa das interaktive NOMOS-System auf agentnomos.com — übernehmen wir die Verantwortung als Anbieter (Provider) des KI-Systems, soweit die gesetzliche Rollenzuordnung dies vorsieht. Diese Verantwortung schieben wir nicht auf die Modellanbieter ab.

Betrieb. Unabhängig davon betreiben wir die öffentlich zugänglichen Instanzen dieser Systeme technisch und organisatorisch und verantworten Konfiguration, Transparenzhinweise und Aufsicht im laufenden Betrieb.

Welche Rolle im Einzelfall greift, richtet sich nach der gesetzlichen Zuordnung für das jeweilige System. Diese Seite ist eine Selbstauskunft. Sie ersetzt keine rechtliche Prüfung und stellt keine behördliche Anerkennung oder Zertifizierung dar.

Unsere AI-Systeme fallen unter die Kategorie Minimal/Limited Risk. Sie bewerten keine natürlichen Personen, erstellen keine Kredit-Scores und treffen keine Entscheidungen über den Zugang zu wesentlichen Dienstleistungen. Gemäß Annex III des AI Acts und Recital 85 sind Systeme zur Berechnung regulatorischer Compliance-Scores für Finanzinstitute explizit nicht als High-Risk eingestuft.

2. AI-System-Inventar

AI Query GatewayLIMITED RISK
Modell:
DeepSeek (LLM) — Routing-Klassifikator
Funktion:
Übersetzt natürlichsprachliche Fragen in strukturierte API-Aufrufe. Wählt aus 43 deterministischen Endpoints den passenden aus.
Output:
Kein eigenständiger Content — nur Routing-Entscheidung zu vorhandenen Daten-APIs Automatisch
Risiko:
Minimal. Falsche Routings führen zu "keine Daten gefunden", nicht zu falschen Compliance-Aussagen.
LLM Clause Check (DORA Art. 30)LIMITED RISK
Modell:
Anthropic Claude API
Funktion:
Analysiert ICT-Verträge auf die 15 Pflichtklauseln gemäß DORA Art. 30. Gibt PRESENT/PARTIAL/MISSING pro Klausel zurück.
Output:
Vorbereitende Analyse Mensch prüft — Vertragsverhandlung bleibt menschliche Entscheidung
Risiko:
Limited. Unterstützt menschliche Prüfung, ersetzt sie nicht. Art. 6(3) Exemption: "narrow procedural task" + "improve result of human activity".
Insider Information Classifier (MiCA Art. 87)LIMITED RISK
Modell:
Regelbasierte Heuristiken + Severity-Scoring
Funktion:
Klassifiziert Events nach Materialitäts-Wahrscheinlichkeit (HIGH/MEDIUM/LOW). Gibt Artikel-Referenz und empfohlene Maßnahmen aus.
Output:
Indikative Einschätzung Mensch PFLICHT — Klassifikation als Insiderinformation muss von verantwortlicher Person signiert werden
Risiko:
Limited. System empfiehlt, Mensch entscheidet. Höchstes Enforcement-Risiko laut ESMA — daher zwingender Human Checkpoint.
STOR Signal Detection (MiCA Art. 92)LIMITED RISK
Modell:
Pattern-Matching + statistische Anomalie-Erkennung
Funktion:
Erkennt verdächtige Transaktionsmuster (Wash Trading, Spoofing, Front Running etc.) und berechnet Confidence Scores.
Output:
Signal mit Confidence-Score Mensch PFLICHT — "Reasonable Suspicion" ist eine normative Bewertung, die der Surveillance Officer treffen muss
Risiko:
Limited. Kein automatisches Blocken oder Melden — immer menschliche Freigabe vor NCA-Meldung.
NOMOS Public Demo (agentnomos.com)LIMITED RISK
Modell:
Zugekauftes Sprachmodell (Anthropic) sowie Sprachsynthese (ElevenLabs)
Unsere Rolle:
Anbieter des unter eigener Bezeichnung bereitgestellten NOMOS-KI-Systems, soweit die gesetzliche Rollenzuordnung dies vorsieht; technischer und organisatorischer Betreiber der öffentlichen Instanz; gegenüber den zugekauften Basismodellen grundsätzlich Deployer.
Funktion:
Erklärt das NOMOS-Governance-Modell im Dialog. Read-only Demo — keine Zahlungen, keine Signaturen, keine regulatorischen Entscheidungen.
Output:
KI-generierter Text und Sprachausgabe Automatisch
Transparenz:
Der Hinweis auf das KI-System steht vor dem Eingabefeld, ist ohne JavaScript im HTML vorhanden und per aria-describedby mit dem Eingabefeld verknüpft.
Risiko:
Limited. Erklärende Auskunft ohne Ausführung; keine Bewertung natürlicher Personen.
Deterministische Scoring-EnginesMINIMAL RISK
Modell:
Keine AI — regelbasierte Schwellenwert-Logik
Funktion:
Peg-Deviation, Reserve-Coverage, DORA-Artikel-Bewertung, Compliance-Ampel (GRÜN/GELB/ROT). Basiert auf definierten Schwellenwerten, nicht auf Prognosen.
Output:
Deterministische Ergebnisse Vollautomatisch — gleicher Input = gleicher Output, reproduzierbar
Risiko:
Minimal. Kein AI-System im Sinne des EU AI Acts (Art. 3(1)) — rein regelbasierte Verarbeitung ohne Inferenz oder Adaptivität.
Kryptographische SignierungKEIN AI-SYSTEM
Technologie:
ES256K (secp256k1 ECDSA) + SHA-256 + Blockchain-Verankerung (Polygon PoS, XRPL)
Funktion:
Signiert und verankert alle Evidence-Pakete. Kein AI — rein kryptographische Operationen.
eIDAS-Level:
Advanced Electronic Signature (Art. 25 eIDAS). Upgrade-Pfad zu Qualified Timestamp (Art. 42) dokumentiert.

3. Risiko-Klassifikation

SystemAI Act RisikoBegründungHuman Checkpoint
AI Query GatewayLimitedRouting-Funktion, kein eigenständiger ContentNicht erforderlich
LLM Clause CheckLimitedArt. 6(3): vorbereitende Aufgabe, verbessert menschliche PrüfungVertragsverantwortlicher
Insider ClassifierLimitedIndikativ, keine automatische EntscheidungPflicht: Verantwortliche Person
STOR DetectionLimitedSignal-Erkennung, keine automatische MeldungPflicht: Surveillance Officer
Compliance ScoringMinimalDeterministisch, kein AI-System (Art. 3(1))Nicht erforderlich
Signierung/AnchoringKein AIKryptographische OperationenNicht anwendbar

4. Warum FeedOracle kein High-Risk AI System ist

Annex III des EU AI Acts definiert High-Risk AI-Systeme im Finanzbereich als solche, die:

• Die Kreditwürdigkeit natürlicher Personen bewerten oder deren Kredit-Score erstellen
Risikobeurteilungen und Preisgestaltung für natürliche Personen bei Lebens- und Krankenversicherungen durchführen

FeedOracle bewertet keine natürlichen Personen. Unsere Systeme bewerten Tokens (USDC, EURC, USDT), Regulierungsartikel (MiCA Art. 35, DORA Art. 28), Verträge (ICT-Drittanbieter) und Institutionen (Compliance-Readiness). Keine dieser Funktionen fällt unter Annex III.

Zusätzlich stellt Recital 85 des AI Acts klar: "AI-Systeme zur Berechnung regulatorischer Kapitalanforderungen für Finanzinstitute sollten nicht als High-Risk unter diesem Act betrachtet werden." Compliance-Scoring für Regulierungszwecke ist explizit ausgenommen.

5. Transparenz-Maßnahmen (Art. 50)

Alle AI-generierten Outputs sind als solche gekennzeichnet:

• Jede MCP-Tool-Response enthält ein provenance-Feld mit der Kennzeichnung "FeedOracle MiCAOracle — AI-assisted, human-required" wo zutreffend
• LLM Clause Check-Ergebnisse sind als "AI-gestützte Analyse" markiert
• STOR-Signale tragen den Hinweis "AI signals are indicative only"
• Insider-Klassifikationen enthalten "AI assessment is indicative only — human sign-off required"

6. AI Literacy (Art. 4)

FeedOracle stellt sicher, dass alle Nutzer der Plattform über die Rolle von AI im System informiert sind:

• Diese Transparenz-Seite ist öffentlich zugänglich
• Die Compliance-Dashboards kennzeichnen Human-Checkpoint-Pflichten visuell
• Die API-Dokumentation beschreibt, welche Endpoints AI verwenden
• Enterprise-Kunden erhalten eine Einweisung in die AI-Architektur

7. Datenschutz & AI

FeedOracle verarbeitet keine personenbezogenen Daten in seinen AI-Systemen. Die AI-Komponenten arbeiten ausschließlich mit:

• Öffentlich verfügbaren Marktdaten (Peg-Kurse, Reserve-Berichte, ESMA-Register)
• Regulierungstexten (MiCA, DORA, Implementing Regulations)
• Vom Kunden bereitgestellten Vertragstexten (nur bei LLM Clause Check, nicht gespeichert)
• On-Chain-Daten (Blockchain-Transaktionen, Smart Contract Reads)

8. Kontakt & Verantwortung

AI-Verantwortlicher: Murat Keskin, CEO & Founder, FeedOracle
Kontakt: compliance@feedoracle.io
Zuständige Aufsichtsbehörde (AI Act): Noch zu bestimmen durch Bundesrepublik Deutschland (Frist: August 2025)
Aktualisierung: Diese Seite wird bei jeder wesentlichen Änderung an AI-Systemen aktualisiert.