Forschung

Forschung am Institut

Swissi Academy for AI ist eine Forschungseinrichtung. Dieser Bereich bündelt die Arbeiten des Instituts und der Menschen, die dahinterstehen.

Im Journal lesen

Publikationen

Unsere Arbeiten.

Wir untersuchen, wie rechtliche Identität, Verifikation, Finanz-, Energie- und Bildungsthemen sowie regulierte KI-Systeme bestimmen, wer handeln, abwickeln oder veröffentlichen darf, und wie sich Assurance über Kontexte und Jurisdiktionen hinweg wiederverwenden lässt.

Die Arbeiten erscheinen im Swissi AI Journal, der Open-Access-Zeitschrift des Instituts. Jede trägt eine DOI, und der Volltext ist dort ab dem Tag des Erscheinens frei lesbar.

FachartikelJuli 2026

Jurisdiktionsübergreifende rechtliche Identitätssicherung für Capability Gating

Ein Design-Science-Vorschlag für gestufte, wiederverwendbare Identity Assurance natürlicher, juristischer und maschineller Entitäten

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704857

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Flache Maximalverifikation belastet alle Beteiligten mit dem seltensten Hochrisikofall. Dieses Modell trennt den Assurance-Zustand vom Capability Gate, das ihn nutzt. So folgt die Identitätsanforderung der Handlung und dem Gewicht ihrer Folgen, statt schon die blosse Teilnahme unnötig schwer zu machen.

Schlagwörter:

Identity Assurance
Capability Gating
gestufte und wiederverwendbare Verifikation
multi-jurisdiktionale Identität
data minimisation
Entitätstaxonomie
bitemporale Reliance
Design Science Research

FachartikelJuli 2026

Credentials und triangulierte Trust Signals auf einem einzelnen rechenschaftsfähigen Identifier

Ein Hash-verankertes Distributed-Ledger Framework für portable Identität über Jurisdiktionen hinweg

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704861

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Digitale Identität bleibt starr, solange sie an Provider Accounts, veränderliche Handles und lokale Wallet Schemes gebunden ist. Eine rechenschaftsfähige Hash-Anchor Tier liegt darüber: ein inerter Root Anchor, nicht verknüpfbare Profile Anchors für getrennte Kontexte und gate-spezifische Assurance zu einem Zeitpunkt.

Schlagwörter:

digitale Identität
verifiable credentials
rechenschaftsfähige Pseudonymität
distributed ledger
selective disclosure
Identity Assurance
self-sovereign identity
Hash Anchor

FachartikelJuli 2026

Identity-Staked Consensus und Kollusionsresistenz in konzessionierten Validator Sets

Ein Trust Model für dezentrale und regelkonforme Distributed Settlement Infrastructure

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704863

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Permissioned Ledgers werden häufig als zentralisiert eingeordnet, weil Admission beschränkt ist. Die Trennung von Permissioning und Control Distribution macht Validator Identity zu extern kostspieligem Collateral: öffentliche Legal Identity, Charter State, Liability und Audit Exposure, mit affiliation-aware Voting Caps und Per-Member Collusion Margins.

Schlagwörter:

Identity-Staked Consensus
permissioned ledger
proof-of-authority
Validator Trust Model
Kollusionsresistenz
Settlement Infrastructure
Actor Assurance
Threshold Class Coverage
Ledger Evidence Record

FachartikelMai 2026

Unternehmensbewertung, wenn AI das Geschäftsmodell prägt

Ein milestone-basiertes Real-Options Framework für das AI Valuation Uncertainty Problem

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704865

Walter Kurz¹, Wojtek Stricker¹, Stefan Marx², Frank Reinhardt², Florian Kollberg²

¹Swissi Institute for AI²Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen

Discounted Cash Flow, der IDW-S-1-Ertragswertansatz und Market Multiples verdichten Milestone-Wahrscheinlichkeiten, Continuation Options und Risk Shifts zu undurchsichtigen Aggregatparametern. Ein milestone-gated Real-Options Overlay zerlegt diesen Wert in prüfbare Komponenten, wobei ein Success Readiness Index per-option Wahrscheinlichkeiten aus strukturierten Pairwise Comparisons ableitet.

Schlagwörter:

Unternehmensbewertung
AI Integration
Real Options
milestone-basierte Bewertung
intangible assets
AHP
multi-criteria decision analysis

FachartikelMärz 2026

Funktionale Architektur europäischer Stromhandelsmärkte

Anforderungen an AI-gestützte Handelssysteme unter regulatorischen Restriktionen

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704867

Walter Kurz, Wojtek Stricker

Swissi Institute for AI

Der europäische Stromhandel läuft als restringiertes Mehrschichtsystem, in dem Rechtsarchitektur, Börsenmikrostruktur und Netzphysik über Forward-, Day-Ahead-, Intraday- und Balancing-Horizonte hinweg gemeinsam ausgeführt werden. Das Paper spezifiziert eine AI-gestützte Handelsarchitektur mit einem Permission Gate für ausführbare Aktionen und fail-closed Kontrolllogik unter REMIT, MiFID II, MiFIR und EMIR.

Schlagwörter:

EU-Strommarkt
Marktkopplung
NEMO-Topologie
Regelenergie
AI-Handelssysteme
Compliance-by-Design

FachartikelAug. 2025

Gestuftes compliantes AI-System für regulierte Finanzinstitute

Multiagentenfähiges Ausführungs-Framework mit integrierten DLT-Audit-Trails für Finanzoperationen im DACH-Raum

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704869

Walter Kurz, Reinhard Magg

Swissi Institute for AI

Regulierung wird als Orientierungsschicht behandelt statt als deterministisches Regelwerk: Eine Matrix aus regulatorischer Intention und Exposure wird in konkrete Prohibitions, Obligations und Runtime Budgets kompiliert. Evidenz, Entscheidungen und Reason Codes binden an einen Permissioned DAG, sodass die Aufsicht nachvollziehen kann, wie ein Ergebnis zustande kam, und Fehler zurechnen kann.

Schlagwörter:

DACH-Finanzwesen
regulierte Finanzinstitute
Multi-Agenten-Expertensystem
policy-kompilierte Orchestrierung
Zielfunktion unter Restriktionen
Permissioned DLT
DAG-Timestamping
Audit Trails
EU AI Act
MiFID II
DORA
DSGVO
menschliche Aufsicht
Ausführungs-Gating
ESG-Budgets
Verifikation und Assurance

FachartikelAug. 2025

Ein regulierungskonformes AI- und Verifikationssystem für die Hochschulbildung unter ESG-konformen Restriktionen

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704871

Walter Kurz, Michel Malara, Wojtek Stricker

Swissi Institute for AI

Zwei verbundene Komponenten für die Hochschulbildung: ein rollenspezifisches Multi-Agenten-Framework für den institutionellen Betrieb und eine dezentrale Verifikationsschicht für Audit, Zeugnisauthentifizierung und manipulationsevidente Aufzeichnungen. DSGVO, EU AI Act, EQF, ECTS und ESG-Vorgaben sind als strukturelle Restriktionen kodiert statt nachträglich geprüft.

Schlagwörter:

Regulatory Technology
künstliche Intelligenz in der Bildung
Multi-Agenten-AI-Systeme
dezentrale Verifikation
akademische Tokenisierung
DSGVO-Compliance
EU AI Act
digitale Zeugnisinfrastruktur
ESG-Governance
UniAI
UniDVS

FachartikelAug. 2025

Federated AI Infrastructure mit verifizierbarer Speicherung und ESG-Integration

Schweizkonformes föderiertes AI-DLT-Netzwerk mit Nash-Gleichgewicht und ESG-Metriken

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704873

Walter Kurz, Michel Malara, Velimir Dedić

Swissi Institute for AI

Zentralisierte AI-Infrastruktur skaliert und kollidiert dabei mit Latenz-, Auditierbarkeits- und Energierestriktionen. Das Design trennt zentralisiertes Training von dezentraler Inferenz und Speicherung über fünf Knotenklassen und verbindet einen grössenneutralen Availability Floor mit gestuften Prämien für Servicelevel, ESG-Leistung und Antikonzentration.

Schlagwörter:

dezentrales Rechenzentrum
AI
Federated AI Infrastructure
ESG
ESG-bewusstes Compute
Nash-Gleichgewicht
digitale Souveränität
Schweizer Datenregulierung
tokenisierte Infrastruktur
verifizierbare AI-Dienste

FachartikelAug. 2025

Generisches agnostisches AI- und Distributed-Ledger-Unternehmenssystem für skalierbare Domänenanpassung

Architektur und Methodik für den vertikalspezifischen AI-Einsatz aus einem einheitlichen Kern-Framework

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704875

Walter Kurz, Michel Malara, Velimir Dedić

Swissi Institute for AI

Compliance wird in AI-Einsätzen meist nachträglich über Prompt Engineering hergestellt statt in der Grundlage verankert. Diese Architektur kodiert regulatorische, governancebezogene und ESG-Anforderungen als Problem des objective-under-constraints, sodass jeder spezialisierte Agent innerhalb rechtlich zulässiger und auditierbarer Grenzen arbeitet, bevor die Domänenarbeit beginnt.

Schlagwörter:

compliance-first AI
Multi-Agenten-Systeme
Distributed-Ledger-Technologie
gerichteter azyklischer Graph
Regulation by Design
ESG-Integration
domänenagnostische Architektur
deploymentagnostische Architektur
anbieteragnostische Architektur
objective-under-constraints

FachartikelMai 2025

Formale Architektur eines Multi-Agenten-AI-Systems

Entwicklung eines generischen AI-Frameworks unter Solvency II und AI Act in Österreich und Deutschland

DOI (EN): 10.5281/zenodo.21704877

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Der Versicherer wird als restringierte Optimierungseinheit unter Solvenz-, Rechts-, ESG- und Betriebsgrenzen modelliert und anschliessend in spezialisierte Agenten für Kapital, Underwriting, Schaden, Compliance und Betrugserkennung zerlegt. Human-in-the-Loop-Rollen kommen über gestufte Zugriffskontrolle hinzu, während ein Orchestrator die regulatorische Zulässigkeit über die gesamte Menge durchsetzt.

Schlagwörter:

Multi-Agenten-Systeme
Enterprise-AI
Versicherungsunternehmen
Solvency II
AI Act
regulierte Umgebungen
restringierte Optimierung
Prinzipal-Agent-Theorie
Nash-Gleichgewicht
Arrows Risikopoolbildung

In Arbeit

Laufende Forschungsprojekte

Die Fragen, an denen das Institut derzeit arbeitet.

Dauerhafte Zuordnung der Modellkonfiguration und wiederherstellungsgebundene Mandate für autonome ökonomische Agenten

Ein Distributed-Ledger-Framework, das handelnde Konfiguration, Assurance und Widerruf in einem einzigen Record bindet

Walter Kurz, Besnik Alidemi

Swissi Institute for AI

Autonome Agenten können Zahlungen, Käufe und Verpflichtungen auslösen, während die rechtliche Folge weiterhin einen zurechenbaren natürlichen oder juristischen Punkt braucht. Ein ledger-gestütztes Mandatsmodell bindet den aktuellen Assurance-Zustand der bevollmächtigenden Partei, den Profile Anchor des Agenten, die entscheidende Modellkonfiguration, den Widerrufsstatus und eine Recovery-Fläche in einen einzigen Record, der sich vollständig nachvollziehen lässt. Das Konstrukt trennt drei Dinge, die Systeme mit delegierten Agenten meist zusammenfallen lassen: wer ausgeführt hat, wessen Vollmacht und Mittel genutzt wurden und welche Konfiguration entschieden hat.

Bestreiten ohne Konsens: Distributed-Ledger-Design für maschinelle Akteure und menschliche Unterzeichnende

Entscheidbare Delegation, adversariale Abwicklung und die Interface-Corpus-Beschränkung maschinell verfasster Systeme

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Jedes Ledger, auf dem ein autonomer Agent handelt, wurde entworfen, als die handelnde Partei ein Mensch war oder ein Programm, das einen Menschen nachahmte; Wallets, Recovery-Phrasen und Bestätigungsschritte tragen diese Annahme weiter. Fällt sie weg, wird Einigkeit zum falschen Grundelement: Unter Beteiligten aus ähnlichen Verteilungen ist Zustimmung billig und wenig aussagekräftig, während Widerspruch zwischen gegenläufigen Interessen teuer ist und deshalb Information trägt. Die Arbeit schlägt das Bestreiten mit Frist als Vertrauensoperation für alles vor, was sich nicht entscheiden lässt.

Multi-Agenten-KI als verschachteltes Prinzipal-Agenten-Problem in der privaten Vermögensverwaltung

Verhandlungsbasierte Geeignetheit und Kontextkontrolle im Rechtsrahmen der Schweiz, Deutschlands und Österreichs

Walter Kurz¹, Reinhard Magg¹, Stefan Marx², Frank Reinhardt², Florian Kollberg²

¹Swissi Institute for AI²Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen

Die private Vermögensverwaltung in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich beruht auf einer gerichteten Asymmetrie: Die Beratungsseite ist zur Offenlegung verpflichtet, während die Kundschaft in ihrer Nichtoffenlegung geschützt ist. Ein dort eingesetztes Multi-Agenten-System muss für eine Person empfehlen, deren Typ es weder beobachten noch rechtmässig zur Offenlegung zwingen kann. Die Arbeit modelliert das als verschachtelte Prinzipal-Agenten-Struktur, in der die verborgene Handlung der Beratungsseite an der KI-Grenze wieder auftritt, und aggregiert zulässige Facetten-Ausgaben über die Nash-Verhandlungslösung, mit einem Kontextvertrauenswert zu jeder Empfehlung.

Kontextsubstitution in der Risikobeurteilung durch grosse Sprachmodelle

Ein methodischer und rechtlicher Rahmen für Vorverurteilung und reputationsbezogene Externalitäten in der Schweiz, Deutschland und Österreich

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Assistenzsysteme auf Basis von Sprachmodellen fällen zunehmend wertende Urteile über identifizierbare Personen, Firmen und Angebote, ohne zuvor den situativen Kontext zu erheben. Die unbeobachtete Lücke zwischen dem verlangten Urteil und den gelieferten Informationen wird mit dem naheliegendsten Cluster aus der Trainingsverteilung gefüllt und als Befund kommuniziert statt als vorläufige Annahme. Die Arbeit benennt Kontextsubstitution als methodische Grundpathologie, verfolgt ihre reputationsbezogenen und rechtlichen Folgen im Persönlichkeitsrecht der Schweiz, Deutschlands und Österreichs und schlägt Kontexterhebung als architektonisches Gestaltungsprinzip für wertende KI vor.

KI-gestützte Aufsicht über Websites bewilligter Institute durch Finanzmarktaufsichtsbehörden

Ein konzeptioneller Rahmen aus der Aufsichtspraxis in der Schweiz, Deutschland und Österreich

Walter Kurz, Wojtek Stricker

Swissi Institute for AI

Finanzmarktaufsichtsbehörden in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich müssen den öffentlichen Webauftritt von Hunderttausenden bewilligter Institute auf regulatorische Konformität prüfen, ein Aufsichtsperimeter von rund 250'000 Einheiten bei der BaFin, 30'000 bei der FINMA und 4'400 bei der FMA. Eine manuelle Prüfung in dieser Grössenordnung ist nicht durchführbar, und bestehende Werkzeuge zielen auf statisches HTML und scheitern an Anwendungen, die ihre Inhalte erst nach der Ausführung von JavaScript darstellen. Auf Basis von Gesprächen mit den Prüfteams von FINMA, BaFin und FMA leitet die Arbeit eine Referenzarchitektur für ein KI-gestütztes Multi-Agenten-System der Aufsicht ab.

Rechtssichere Finfluencer:innen-Aktivitäten durch KI-gestützte Compliance-Prüfung

Ein spezialisiertes Multi-Agenten-Framework für Anlegerschutz in der Schweiz, Deutschland und Österreich

Walter Kurz, Wojtek Stricker

Swissi Institute for AI

Finfluencer:innen veröffentlichen Anlageinhalte in einer Frequenz und Breite, der eine manuelle Prüfung nicht folgen kann, woraus in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich eine dreiseitige Spannung entsteht. Anlegende wollen täglich verständliche Finanzinformationen, publizierende Personen wollen regelmässig veröffentlichen, ohne aufsichtsrechtlich exponiert zu sein, und FINMA, BaFin und FMA tragen einen gesetzlichen Auftrag zum Anlegerschutz, den sie manuell nicht erfüllen können. Die Arbeit verbindet eine dogmatische Rechtsanalyse mit Fachgesprächen auf allen drei Seiten und leitet daraus eine Multi-Agenten-Referenzarchitektur ab, die alle drei zugleich bedient.

Wahrnehmung von Greenwashing-Risiken entlang der ESG-Wertschöpfungskette

Eine qualitative Studie bei Investmentfirmen und Aufsichtsbehörden in der Schweiz, Deutschland und Österreich

Walter Kurz, Reinhard Magg

Swissi Institute for AI

Die Studie untersucht, wie Investmentfirmen und Aufsichtsbehörden in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich Greenwashing-Risiken entlang der ESG-Wertschöpfungskette wahrnehmen. Das qualitative Design deckt beide Seiten des Aufsichtsverhältnisses ab, mit Augenmerk darauf, wo die Risikowahrnehmung zwischen den beaufsichtigten Instituten und den aufsichtführenden Stellen auseinandergeht.

Publikation ohne Dokumente

Ein Design-Science-Framework für adressierbare und überprüfbare Publikationsrecords unter maschineller Leserschaft

Walter Kurz

Swissi Institute for AI

Die wissenschaftliche Kommunikation wurde digitalisiert statt neu entworfen, und das Artefakt, auf das sie sich festgelegt hat, hält fest, wie ein Dokument aussehen soll, statt was seine Teile sind. Das war vertretbar, solange die Lesenden Menschen waren; heute übernehmen Maschinen einen grossen Teil des Lesens und rekonstruieren dabei jeweils eigenständig und fehlerhaft jene Struktur, die beim Schreiben bereits vorhanden war. Die Arbeit schlägt einen Publikationsrecord vor, der auf jener Granularität adressierbar ist, auf der Fragen tatsächlich beantwortet werden, und der sich prüfen lässt, ohne das umgebende Dokument erneut zu laden. Sie argumentiert, dass die bindende Beschränkung für die Genauigkeit von Zitaten nicht die Präzision ist, sondern die Bezahlbarkeit der Prüfung.

Zusammenarbeit

Arbeiten Sie mit uns an einem Thema.

Das Institut schreibt gemeinsam mit Forschenden und mit Institutionen in der Schweiz, in Deutschland und in Österreich.

Wie wir arbeiten: Design-Science-Ansätze und qualitative Designs, wobei die juristische Analyse von Personen getragen wird, die im regulierten Umfeld tätig sind.
Offen veröffentlicht: Jede fertige Arbeit trägt eine DOI und erscheint im Swissi AI Journal, frei lesbar ab dem Tag des Erscheinens.
Namentlich genannt: Alle Mitwirkenden werden namentlich genannt, auf der Arbeit und auf der Seite, auf der sie erscheint.

Offen für Mitautor:innen

Für Forschende

Bringen Sie eine Fragestellung ein, wir bringen sie zur Veröffentlichung.

Sie bringen eine Fragestellung aus Ihrer Arbeit und das Fachwissen dahinter. Das Institut stellt Methodik, Literaturarbeit, Review-Durchgänge und den Weg zur Veröffentlichung.

Die Arbeiten entstehen auf Englisch als Referenzsprache, mit übersetzten Lesefassungen auf der Website. Mitwirkende werden namentlich geführt und, wo eine Profilseite besteht, mit ihr verknüpft.

Offen für Mitautor:innen

Für Institutionen

Bringen Sie Ihre Fakultät in ein gemeinsames Thema ein.

Hochschulen, Institute und Aufsichtsstellen arbeiten mit ihrer eigenen Fakultät an einem Thema mit, und die Arbeit trägt beide Zugehörigkeiten.

Arbeit 07 ist das konkrete Beispiel: gemeinsam verfasst von Swissi und der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen, mit Zuordnung jeder Person zu ihrer Institution.

Wissenschaftliche Integrität

Nach diesen Standards forschen wir.

Kodex Wissenschaftliche Integrität

Swissuniversities, der Schweizerische Nationalfonds und Innosuisse haben unter der Federführung der Akademien der Wissenschaften Schweiz gemeinsam einen Kodex für wissenschaftliche Integrität erarbeitet.

PDF akademien-schweiz.ch

1.00 MB · 4. Mai 2021