20.02.2019

Machine Learning revolutioniert die Banken-Compliance

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Die Compliance-Abteilungen von Banken stehen zunehmend unter Druck: Sie müssen immer mehr Gesetze und Verordnungen einhalten, während gleichzeitig die Datenmengen und die kriminellen Aktivitäten im Finanzsektor stark ansteigen. Die Kombination aus Automatisierung und Machine Learning ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Banken, um die Herausforderungen zu meistern.

Compliance: Kritischer Faktor des Finanzsektors

Das Thema Compliance wird für Banken immer mehr zum kritischen Faktor. Seit Ende der letzten Finanzmarktkrise wird die Branche mit einer wahren Flut von Gesetzen, Verordnungen und Novellen überschwemmt. Das Spektrum reicht von der europäischen Anti-Geldwäsche-Richtlinie bis hin zur EU-US-Richtlinie zum Schutz der Privatsphäre (Privacy Shield). Hinzu kommen Verordnungen gegen den Marktmissbrauch (MAD, Market Abuse Directive I und II) sowie zahlreiche damit verbundene Vorschriften (MAR, Market Abuse Regulation) und vieles mehr.

Doch damit nicht genug. Gleichzeitig werden die Geldhäuser mit einer starken Zunahme grenzüberschreitender Transaktionen sowie krimineller Aktivitäten konfrontiert. Das macht es immer diffiziler, die Betrugsfälle zu erkennen und präventive Maßnahmen dagegen zu ergreifen. Diese Entwicklungen stellen das Risikomanagement der Banken vor große Herausforderungen.

Risikomanagement unter Druck: Drohende Strafen, steigende Datenmengen und Fachkräftemangel

Mit den herkömmlichen Methoden und dem bisherigen Mitarbeiterstab sind die Compliance-Abteilungen der Banken nicht in der Lage, die immer komplexeren Aufgaben und die steigende Datenflut in den Griff zu kriegen. Hinzu kommen Fachkräftemangel und ein steigender Kostendruck. Doch die Banken haben keine Wahl, sie müssen jetzt handeln und ihr Risikomanagement optimieren.

Denn beim Versagen der internen Kontrollmechanismen drohen empfindliche Strafen:

  • Sanktionen und Geldbußen in Millionenhöhe
  • Konsequentere Strafverfolgungen
  • Detailreichere Audits bei Finanzinstituten
  • Reputationsschäden im Markt und bei Kunden

Lösung: Automatisierung und Machine Learning

Was kann der Finanzsektor tun? Die Lösung liegt in der intelligenten Kombination aus Digitalisierung, Analysetechnik, Automatisierung und Machine Learning. So lassen sich riesige Datenmengen effizienter analysieren, leichter verdächtige Muster aufdecken und potenzielle Risiken frühzeitig erkennen. Der besondere Erfolgsfaktor liegt in der Verbindung von präskriptiven Ansätzen (Business Rules) und prädiktiven Ansätzen (Machine Learning).

Ablauf und Vorteile von Machine Learning in der Banken-Compliance:

  • Festlegung von Compliance Kriterien als Geschäftsregeln durch Experten der Banken
  • Automatisierte Prüfung riesiger Datenmengen durch spezielle Software
  • Machine Learning: Speichert Wissen aus Erfahrungen, lernt selbständig hinzu und findet eigenständig Lösungen.
  • Leichtere Identifizierung ungewöhnlicher Transaktionen durch hocheffiziente Big Data Analysen
  • Effiziente Aufdeckung und Prävention von Geldwäsche, Betrug und Terrorismusfinanzierung
  • Gesetzeskonforme Umsetzung und Einhaltung der Compliance-Anforderungen

Fazit: Machine Learning als Erfolgsfaktor für die Banken-Compliance

Zweifelsohne ist der Einsatz von Machine Learning und Automatisierung ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die Banken, um die drastisch steigenden Compliance-Anforderungen erfüllen zu können. Die selbstlernenden IT-Systeme können komplexe Aufgaben wie Betrugsprävention, das Erkennen von Geldwäsche oder Marktmissbrauch wesentlich schneller und effizienter erledigen als herkömmliche Methoden. Sie reduzieren den Aufwand für komplexe Analysen und Überprüfungen, steigern die Effizienz und senken die Kosten.

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