14.06.2017

Regulatorik + Technologie: RegTech ist die neue Compliance

Wie kann Compliance effektiver werden? Das ist die Frage, die Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen intensiv beschäftigt. In diesem Zusammenhang fällt immer wieder das Stichwort RegTech, also die Erfüllung von regulatorischen Vorgaben mit moderner Software.de.

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RegTech verbindet Regulatorik mit Technologie

RegTech gilt als Verschmelzung von „regulatory“ und „technology“ und soll regulierungsspezifisches Fachwissen mit Technologie verbinden. Neue Softwaretechnologien sollen Agilität, Geschwindigkeit und Datenqualität für Compliance erhöhen, um bessere Daten mit geringeren Kosten zu erzielen.

RegTech bietet dafür mehrere Komponenten:

  • Fachwissen der Compliance Officer mit selbstlernendem Datenwissen
    (Machine Learning) kombinieren
  • Prozesse wie Monitoring oder Abklärungen automatisieren
  • Externes Hosting durch Verlagerung der Datenhaltung in die Cloud
  • Analytics zur Erkennung aussagekräftiger Muster in Daten

Was versprechen sich Finanzdienstleister und Versicherer von RegTech?

Unternehmen erwarten, dass sie regulatorische Anforderungen einfacher in Fachbereich und IT integrieren und immer weitere Effizienzsteigerungen erzielen. Eine Herausforderung ist sicher die immer weiter zunehmende Datenmenge. Waren im Jahr 2006 noch rund 300.000 Personen auf Sanktionslisten, sind es jetzt schon über 3 Millionen. Nur mit Automatisierung besteht die Chance, mit den Daten strukturiert umgehen zu können. Mit immer mehr Daten präzise Entscheidungen nahezu in Echtzeit zu treffen, ist der Kern von RegTech.

Compliance-Anwendungsfälle mit RegTech

Fast schon ein Klassiker ist die Automatisierung des Monitorings, also der Sanktionslistenabgleich von Kundendaten, die Überwachung von Transaktionen und Wertpapierhandel sowie die Zuordnung von Kunden und Geschäftspartnern zur entsprechenden Risikoklasse. Konkrete Zielsetzungen sind:

  • Prozessautomatisierung zur Reduzierung manueller Abläufe
  • Minimierung von False Positives, um aufwändige Abklärungen zu sparen
  • Nutzung von mehreren Sanktionslisten, um möglichst viel Sicherheit zu haben
  • Unterstützung bei Verdachtsmeldungen durch automatische Erstellung
  • Sicherstellung des Datenschutzes in allen Systemen
  • Betrugserkennung (Onlinebetrug/Marktmissbrauch/Identitätsdiebstahl, etc.) durch Analyse von Betrugsmustern u. a. mit Machine Learning

Wie geht die Entwicklung weiter?

Die digitale Transformation mit KI, Machine Learning, Blockchain, Cloud, etc. wird sich langsam aber sicher in der Finanzbranche etablieren. Kundenberater werden verstärkt auf automatisierte Abklärungen zugreifen und somit mehr Zeit für die eigentliche Beratung haben. Compliance Officer werden weniger False Positives abzuklären haben, und sich stattdessen mehr mit der Kombination ihres Fachwissens mit den Komponenten aus dem maschinellen Lernen beschäftigen.

Quo vadis Transparenz?

Speziell in Compliance besteht allerdings noch Unsicherheit beim Thema Transparenz. Die Kernfrage ist: Welche Compliance-Entscheidungen kann man mit welcher Technologie automatisieren, ohne die Transparenz aufzugeben, die im Hinblick auf die Regulatoren wichtig ist. Hier werden sich nur Konzepte durchsetzen, die dem Compliance Officer und dem Regulator jederzeit die Möglichkeit geben, nachzuvollziehen, welche Entscheidung aus welchem Grund getroffen wurde.

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