Rekord bei Geldwäsche-Verdachtsmeldungen verschärft Compliance-Druck auf Banken

Steigende Cyberkriminalität infolge der Pandemie

Auch die COVID-19-Krise hat einen größeren Aufwand in den Compliance-Abteilungen der Banken verursacht. Schließlich nutzen immer mehr Kriminelle die durch die Pandemie entstandenen Schwachstellen in Sicherheitssystemen aus. Das hat zu einer deutlichen Zunahme von Betrug, Cyberkriminalität, Geldwäsche- und Terrorismusfinanzierung sowie dem Missbrauch von staatlichen Konjunkturmaßnahmen und Finanzhilfen geführt.

Gesetzesflut stellt Banken vor Herausforderungen

Hinzu kam in den letzten Jahren eine nicht abreißende Flut neuer Gesetze und Verordnungen, die die Banken erfüllen müssen, wie den EU-Aktionsplan zur Verhinderung von Geldwäsche.  Neu in der Schweiz sind seit diesem Jahr die unter dem Begriff VSB 20 bekannten neuen Standesregeln zur Sorgfaltspflicht der Banken.

Zweifelsohne steigern diese Trends die Komplexität und den Aufwand in den Compliance-Abteilungen. Mit den bisherigen Vorgehensweisen und Mitarbeiterstäben ist es für die Finanzinstitute nicht möglich, der Lage Herr zu werden. Zudem drohen bei Nichteinhaltung der gesetzlichen Vorgaben empfindliche Geldbußen.

Erfolgsfaktor Digitalisierung

Um diese Aufgaben zu erfüllen, müssen die Banken wirksame Verfahren wie Compliance-Management-Systeme implementieren und nachweisen. Obwohl die Finanzinstitute zunehmend den Ernst der Lage erkennen und verstärkt auf Digitalisierung setzen, gibt es vielfach noch Nachholbedarf bei automatisierten Compliance- und Risikomanagementsystemen.

Automatisierte Compliance- und Risikomanagementsysteme

Die Lösung liegt in der intelligenten Kombination aus Digitalisierung, Analysetechnik, Automatisierung, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Durch den Einsatz neuer Technologien sind die Banken in der Lage, enorme Datenmengen effizienter zu analysieren, leichter verdächtige Muster aufzudecken und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen. So lässt sich der Aufwand für komplexe Analysen und Überprüfungen erheblich reduzieren, die Effizienz erhöhen und die Kosten senken.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen helfen Finanzinstituten auf Basis von automatisierten, standardisierten und selbstlernenden Prozessen bei der Auswertung der Daten und schlagen bei Sicherheitsrisiken oder Rechtsverstößen Alarm. Ein zentraler Aspekt dabei ist die Verbindung von präskriptiven Ansätzen – also Compliance Kriterien, die als Geschäftsregeln durch Experten der Banken festgelegt werden – und prädiktiven Ansätzen (Machine Learning).

Vorteile: Mehr Effizienz und sinkende Kosten

Diese IT-Systeme können nicht nur in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen auswerten sondern daraus auch eigenständig Schlüsse ziehen. Das sichert die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern steigert auch die Effizienz und senkt die Kosten. Bei mehr als zehn von Actico durchgeführten Kunden-Projekten konnten Einsparungen von 30% bis über 50 % erzielt werden.

Die Haupt-Anwendungsgebiete von Machine-Learning in der Compliance von Banken und Versicherungen liegen beim Sanktionsscreening zum Aufdecken von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung.