22.05.2024

Was den Kampf gegen Geldwäscherei in der Schweiz so schwierig macht

Der Kampf gegen die Geldwäscherei in der Schweiz geht auch in 2024 weiter. Vor allem für juristischen Personen sollen Pflichten eingeführt werden, um feststellen zu können, wer hinter einer Rechtsstruktur steht. 

Banken in der Schweiz haben in den letzten Jahren neue regulatorische Vorgaben umgesetzt – teilweise mit erheblichem Aufwand. Aber das ist nicht der einzige Grund, weshalb sie ihre Prozesse in der Geldwäscherei-Prävention auf den Prüfstand stellen. Die Reduzierung der Kosten gehört zu den wichtigsten Zielen. Dabei stützen sich immer mehr auf Künstliche Intelligenz.

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Schweiz revidiert GWG und weitere AML-Verordnungen

In der Schweiz sind in den letzten Jahren mehrere regulatorische Änderungen zur Bekämpfung von Geldwäscherei angelaufen. Auch in 2024 gibt es weitere Vorgaben.

Geldwäscherei-Bekämpfung im Überblick:

  • Seit 2020 gelten die revidierten Standesregeln zur Sorgfaltspflicht der Banken (VSB 20) Schweizerische Bankiervereinigung (SBVg)
  • Die Eidgenössische Finanzmarktaufsicht (FINMA) hat die teilrevidierte Geldwäschereiverordnung-FINMA zur Bekämpfung von Geldwäscherei und Terrorismusfinanzierung im Finanzsektor (GwV-FINMA) ins Leben gerufen. Sie gilt seit Januar 2023.
  • Das revidierte Geldwäschereigesetz (GWG) sowie die angepasste Geldwäschereiverordnung wurde am 1. Januar 2023 in Kraft gesetzt
  • Im Februar 2024 hat die Schweiz ein Abkommen mit Panama zur Bekämpfung von Finanzkriminalität getroffen. Die Eidgenossen haben in den vergangenen Jahren auch mit anderen Ländern wie Indonesien und dem Kosovo bilaterale Rechtshilfeverträge für die Aufdeckung und Verfolgung strafbarer Handlungen geschlossen. Im Vordergrund steht die Bekämpfung von Delikten wie Korruption und Geldwäscherei.
  • Der Bundesrat hat an seiner Sitzung vom 22. Mai 2024 die Botschaft zur Weiterentwicklung der Geldwäscherei-Bekämpfung an das Parlament übermittelt. Mit einem eidgenössischen Register der wirtschaftlich berechtigten Personen und Sorgfaltspflichten für besonders risikobehaftete Tätigkeiten in Rechtsberufen sowie weiteren Bestimmungen sollen die Integrität und die Wettbewerbsfähigkeit der Schweiz gestärkt werden.
Drastischer Fachkräftemangel

False Positives reduzieren und manuelle AML-Vorgänge minimieren

Banken und Versicherungen stossen bei der Geldwäsche-Prävention an Grenzen – sowohl beim Personal als auch bei der Wirtschaftlichkeit. Komponenten der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning vereinfachen und beschleunigen Prozesse. Unser Whitepaper informiert über Details und zeigt ein Einsparpotential von 40 Prozent bei False Positives bei einer Retailbank.

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Mehr Verdachtsmeldungen wegen Geldwäscherei in der Schweiz: Ein Problem für Banken und die MROS

Nicht nur Banken, auch die Geldwäscherei-Meldestelle MROS  ist gefordert. Das Volumen der eingereichten Verdachtsmeldungen hat 2023 weiter zugenommen: Im Jahr 2023 hat die MROS 11 876 Verdachtsmeldungen erhalten, was rund 47 Meldungen pro Werktag entspricht. Im Vergleich zu 2022 (7639) bedeutet dies eine Zunahme um 55,5 %. Unter den Finanzintermediären ist es erneut der Bankensektor, von welchem der grösste Anteil der Verdachtsmeldungen (90,5% ) stammt.

ACTICO AML Statistics Schweiz 2023

FATF-Länderprüfung 2023 zur Prävention von Geldwäscherei in der Schweiz

Ein anderer Stressfaktor bei der Geldwäscherei-Prävention ist die Länderprüfung durch die FATF. Im Januar 2020 erschien der dritte Follow-Up Bericht, im Oktober 2023 die vierte Länderevaluation. Darin stuft die FATF acht der insgesamt 40 Empfehlungen als «konform», 29 als «weitgehend konform», drei gelten als «teilweise konform». Das bedeutet eine Verbesserung von zwei Empfehlungen im Vergleich zu 2020.

Die nächste Länderprüfung für die Schweiz ist für 2027/2028 geplant.

Basel AML Index klassifiziert globale Geldwäscherei-Risiken

Der Basler AML-Index ist eine unabhängige Bewertung von Ländern und Risiko-Scores zu den Themen Geldwäscherei und Terrorismusfinanzierung. Seit 2012 gibt das Basel Institute on Governance die Liste heraus und listet die Länder auf, die über ausreichende Daten verfügen, um eine zuverlässige Risikobewertung zu berechnen.

Von 152 Ländern hat Island in 2023 die beste Bewertung enthalten. Die DACH-Länder sind im grünen Bereich, aber es ist noch Luft nach oben.

ACTICO Basel Index 2023

5 Empfehlungen, wie Finanzdienstleister in ihrer Geldwäscherei-Prävention besser werden

Diese Punkte sind hilfreiche Tipps für die Anti-Geldwäscherei:

  1. Verbesserung der KYC-Profile durch detailliertere Informationen zum Kunden bzw. zum wirtschaftlich Berechtigten, Überprüfung der Risikoklasse, Herkunft der Vermögenswerte, erwartete Zu- und Abflüsse, prognostizierte Transaktionen pro Zeiteinheit
  2. Anzeige von Personen und Entitäten, die aktuell, aufgrund von aktualisierten Sanktions-, PEP- und Embargo-Listen, im Fokus stehen
  3. Integration von Machine-Learning-Verfahren, z. B. beim Abgleich von Daten mit Sanktionslisten und bei der Embargoüberwachung im Zahlungsverkehr
  4. Nutzen von Machine-Learning-Erkenntnissen zur Reduzierung der False Positive Rate, Verifizierung von Abklärungen aus der Vergangenheit, Kostenreduzierung durch weniger Abklärungsaufwand
  5. Durchführen von Effizienz- und Effektivitätstests in der Zahlungsüberwachung

Retailbank spart mit Machine Learning rund 40 Prozent der False Positives in der Erkennung von Geldwäscherei

Eine Retailbank hat in ihrer Zusammenarbeit mit ACTICO gezeigt, dass KI in der Geldwäscherei-Erkennung großes Potenzial hat, die False-Positive-Rate zu senken. Mit knapp 12.000 in der Vergangenheit abgeklärten Geldwäscherei-Auffälligkeiten der Bank konnte ein Machine-Learning-Modell trainiert werden, das vorhersagt, ob eine Auffälligkeit einer näheren Untersuchung bedarf. Das Modell lernt aus den zu den Auffälligkeiten gehörenden Transaktions- und Kundendaten sowie der Information, ob zur Abklärung der Auffälligkeit in der Vergangenheit eine vertiefte Untersuchung notwendig gewesen war. Auf einem Validierungsdatensatz wurde gezeigt, dass sich rund 40 Prozent der False Positives einsparen lassen, ohne eine Verdachtsmeldung, die der Finanzaufsicht zu melden wäre, zu verpassen. Mehr dazu im Whitepaper „Anti-Geldwäsche mit künstlicher Intelligenz“.

Fazit

Die Änderung von Geldwäscherei-Gesetzen stürzen Banken oft in einen umfangreichen Anpassungsprozess. Der ist nicht so einfach zu bewältigen, weil Personalressourcen knapp sind.

Dazu kommt, dass Banken besonders in Bereichen, die keinen Ertrag erwirtschaften, sehr kostenbewusst sind. Die Konsequenz ist, dass sie ihre Prozesse immer genauer unter die Lupe nehmen und prüfen, welche Möglichkeiten es gibt, effizienter zu werden.

Machine Learning, eine Komponente der Künstlichen Intelligenz bietet enorme Potenziale für Kostensenkungen. Die Reduzierung von False Positives mit Machine Learning steht weit vorne auf der Prioritätenliste und hat in der Praxis schon überzeugende Ergebnisse gebracht.

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