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„Souveränität ist Handlungsfähigkeit“ – Manfred Beckers im Gespräch
Digitale Souveränität im Finanzsektor: Manfred Beckers über Cloud-Abhängigkeiten, DORA, Exit-Strategien und langfristige Handlungsfähigkeit.
Compliance

08.05.2025|

Die Schweiz hat in den letzten Jahren mehrere regulatorische Änderungen zur Bekämpfung von Geldwäscherei auf den Weg gebracht. In 2025 stehen neue Entscheidungen durch den Nationalrat zu den Themen Transparenzregister und wirtschaftlich berechtigte Personen an.
Geldwäscherei-Bekämpfung im Überblick:
Drastischer Fachkräftemangel
Banken und Versicherungen stossen bei der Geldwäscherei-Prävention an Grenzen – sowohl beim Personal als auch bei der Wirtschaftlichkeit. Komponenten der KI wie Machine Learning vereinfachen und beschleunigen Prozesse. Unsere Broschüre informiert über Details und zeigt ein Einsparpotential von 40 Prozent bei False Positives bei einer Retailbank.
Nicht nur Banken, auch die Geldwäscherei-Meldestelle MROS ist gefordert. Das Volumen der Verdachtsmeldungen hat weiter zugenommen: Im Jahr 2024 sind 15 141 Verdachtsmeldungen eingegangen. Dies entspricht einer Zunahme von 27,5% im Vergleich zum Vorjahr (2023: 11 876). Im Durchschnitt werden somit 59 Meldungen pro Werktag verzeichnet. Unter den Finanzintermediären ist es der Bankensektor, von welchem der grösste Anteil der Verdachtsmeldungen (92,3% ) stammt.
Ein anderer Stressfaktor bei der Geldwäscherei-Prävention ist die FATF-Länderprüfung. 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.
Im Oktober 2024 schloss die FATF die vierte Runde der gegenseitigen Länderevaluationen ab. Diese «peer-to-peer» basierte Evaluation analysierte die Massnahmen von über 200 Mitgliedsländern im Hinblick auf die Bekämpfung von Finanzkriminalität, Terrorismusfinanzierung und Proliferation.
In der Schweiz haben die Vorbereitungsarbeiten für die 5. Evaluation begonnen. Der Lead für die Koordination liegt beim Staatssekretariat für Internationale Finanzfragen (SIF). Die Vorbereitungsarbeiten beschränken sich nicht nur auf die Behörden, sondern auch auf den Privatsektor und insbesondere die Finanzintermediäre. Diese nehmen einen wichtigen Teil in der Evaluation ein, da sie die «First Line of Defence» darstellen, wenn es um die Bekämpfung der Geldwäscherei und Terrorismusfinanzierung geht.
Die nächste FATF-Länderprüfung für die Schweiz ist für 2027/2028 geplant.
Der Basler AML-Index ist eine unabhängige Bewertung von Ländern und Risiko-Scores zur Geldwäscherei und Terrorismusfinanzierung. Seit 2012 gibt das Basel Institute on Governance die Liste heraus und listet Länder auf, die über ausreichende Daten für eine zuverlässige Risikobewertung verfügen.
Von 164 Ländern hat San Marino in 2024 die beste Bewertung enthalten. Ganz hinten auf Position 164 liegt Myanmar. Die Schweiz liegt auf Position 124, Liechtenstein auf Position 139.

Diese Punkte sind hilfreiche Indikatoren im Kampf gegen 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.
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. Hier braucht es auch Mut zur Veränderung.
Machine Learning, eine Komponente der Künstlichen Intelligenz und generative KI (genAI) bieten Potenziale für Kostensenkungen. Die Reduzierung von False Positives mit Machine Learning und der Einsatz von GenAI, z.B. für die Meldung von Geldwäscherei-Verdachtsfällen an die MROS stehen weit vorne auf der Prioritätenliste.
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