{"id":7559,"date":"2024-04-11T13:44:00","date_gmt":"2024-04-11T13:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7559"},"modified":"2026-02-04T09:47:21","modified_gmt":"2026-02-04T09:47:21","slug":"sechs-wichtige-strategien-fuer-mehr-automatisierung-in-der-anti-geldwaesche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/blog\/sechs-wichtige-strategien-fuer-mehr-automatisierung-in-der-anti-geldwaesche\/","title":{"rendered":"Anti-Geldw\u00e4sche: 6 wichtige Strategien f\u00fcr mehr Automatisierung"},"content":{"rendered":"\n
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Geldw\u00e4scher werden kreativer, Finanztransaktionen komplexer, Technologiestandards moderner. Historisch gewachsene AML Software passt oft nicht mehr zu dieser Entwicklung.<\/h5>\n

Nicht selten steigen Banken und Versicherungen komplett aus der bisherigen Struktur aus und starten neu. Ein aufw\u00e4ndiger Prozess, der gut geplant sein muss, aber mehr Erfolg verspricht als die Anpassung der bestehenden AML Landschaft. Sechs Strategien k\u00f6nnen helfen, die Automatisierung voranzutreiben.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Geldw\u00e4sche – ein ernstes Problem<\/h2>\n

Geldw\u00e4sche h\u00e4lt Finanzdienstleister in Atem<\/strong>. Sie zwingt aber auch die Finanzaufsicht<\/strong> zu handeln. Es gibt gen\u00fcgend F\u00e4lle, in denen die Aufsicht M\u00e4ngel in der Geldw\u00e4sche-Pr\u00e4vention feststellt. Traditionelle Banken aber auch Fintechs haben Erfahrungen mit Sonderpr\u00fcfungen, Strafzahlungen oder der Beschr\u00e4nkung bei der Neukunden-Akquise<\/strong> machen m\u00fcssen. Dar\u00fcber hat die BaFin am 13.1.2025 einen Artikel ver\u00f6ffentlicht.<\/a><\/p>\n

Erhebliche Kosten laufen f\u00fcr diese Ma\u00dfnahmen auf, und die mediale Aufmerksamkeit schadet der Reputation. Immer mehr Finanzunternehmen \u00fcberlegen, wie sie ihr AML-Transaktionsmonitoring verbessern k\u00f6nnen. Die Anforderungen steigen enorm. da immer mehr Daten anfallen, Compliance-Fachpersonal limitiert ist und die Technologie so gro\u00dfe Spr\u00fcnge macht, dass es sich lohnt, die Prozesse und Systeme auf den Pr\u00fcfstand zu stellen<\/strong>.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Die Grenzen traditioneller AML-Softwarel\u00f6sungen<\/h3>\n

Bestehende AML-Software h\u00e4lt oft mit neuen Technologien nicht mehr Schritt<\/strong>. Zum einen geht es um den operativen Betrieb On Premises oder in der Cloud<\/strong>. Von der Cloud verspricht man sich eine schnellere Bereitstellung von Updates und eine Verringerung der Arbeitsbelastung f\u00fcr die interne IT.<\/p>\n

Viele Banken haben verteilte Systeme f\u00fcr Compliance<\/strong>. Anti-Geldw\u00e4sche, Sanktions- und Transaktionsscreening und die \u00dcberwachung des Wertpapierhandels laufen als getrennte Anwendungen auf unterschiedlichen Systemen. Die Hamburg Commercial Bank hat diese Insell\u00f6sungen abgeschafft<\/a>.<\/p>\n

Die Benutzerfreundlichkeit<\/strong> ist oft in die Jahre gekommen. Dabei hat sie direkten Einfluss auf die Effizienz der Geldw\u00e4schebeauftragten. Dashboards, responsive Anwendungen auf Desktop, Tablet und Smartphone erh\u00f6hen die Flexibilit\u00e4t beim Arbeiten und die Attraktivit\u00e4t des Arbeitsplatzes.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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6 wichtige Strategien f\u00fcr die Automatisierung im AML-Prozess<\/h3>\n

Was kann die Finanzindustrie tun, um mehr Automatisierung zu erreichen?<\/p>\n

6 Handlungsoptionen sind hier zusammengefasst:<\/strong><\/p>\n

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  1. Standardl\u00f6sungen einsetzen: Individual-L\u00f6sungen sind nice to have. Der Trend geht aber eindeutig zu Standardl\u00f6sungen<\/strong>, weil es sich Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister nicht mehr leisten k\u00f6nnen, alle Regeln zur Erkennung von Geldw\u00e4sche selbst zu definieren. Basisregeln mit der M\u00f6glichkeit zur individuellen Anpassung nimmt einen gro\u00dfen Teil der Arbeit ab.<\/li>\n
  2. Compliance-Personal in die Lage zu versetzen, \u00c4nderungen an den Regeln durchzuf\u00fchren<\/strong>. Wenn sich Grenzwerte oder regulatorische Vorgaben \u00e4ndern, ist es vorteilhaft, wenn die Regeln on the fly angepasst werden k\u00f6nnen.<\/li>\n
  3. Einstellungen des AML-Monitorings in Anlehnung an den Risikoappetit<\/strong>. Je genauer die Regeln das Gesch\u00e4ftsmodell abbilden, desto treffersicherer sind sie. Das ist vor allem interessant f\u00fcr die Reduzierung von False Positives.<\/li>\n
  4. Verlagerung der AML-Anwendung in die Cloud<\/strong>. Viele AML-Anwendungen werden On Premises betrieben. Doch der Cloud-Betrieb wird attraktiver. Softwarehersteller und Cloud-Anbieter bieten immer h\u00e4ufiger Managed Services von Compliance-Anwendungen an, um die interne IT zu entlasten<\/strong>.<\/li>\n
  5. Software-Updates: Moderne Technologien in der Cloud erm\u00f6glichen unterbrechungsfreie Updates<\/strong>, z.B. durch Schlie\u00dfen von Sicherheitsl\u00fccken oder zum Ausrollen neuer Patches und Releases.<\/li>\n
  6. Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/strong>: Machine Learning (ML) \u2013 ein Verfahren der KI \u2013 ist im Bereich Compliance gut einsetzbar. F\u00fcr die Kundensegmentierung und die False-Positives-Reduzierung<\/strong> ist es eine vielversprechende L\u00f6sung.<\/li>\n<\/ol>\n

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    Was bietet KI in der Anti-Geldw\u00e4sche?<\/h3>\n

    Ein Einsatzszenario f\u00fcr KI ist die Kundensegmentierung<\/strong>. Kunden werden anhand ihrer Daten in Cluster eingeteilt. Entscheidend sind Daten wie das Risikoprofil und das Transaktionsverhalten. Machine-Learning-Modelle analysieren Verhaltensmuster oder Transaktions-Merkmale. Regeln k\u00f6nnen auf dieser Basis granularer eingestellt werden. \u00a0ML erkennt auch \u00c4nderungen im Transaktionsverhalten und \u00e4ndert automatisch die Risikoklasse.<\/p>\n

    Von Machine Learning erwarten Banken und Versicherer die Reduzierung von False Positives<\/strong>. Eine Retailbank hat in einem Proof of Concept (PoC) ihr AML-Regelsystem mit Machine Learning erg\u00e4nzt und rund 12.000 Datens\u00e4tze trainiert. Diese Kombination hat die False Positives um mehr als 40% reduziert<\/strong>.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Wann wird Machine Learning in der Anti-Geldw\u00e4sche zum Erfolgsfaktor?<\/h3>\n

    Ein Machine-Learning-Modell lernt aus historischen Daten und bekannten Geldw\u00e4schef\u00e4llen. Die KI wird auf Basis fr\u00fcherer AML-Entscheidungen trainiert. Die Einstufung als Geldw\u00e4sche-Fall basiert auf Regeln in der Software sowie der manuellen Nachbearbeitung durch Geldw\u00e4schebeauftragte.<\/p>\n

    Die Voraussetzung f\u00fcr maschinelles Lernen ist, dass gen\u00fcgend Daten zur Verf\u00fcgung stehen, die darauf trainiert werden, Muster und Auff\u00e4lligkeiten zu erkennen<\/strong>. Je mehr Daten zur Verf\u00fcgung stehen, desto intelligenter arbeitet die KI. Die Modelle werden st\u00e4ndig trainiert und lernen dazu. F\u00fcr die Weiterentwicklung des KI-Modells und die kontinuierliche Verbesserung der Erkennungsrate ist es wichtig, dass die ML-Modelle kontinuierlich mit aktuellen Daten gef\u00fcttert werden. Zum Beispiel mit den Ergebnissen weiterer manueller Pr\u00fcfungen der Geldw\u00e4schebeauftragten.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    E-Info: Jetzt herunterladen<\/h4>\n

    Wie viele Gesch\u00e4ftsvorf\u00e4lle k\u00f6nnen Sie t\u00e4glich \u00fcberwachen und abkl\u00e4ren, um Geldw\u00e4sche zu bek\u00e4mpfen? Lesen Sie, was moderne Software leistet, um AML schneller und flexibler zu machen.<\/p>\n

    Info herunterladen<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Kostenbewusstsein f\u00fcr AML steigt, Finanzbranche k\u00e4mpft mit Budgets<\/h3>\n

    Ein Faktor f\u00fcr den zunehmenden Bedarf an moderner AML-Software sind die Kosten. Viele Banken haben mehr Personal eingestellt und planen dies auch f\u00fcr die Zukunft. Laut einer Thomson-Reuters Studie \u201eThe cost of compliance 2023\u201c prognostizieren 33% der Befragten mehr Personal f\u00fcr Compliance.<\/p>\n

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    Da Fachpersonal knapp und teuer ist, ist es sinnvoll, diese wertvollen Ressourcen nicht f\u00fcr Routine-Arbeiten einzusetzen, sondern nur f\u00fcr F\u00e4lle, die sich automatisiert nicht l\u00f6sen lassen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Gesetzgeber verst\u00e4rken Kampf gegen Geldw\u00e4sche: Flexibilit\u00e4t ist angesagt<\/h3>\n

    Die EU l\u00e4sst keinen Zweifel an der Ernsthaftigkeit der Geldw\u00e4schebek\u00e4mpfung und richtet eine neue Beh\u00f6rde zur Bek\u00e4mpfung von Geldw\u00e4sche und Terrorismusfinanzierung (AMLA)<\/a> ein. Ab 2025 wird erstmals eine EU-Beh\u00f6rde eine f\u00fchrende Rolle bei der Aufsicht \u00fcber die Geldw\u00e4schebek\u00e4mpfung einnehmen.<\/p>\n

    Auch die Schweiz l\u00e4sst nicht locker: Die Regierung will die Regeln f\u00fcr die Geldw\u00e4sche-Bek\u00e4mpfung versch\u00e4rfen und unter anderem Anw\u00e4lte st\u00e4rker in die Verantwortung nehmen<\/a>. Ab 2026 wird mit der Umsetzung gerechnet.<\/p>\n

    Auf Banken und Finanzdienstleister haben neue Regularien einen gro\u00dfen Einfluss, da sie Regelwerke anpassen und Prozesse \u00e4ndern m\u00fcssen<\/strong>. Das best\u00e4tigt auch die Analyse der Studie \u201eCost of Compliance 2023\u201c von Thomson Reuters. Fast drei Viertel der Befragten erwarten mehr regulatorische Anforderungen.<\/strong> 46% glauben an eine leichte Steigerung, 27% gehen von signifikanten Steigerungen aus.<\/p>\n

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    Benutzerfreundlichkeit unterst\u00fctzt Effizienz von AML\/CFT-Experten<\/h3>\n

    Ein Faktor f\u00fcr die Effizienz von Geldw\u00e4schebeauftragten ist die Usability. AML-Softwarel\u00f6sungen sollten eine intuitive Benutzeroberfl\u00e4che bieten, die es AML-Experten erm\u00f6glicht, schnell und einfach auf alle ben\u00f6tigten Informationen zuzugreifen. Dar\u00fcber hinaus sollten sie \u00fcber Dashboards, Such- und Filterfunktionen<\/strong> verf\u00fcgen, um die Analyse verd\u00e4chtiger Aktivit\u00e4ten zu erleichtern. Eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit f\u00fchrt zu einer erh\u00f6hten Effizienz<\/strong> der AML-Experten und erm\u00f6glicht es ihnen, mehr Treffer oder Auff\u00e4lligkeiten in k\u00fcrzerer Zeit zu analysieren<\/strong>.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Die Wahl zwischen On-Premises und cloudbasierter AML-Software<\/h3>\n

    Bei der Auswahl einer modernen AML-Software stehen Banken und Finanzdienstleister vor der Entscheidung, ob sie eine On Premises- oder eine cloudbasierte L\u00f6sung<\/strong> implementieren m\u00f6chten. Beide Optionen haben Vor- und Nachteile. On-Premises-L\u00f6sungen bieten ein h\u00f6heres Ma\u00df an Kontrolle und Sicherheit, da die Daten lokal gespeichert werden. Cloudbasierte L\u00f6sungen hingegen bieten eine h\u00f6here Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit<\/strong>, die es Banken erm\u00f6glicht, schneller und einfacher auf Ver\u00e4nderungen zu reagieren. Weil Softwarehersteller ihre AML-Software gut kennen, ist ein Managed Service in der Cloud f\u00fcr Kunden meist einfacher<\/strong>. Sie m\u00fcssen sich nicht so intensiv in die Software und den Betrieb einarbeiten als bei On Prem und werden dadurch schneller und effektiver.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Fazit: Die Zukunft der AML-Software und ihre Auswirkungen auf die Effizienz und Sicherheit von Finanzunternehmen<\/h3>\n

    Die steigende Nachfrage nach moderner AML-Software<\/a> ist ein deutliches Zeichen daf\u00fcr, dass Banken und Finanzinstitute erkannt haben, wie wichtig es ist, sich besser gegen Geldw\u00e4sche zu sch\u00fctzen. Oft ist das nur m\u00f6glich, wenn sie alte Z\u00f6pfe abschneiden<\/strong>. Der Neustart ist ein aufw\u00e4ndiger Prozess und muss gut vorbereitet und umgesetzt werden.<\/p>\n

    Lohnt sich das? Der Technologieschub bringt Banken Effizienzgewinne bei der Erkennung und Analyse verd\u00e4chtiger Aktivit\u00e4ten<\/strong>. Durch den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz und passenden Matching Algorithmen sind sie mehr denn je in der Lage, sich effektiv gegen Geldw\u00e4sche zu sch\u00fctzen und sich f\u00fcr die Zukunft sicher aufzustellen. Moderne AML-Softwarel\u00f6sungen bieten neue Funktionen und h\u00f6here Benutzerfreundlichkeit.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Steigende regulatorische Anforderungen, hohe Kosten und Fachkr\u00e4ftemangel zwingen Banken zum Umdenken. Der Blog zeigt sechs Strategien, wie moderne AML-Systeme mehr Automatisierung und Effizienz erm\u00f6glichen.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4727,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":[178],"meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[225],"tags":[],"business_unit":[176],"industry":[177],"other-tag":[],"process":[88],"class_list":["post-7559","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","business_unit-compliance-de","format-blog-de","industry-finanzinstitute","process-anti-geldwaesche"],"acf":[],"yoast_head":"\n6 Strategien f\u00fcr die Automatisierung im AML-Prozess<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Geldw\u00e4scher werden kreativer, Finanztransaktionen komplexer, Technologiestandards moderner. 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