{"id":7677,"date":"2022-01-11T13:02:00","date_gmt":"2022-01-11T13:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7677"},"modified":"2026-02-20T10:28:46","modified_gmt":"2026-02-20T10:28:46","slug":"warum-compliance-im-finanzsektor-zum-kritischen-faktor-wird-und-wie-machine-learning-hilft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/blog\/warum-compliance-im-finanzsektor-zum-kritischen-faktor-wird-und-wie-machine-learning-hilft\/","title":{"rendered":"Warum Compliance im Finanzsektor zum kritischen Faktor wird und wie Machine Learning hilft"},"content":{"rendered":"\n
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Finanzinstitute und Versicherungen m\u00fcssen immer mehr Gesetze und Verordnungen einhalten. Gleichzeitig steigen kriminelle Aktivit\u00e4ten und Datenmengen stark an. Mehr Aufwand und h\u00f6here Kosten wollen oder k\u00f6nnen sich Unternehmen nicht leisten und setzen immer mehr auf K\u00fcnstliche Intelligenz. Sie soll ihnen helfen, die Automatisierung zur Entlastung von Mitarbeitenden zu nutzen und die Kosten zu deckeln.<\/h5>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n
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Starker Anstieg von Geldw\u00e4sche-Meldungen fordert Finanzaufsichten und Unternehmen<\/h3>\n

Die Zunahme krimineller Aktivit\u00e4ten \u2013 auch infolge der Corona-Krise \u2013 setzt Compliance-Abteilungen und Aufsichtsbeh\u00f6rden unter Druck. So hat sich die Zahl der Verdachtsmeldungen in Bezug auf das Geldw\u00e4schegesetz in Deutschland von 2010 bis 2020 mehr als verzw\u00f6lffacht. Der starke Anstieg in 2020 um rund 25 Prozent ist auch ein Resultat von Meldungen im Zusammenhang mit COVID-19 und Kryptow\u00e4hrungen. Hinzu kommt, dass weitere Branchen wie Notare jetzt zum Kreis der Verpflichteten geh\u00f6ren und geldw\u00e4sche-relevante Vorg\u00e4nge melden. Die FIU Deutschland prognostiziert, dass die Anzahl der Verdachtsmeldungen f\u00fcr das Jahr 2021 deutlich h\u00f6her wird<\/a>.<\/p>\n

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\u00c4hnlich sieht es in anderen L\u00e4ndern aus: Bei der schweizerischen Meldestelle f\u00fcr Geldw\u00e4scherei (MROS)<\/a> sind 2020 so viele Verdachtsmeldungen eingegangen wie noch nie. Die SFIU in Liechtenstein<\/a> berichtet von rasant steigenden Zahlen. Auch die FIU der Niederlande<\/a> verzeichnet eine Steigerungsrate der auff\u00e4lligen Transaktionen von 163% in 2020. Weil sie k\u00fcnftig mit weiter steigenden Zahlen rechnet, hat sie in 2020 ein DevOps Team mit IT-Spezialisten und Data Scientists ins Leben gerufen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Gesetzesflut erh\u00f6ht Druck auf Finanz- und Versicherungsindustrie<\/h3>\n

Die Finanzbranche wird seit einigen Jahren mit einer wahren Gesetzesflut konfrontiert. Zu den wichtigsten Verordnungen f\u00fcr die Compliance-Abteilungen geh\u00f6ren die EU-Geldw\u00e4sche-Richtlinie, die Market Abuse Directive (MAD) oder die MaRisk-Compliance. Seit 2020 kamen in Deutschland eine ganze Reihe hinzu: Anti-Geldw\u00e4sche nach dem All-Crimes-Ansatz, Auslegungs- und Anwendungshinweise der BaFin zum Geldw\u00e4schegesetz (AUA), das Transparenzregister- und Finanzinformationsgesetz (TraFinG) und vieles mehr. Auch die Schweiz hat Gesetze ge\u00e4ndert. Unter anderem wird das revidierte Geldw\u00e4scherei-Gesetz in 2022 in Kraft treten. F\u00fcr die EU-L\u00e4nder soll in 2024 die neue Geldw\u00e4sche-Beh\u00f6rde AMLA<\/a> (Anti-Money Laundering Authority) ihre Arbeit aufnehmen und ein einheitliches System zur Bek\u00e4mpfung von Geldw\u00e4sche und Terrorismusfinanzierung schaffen. Das sorgt f\u00fcr weiteren Aufwand bei Geldinstituten und Versicherungen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Compliance wird zum kritischen Faktor in Banken und Versicherungen<\/h3>\n

Diese Fakten machen die Geldw\u00e4sche-Pr\u00e4vention f\u00fcr Compliance-Abteilungen immer diffiziler, vor allem im Hinblick auf den versch\u00e4rften Fachkr\u00e4ftemangel und steigendem Kostendruck. Banken und Versicherungen haben schon massiv in Compliance investiert, aber mit den herk\u00f6mmlichen Methoden werden sie zuk\u00fcnftig nicht in der Lage sein, die immer komplexeren Aufgaben und die steigende Datenflut in den Griff zu kriegen. Sind aber die internen Kontrollmechanismen zu schlecht, drohen Geldbu\u00dfen in Millionenh\u00f6he. Das hat Banken in den letzten Jahren rund um den Globus schwer getroffen.<\/p>\n

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Quelle: Thomson Reuters, Cost of Compliance Report 2021<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Kostentreiber False Positives<\/h3>\n

Knappe Ressourcen in Compliance und hohe Kosten setzen Banken und Versicherungen immer mehr unter Handlungsdruck. Ein Ansatzpunkt zur Entspannung der Lage ist die Reduzierung von False Positives, die auch oft als falscher Alarm bezeichnet werden. Regelbasierte IT-Systeme erzeugen diese Meldungen, die zwar fachlich korrekt sind, aber bei n\u00e4herer Betrachtung doch kein Geldw\u00e4sche-Risiko darstellen. Sie belasten Compliance-Mitarbeitende unn\u00f6tig, weil jeder False Positive abgekl\u00e4rt werden muss. Eine Reihe an Banken<\/a> und Versicherungen haben dieses Thema schon angepackt und konkrete Verbesserungen durch den Einsatz von Machine Learning erzielt.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Warum wird Machine Learning pl\u00f6tzlich so wichtig?<\/h3>\n

Machine Learning \u2013 eine Komponente der K\u00fcnstlichen Intelligenz \u2013 analysiert potenzielle Geldw\u00e4schef\u00e4lle auf der Basis von Datenwissen. Erg\u00e4nzt mit dem Wissen und der Erfahrung von Compliance-Mitarbeitenden im Fachbereich werden Auff\u00e4lligkeiten schneller und effizienter als bisher erkannt. So lassen sich riesige Datenmengen effizienter analysieren, verd\u00e4chtige Muster leichter aufdecken und potenzielle Risiken fr\u00fchzeitig erkennen. Zu diesem Ergebnis kommt auch eine aktuelle Studie der FATF (Financial Action Task Force on Money Laundering), ein international f\u00fchrendes Gremium zur Bek\u00e4mpfung der Geldw\u00e4sche. Mithilfe von Automatisierung und Machine Learning k\u00f6nnen Compliance-Abteilungen den Aufwand f\u00fcr komplexe Analysen und \u00dcberpr\u00fcfungen reduzieren, die Effizienz steigern sowie die Kosten senken.<\/p>\n

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Quelle: FATF: Opportunities and challenges of new technologies for AML\/CFT<\/a><\/p>\n

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Die praktische Erfahrung von Banken, zum Beispiel bei der \u00dcberwachung von Zahlungen, zeigen eine Reduzierung von 50% des Arbeitsaufwands<\/a>. Ein anderes Beispiel: PEP- und Sanktionslisten-Screening f\u00fcr den KYC-Prozess<\/a>. Auch hier hilft Machine Learning, die Trefferquote um bis zu 60% zu senken. Damit k\u00f6nnen sich Compliance-Teams auf die wirklichen Treffer konzentrieren und ihre Zeitressourcen zielgerichtet einsetzen.<\/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

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