{"id":6381,"date":"2020-06-23T09:49:28","date_gmt":"2020-06-23T09:49:28","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/solutions\/compliance-fraud-management\/transaktion-screening\/"},"modified":"2026-09-01T09:14:09","modified_gmt":"2026-09-01T09:14:09","slug":"transaktions-screening","status":"publish","type":"solutions","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/loesungen\/compliance-fraud-management\/transaktions-screening\/","title":{"rendered":"Payment Screening"},"content":{"rendered":"\n
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ACTICO Payment Screening<\/h1>\n

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Sanktionierte Zahlungen pr\u00e4zise erkennen. Innerhalb von Millisekunden stoppen. Machine Learning erm\u00f6glicht Fuzzy Matching, erh\u00f6ht die Trefferqualit\u00e4t und reduziert False Positives.<\/h5>\n

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Brosch\u00fcre herunterladen<\/a>Kontakt aufnehmen<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Payment Screening in Echtzeit: pr\u00e4zise, transparent, revisionssicher<\/h3>\n<\/div><\/div>
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\"ACTICO\n

Sicherheit<\/h4>\n

Als erfolgreich eingesetzte Standardsoftware automatisiert sie den gesamten Screening-Prozess: Analyse der Zahlungsdaten, Abgleich mit Sanktionslisten, Fall-Management.
\nNach ISO 20200 Standard.<\/p>\n

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\"ACTICO\n

Gezielt optimieren<\/h4>\n

ACTICO Payment Screening kann an kundenspezifische Anforderungen angepasst werden. Zus\u00e4tzliche Pr\u00fcfungen, z.B. f\u00fcr interne Pr\u00fcflisten, individuelle Konfigurationen und Machine Learning optimieren das Ergebnis.<\/p>\n

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\"ACTICO\n

Gute Entscheidungen<\/h4>\n

Die Entscheidungslogik mit Gesch\u00e4ftsregeln und KI bilden die Grundlage f\u00fcr Payment Screening. Anpassungen sind jederzeit umsetzbar, z.B. wenn sich regulatorische Anforderungen \u00e4ndern.<\/p>\n

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Sanktionsscreening im Zahlungsverkehr mit Machine Learning<\/h3>\n\n <\/div>\n
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ACTICO Payment Screening ist integraler Bestandteil der ACTICO Compliance Solutions<\/a>. Es pr\u00fcft ein- und ausgehende Zahlungen und vergleicht sie auf \u00dcbereinstimmung mit Eintr\u00e4gen in Sanktionslisten. Auff\u00e4llige Transaktionen werden gestoppt und \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n

Machine Learning erkennt auch unscharfe Treffer (Fuzzy Matching). Es tr\u00e4gt dazu bei, dass Kosten und Risiken sinken und die Trefferqualit\u00e4t erh\u00f6ht wird. <\/strong>Payment Screening schafft dabei die n\u00f6tige Balance zwischen Effektivit\u00e4t und Effizienz.<\/p>\n

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

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Risiko-Zahlungen erkennen, abkl\u00e4ren und entscheiden<\/h3>\n<\/div><\/div>
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Ex-Ante Screening<\/h4>\n

Zahlungsinformationen werden automatisiert vor der Ausf\u00fchrung gegen die Sanktionslisten gepr\u00fcft. Die Freigabe von unauff\u00e4lligen Zahlungen erfolgt automatisch. Auff\u00e4llige Zahlungen werden angehalten und nach der Abkl\u00e4rung freigegeben oder gestoppt.<\/p>\n

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Fuzzy Matching mit Machine Learning<\/h4>\n

Schreibfehler, Scanfehler und alternative Schreibweisen k\u00f6nnen zu Abweichungen in Namen und Begriffen f\u00fchren. Der unscharfe Vergleich (Fuzzy Matching) erm\u00f6glicht trotzdem den Abgleich mit dem Sanktionslisteneintrag.\u00a0 Machine Learning stellt einen Algorithmus bereit, der die Anzahl der Abkl\u00e4rungen deutlich reduziert.<\/p>\n

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Schnelle Abkl\u00e4rungen<\/h4>\n

Auff\u00e4llige Zahlungen k\u00f6nnen dank der visuellen Gegen\u00fcberstellung mit einem Blick erfasst und durch einen optimierten Bearbeitungsdialog in k\u00fcrzester Zeit abgekl\u00e4rt werden. Workflows erm\u00f6glichen eine effiziente Bearbeitung risikoreicher Transaktionen im Mehr-Augen-Prinzip.<\/p>\n

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Instant Payments<\/h4>\n

Bei Instant Payments werden die Zahlungsdaten gegen Sanktionslisten, L\u00e4nder und Keywords innerhalb von 500 Millisekunden bis zu 1 Sekunde gepr\u00fcft. Bei einem Treffer wird die Zahlung gestoppt. Die Abkl\u00e4rung findet dann au\u00dferhalb des Instant Payments statt.<\/p>\n

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White List \/ Ausnahmen<\/h4>\n

Ausgew\u00e4hlte F\u00e4lle, f\u00fcr die kein Treffer erzeugt werden soll, lassen sich mit Ausnahmen definieren. So werden\u00a0 unn\u00f6tige Treffer bei regelm\u00e4\u00dfigen Zahlungen vermieden.<\/p>\n

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Externe Sanktionslisten<\/h4>\n

Die Anwendung unterst\u00fctzt die Verarbeitung der g\u00e4ngigen Sanktionslisten von EU, OFAC, Bundesanzeiger, LSEG (World-Check), Dow Jones, LexisNexis und Info4C.<\/p>\n

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Interne Sanktionslisten<\/h4>\n

Unternehmenseigene Banken-, Keyword-, L\u00e4nder-, und Namens-Listen k\u00f6nnen als interne Listen flexibel verwaltet werden. Sie werden in das automatische Screening einbezogen.<\/p>\n

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Screening Historie<\/h4>\n

Gepr\u00fcfte Transaktionen sind in der Screening-Historie dokumentiert. Definierte Ausnahmen sind ebenfalls dokumentiert, um volle Transparenz \u00fcber alle Vorg\u00e4nge zu erhalten.<\/p>\n

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\n \"ACTICO\n <\/div>\n
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Instant Payment Sanctionsscreening<\/h3>\n

Bei Instant Payments z\u00e4hlt jede Sekunde. Sie m\u00fcssen in einer Gesamtzeit von 10 Sekunden ausgef\u00fchrt werden. ACTICO Payment Screening pr\u00fcft Instant Payments in weniger als einer Sekunde. Die Instant Payment Regulation (IPR) schreibt vor, dass nicht jede einzelne Transaktion daf\u00fcr aber die Kundenbasis regelm\u00e4\u00dfig gegen Sanktionslisten gepr\u00fcft wird. Die Einhaltung der Vorschriften zum Kampf gegen Geldw\u00e4sche- (AML) und Terrorismusfinanzierung (CTF) ist aber dennoch bei Instant Payments verpflichtend.<\/p>\n

Mehr erfahren<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Mehr Effizienz im Payment Screening mit Machine Learning<\/h3>\n<\/div><\/div>
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\n Wie sorgt ACTICO Payment Screening f\u00fcr eine einfache Anwendung mit pr\u00e4zisen Einstellungsm\u00f6glichkeiten?\n <\/p>\n <\/div>\n

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ACTICO bietet mit seinem Business-Rules-Ansatz eine einfache und flexible M\u00f6glichkeit, Entscheidungen zu automatisieren. So kann auch die Treffererzeugung bei Transaktionspr\u00fcfungen im ACTICO Payment Screening an unterschiedliche Bed\u00fcrfnisse angepasst werden.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n Wie k\u00f6nnen Banken reagieren, wenn die Aufsichtsbeh\u00f6rden eine unscharfe Suche (Fuzzy Matching) verlangen?\n <\/p>\n <\/div>\n

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Die Aufsichtsbeh\u00f6rden schreiben zunehmend die Verwendung von Fuzzy-Matching anstelle einer exakte Suche bei der Zahlungs\u00fcberpr\u00fcfung vor. Das Ziel besteht darin, Anomalien auch dann zu erkennen, wenn Namen in Finanztransaktionen falsch geschrieben oder absichtlich gef\u00e4lscht sind. Aber was passiert, wenn eine Bank auf Fuzzy-Suche umstellt? Die Umstellung von exakter auf Fuzzy-Suche f\u00fchrt oft zu einer h\u00f6heren Anzahl von Fehlalarmen. Dieser Anstieg kann Compliance-Teams \u00fcberfordern, da manuelle Untersuchungen unpraktisch werden. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel, um Treffer zielgerichtet zu finden.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n Kosten und Risiken bei der Zahlungspr\u00fcfung in Einklang bringen\n <\/p>\n <\/div>\n

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Mit maschinellem Lernen k\u00f6nnen Banken das richtige Gleichgewicht zwischen Risiko (Effektivit\u00e4t) und Kosten (Effizienz) finden. Das Ziel besteht darin, die Erkennung riskanter Transaktionen zu maximieren, Fehlalarme zu minimieren und die Belastung f\u00fcr Compliance-Teams zu verringern.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n Welche Ergebnisse k\u00f6nnen Banken vom maschinellen Lernen im Payment Screening erwarten?\n <\/p>\n <\/div>\n

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Maschinelles Lernen verbessert den Abgleich von Kundendaten in Finanztransaktionen mit Sanktionslisten und erh\u00f6ht so die Anzahl der echten Treffer. Dadurch wird sichergestellt, dass echte Risiken nicht \u00fcbersehen werden.\u00a0Gleichzeitig reduziert Machine Learning die Anzahl an False Positives, indem unn\u00f6tige Treffer vermieden werden. So k\u00f6nnen Banken und Finanzinstitute ihre Compliance-Ressourcen gezielter einsetzen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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\n Wie funktioniert maschinelles Lernen im Payment Screening von Banken?\n <\/p>\n <\/div>\n

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Der zunehmende Druck auf Finanzinstitute, regulatorische Anforderungen zu erf\u00fcllen, veranlasste die VP Bank Group, ihre Zahlungspr\u00fcfungsprozesse zu modernisieren<\/a>. Die \u00dcberpr\u00fcfung des Systems ergab, dass die bestehende L\u00f6sung nicht mehr den Fuzzy-Matching-Standards entsprach, die nach den heutigen Vorschriften erforderlich sind.<\/p>\n

Um potenzielle Risiken pr\u00e4zise zu erkennen, ohne Arbeitsaufwand und Kosten in die H\u00f6he zu treiben, implementierte die Privatbank die Payment Screening Software von ACTICO. Durch den Einsatz von Machine Learning verbesserte sich die Qualit\u00e4t der Fuzzy-Matching-Ergebnisse deutlich. Gleichzeitig hat die Software den Aufwand f\u00fcr die Compliance- und Zahlungsabteilungen um 50\u202f% reduziert.<\/p>\n

Mehr erfahren<\/a><\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

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\"wegewhweh\"
Es war f\u00fcr uns wichtig, dass durch das Fuzzy Matching die Qualit\u00e4t der Treffer bei ein- und ausgehenden Zahlungen erh\u00f6ht werden kann, ohne dass die Anzahl der zu pr\u00fcfenden Transaktionen durch unscharfe Suche unn\u00f6tig steigt. Dieses Ziel haben wir erreicht.<\/blockquote>

Fabian W\u00e4lte<\/p>

Leiter Payments and Transaction Services, VP Bank Gruppe<\/p>\"ACTICO<\/article>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n

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Mehrfach ausgezeichnet.<\/h3>\n

ACTICO wird von Kunden und Analysten langj\u00e4hrig als f\u00fchrender Anbieter f\u00fcr Advanced Decision Automation Technology und L\u00f6sungen f\u00fcr Compliance- und Credit Risk Management ausgezeichnet.<\/p>\n<\/div><\/div>

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