KI und Risk & Fraud: Effektive Geldwäscheprävention für Banken und Finanzinstitute

Geldwäsche scheint Hochkonjunktur zu haben, immerhin wird von der Europäischen Finanzaufsicht das Volumen der jährlich durchgeführten Transaktionen mit sogenanntem „schmutzigen“ Geld auf ca. 133 Mrd. Euro geschätzt, was immerhin 1,5 % des EU-Bruttoinlandsprodukts darstellt. Das Thema Finanzkriminalität ist damit auch in Deutschland, immerhin die größte Volkswirtschaft der EU, akut. In den Medien wird Deutschland inzwischen häufiger als „Paradies für Geldwäsche“ bezeichnet. Spätestens nach den Skandalen rund um die Deutsche Bank und N26 liegt das Thema auf dem Tisch und die Europäische Union will handeln.

EU sucht Wege zur effizienten Bekämpfung der Finanzkriminalität

Die Europäische Kommission will den Kampf gegen Geldwäsche und Terrorfinanzierung europaweit stärken. Ab Herbst 2021 sollen deutlich stärkere Kontrollen verhindern, dass illegal erworbene Gelder von Finanzkriminellen als rechtmäßige Gelder getarnt werden. Neue Gesetze, Richtlinien und Verordnungen sollen Grundlage sein.

Banken, Finanzinstitute, Zahlungsdienstleister und Versicherungen müssen über eine Strategie und entsprechende Mechanismen verfügen, mit denen eine Verhinderung von Straftaten, die Aufdeckung solcher Verfehlungen und eine möglichst zeitnahe Meldung von Geldwäsche möglich ist. Ein solcher Plan zur Bekämpfung von Geldwäsche sollte mindestens diese vier Kernbausteine besitzen:

• Interne Richtlinien, Verfahren und Kontrollmechanismen (schriftlich fixiert)
• AML-Compliance-Beauftragte
• Regelmäßige Schulungen für Mitarbeitende
• Unabhängig durchgeführte Überprüfung (Test des Präventionsprogramms)

Die Nachverfolgung und Kontrolle von Finanztransaktionen ist ein komplexer Vorgang, der innerhalb von Millisekunden durchgeführt werden muss.  Dies kann dabei nur effektiv und wirklich zielgerichtet umgesetzt werden, wenn KI (Künstliche Intelligenz) und Machine Learning zum Einsatz kommen. Ohne diese beiden Elemente bleibt die Fehlerquote bei der Überwachung der sogenannten regulatorischen Watchlists viel zu hoch. KI und ihre Algorithmen ermöglichen es, Kontoinhaber, Empfänger sowie Transaktionen in Form von Echtzeitscreening zu überwachen, was zu einer stark reduzierten Fehlerquote führt. Übrig bleiben die, die tatsächlich mit illegalen Methoden versuchen, unbemerkt schmutziges Geld in sauberes zu verwandeln.

Welche Technologien stecken hinter effizienten Anti-Geldwäsche-Lösungen?

Die immer größer werdende Zahl von Daten, die es im Hinblick auf Finanztransaktionen zu kontrollieren gilt, macht es notwendig, sich von sogenannten Insel-Lösungen bzw. voneinander entkoppelten Kontrollsystemen zu verabschieden. Mit ihnen lassen sich die Anforderungen nicht erfüllen, die durch Richtlinien wie „Anti-Money-Laundering“-Software (AML) und „Combating the Financing of Terrorism“ (CFT) verlangt sind.

Roy Prayikulam, der Bereichsleiter Risk & Fraud bei der INFORM GmbH, beschreibt die Ist-Sicherheitssituation von Banken, Zahlungsdienstleistern und Finanzinstituten folgendermaßen: „Fast täglich treten neue Anbieter von Zahlsystemen oder auch neue Bezahlverfahren auf den Markt. Das allein vervielfältigt schon die Möglichkeiten der Geldwäsche; zumal die neuen Anwendungen stark auf Usability setzen und vor allem den Komfort der Nutzer im Blick haben. Viele Anbieter achten weniger intensiv darauf, wie viele, teils auch sensible Informationen der Kunden sie verarbeiten, und wie diese am besten gegen Missbrauch geschützt werden. Für unsere Systeme bedeutet das: Wir müssen immer größere Transaktionsvolumina, Datenquellen und -kanäle zuverlässig in Echtzeit bewerten.“

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