Während sich Finanzinstitute (FIs) gegen immer ausgefeiltere kriminelle Taktiken wehren, wird KI zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal. Besonders bemerkenswert ist dieser Wandel im Bereich der Bekämpfung der Geldwäsche (AML). Tatsächlich gehen Experten davon aus, dass der AML-Markt stark ansteigen wird 16,37 Milliarden US-Greenback bis 2033gegenüber 3,18 Milliarden US-Greenback im Jahr 2023. KI wird ein wichtiger Faktor für das Wachstum des Marktanteils von AML-Lösungen sein.
Der KI-Vorteil bei AML
KI bringt im Bereich AML drei entscheidende Vorteile:
- Erweiterte Datenverarbeitung: KI-Systeme können kontinuierlich arbeiten und riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen mit beispielloser Geschwindigkeit im Vergleich zu Menschen verarbeiten. Diese Funktion ermöglicht eine umfassendere und zeitnahe Analyse potenzieller Risiken.
- Intelligente Risikoanalyse: KI kann Fehlalarme deutlich reduzieren und echte Risiken priorisieren, indem sie maschinelles Lernen (ML) nutzt. Dieser kontextbewusste Ansatz ermöglicht es Compliance-Groups, ihre menschlichen Anstrengungen effektiver zu konzentrieren.
- Optimierte Due Diligence: KI kann die Risikoklassifizierung und -profilierung automatisieren und so eine schnellere und gezieltere Kunden-Due-Diligence ermöglichen. Dies beschleunigt nicht nur den Onboarding-Prozess für Kunden mit geringem Risiko, sondern ermöglicht auch eine gründlichere Prüfung von Unternehmen mit hohem Risiko.
KI in Aktion: AML-Prozesse transformieren
KI wird AML-Prozesse in den folgenden Bereichen verändern.
Scannen und Filtern von Daten
Herkömmliche schlüsselwortbasierte Scan-Instruments versagen im heutigen komplexen digitalen Ökosystem, das eine Vielzahl von Daten umfasst, von sozialen Medien bis hin zu Nachrichtenartikeln, oft nicht. In dieser Umgebung können Key phrase-Matching-Instruments Verhaltensweisen übersehen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. KI-gestützte Lösungen können jedoch strukturierte und unstrukturierte Daten aus vielen weiteren Quellen durchsuchen, darunter interne Datenbanken, Transaktionsaufzeichnungen und On-line-Foren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und ML können diese KI-Systeme den Kontext verstehen und relevante Informationen ans Licht bringen, die möglicherweise weitere Untersuchungen erfordern.
Kontextuelle Risikobewertung
Die Fähigkeit der KI, den Kontext zu verstehen, verändert die Risikobewertung grundlegend. Im Gegensatz zu starren, regelbasierten Systemen kann KI die Nuancen von Sprache und Scenario analysieren und so Fehlalarme drastisch reduzieren. Bei der Suche nach Begriffen wie „Imitator“ kann ein KI-System beispielsweise zwischen Erwähnungen betrügerischer Aktivitäten und harmlosen Verweisen auf Entertainer unterscheiden und so Compliance-Groups wertvolle Zeit und Ressourcen sparen.
Intelligente Due Diligence
Über die anfängliche Risikoerkennung hinaus revolutioniert KI den Due-Diligence-Prozess selbst. Durch die Klassifizierung von Erkenntnissen in Risikokategorien wie Finanzkriminalität, Betrug, Korruption oder Terrorismusfinanzierung kann KI Compliance-Groups dabei helfen, ihre Bemühungen effektiver zu priorisieren. Mithilfe dieser Risikoprofilierungsfunktion wird sichergestellt, dass Ressourcen zuerst den kritischsten Problemen zugewiesen werden, wodurch die Gesamteffizienz der AML-Operationen verbessert wird.
Herausforderungen und Überlegungen
Obwohl KI im Bereich der Bekämpfung von Geldwäsche ein enormes Potenzial bietet, ist ihre Implementierung nicht ohne Herausforderungen. Zu den Überlegungen gehören hier:
- Ethische Bedenken: Der Einsatz von KI in der Finanzkriminalitätsprävention wirft wichtige Fragen zu Voreingenommenheit und Equity auf. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme ethisch einwandfrei entwickelt und eingesetzt werden, und regelmäßige Audits durchführen, um Voreingenommenheit festzustellen und zu mildern.
- Datenschutzprobleme: Die enormen Datenmengen, die von KI-Systemen verarbeitet werden, erfordern ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen wirksamer Kriminalprävention und der Achtung der Rechte des Einzelnen auf Privatsphäre.
- Menschliche Aufsicht: Trotz der Fähigkeiten der KI bleibt das menschliche Fachwissen von entscheidender Bedeutung. Die effektivsten AML-Strategien werden wahrscheinlich eine Abstimmung von KI-Technologien und menschlichen Analysten beinhalten und dabei maschinelle Präzision mit menschlicher Instinct und Branchenwissen kombinieren.
Der Weg voraus
Da sich die KI-Technologien ständig weiterentwickeln, können wir mit noch ausgefeilteren Anwendungen im Kampf gegen Finanzkriminalität rechnen. Weitere Fortschritte im NLP könnten beispielsweise zu KI-Systemen führen, die in der Lage sind, Kommunikationsmuster im Zusammenhang mit komplexen Finanzsystemen mit mehreren Parteien zu analysieren.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI kein Allheilmittel ist. Der robusteste Ansatz zur Finanzkriminalitätsprävention wird eine durchdachte Integration von KI-Fähigkeiten mit menschlichem Fachwissen und traditionellen AML-Methoden beinhalten.
Über den Autor
Vall Herard ist der CEO von Saifr.aiein Unternehmen von Constancy Labs. Er bringt umfangreiche Erfahrung und Fachkenntnisse zu diesem Thema mit und kann Aufschluss darüber geben, wohin sich die Branche entwickelt und was Branchenteilnehmer für die Zukunft der KI erwarten sollten. Im Laufe seiner Karriere hat er die Entwicklung des Einsatzes von KI in der Finanzdienstleistungsbranche miterlebt. Vall hat zuvor bei High-Banken wie BNY Mellon, BNP Paribas, UBS Funding Financial institution und anderen gearbeitet. Vall hat einen MS in Quantitative Finance von der New York College (NYU) und ein Zertifikat in Daten und KI vom Massachusetts Institute of Expertise (MIT) sowie einen BS in Mathematical Economics von den Universitäten Syracuse und Tempo.
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