KI-gestützte Integration verhindert Finanzkriminalität
Financial Services

Integration als Schlüsselfaktor für die Prävention von Geldwäsche und Wirtschaftskriminalität

| | Senior Vice President Strategic Product Management und Analyst Relations
Betrugs- und Geldwäscheprävention

Das Angebot an digitalen Zahlungsmöglichkeiten und -formen ist, getrieben von der rapide angestiegenen Nachfrage in der Bevölkerung, im Zuge der Pandemie geradezu explodiert. Damit einher ging jedoch auch eine drastische Zunahme von Finanzbetrug. Und die Betrugsmaschen werden immer raffinierter und schwieriger zu erkennen: In einer Umfrage der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC aus dem Jahr 2022 gaben 44 % der befragten Finanzdienstleister an, in den vergangenen 24 Monaten Opfer von Betrug durch ihre Kunden geworden zu sein, 38 % sahen sich mit Cyberkriminalität konfrontiert und 29 % mit Versagen im Bereich der Identifizierung und Überprüfung von Neu- und Bestandskunden (Know your customer, KYC). Dementsprechend steigen auch die Kosten für die Prävention von Cyberkriminalität, wobei Personalkosten den Löwenanteil ausmachen. Die klassischen Ansätze zur Betrugsprävention können mit den zunehmenden Betrugswarnungen, Fehlalarmen und der hohen Zahl der damit einhergehenden manuellen Aufgaben immer weniger Schritt halten. Dieser Blogbeitrag stellt Innovationen im Bereich der Geldwäsche- und Betrugsprävention (FRAML – fraud and AML prevention) vor, die Banken bei Risikoerkennung, Schadensvermeidung und einer schnelleren Geschäftsabwicklung unterstützen können – was wiederum zu höherer Kundenzufriedenheit führt.

Zentrale Herausforderungen bei der Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche

Der Kampf gegen Betrug und Geldwäsche ist an sich nicht neu. Der rapide technologische Fortschritt und die sich verändernde Betrugslandschaft zwingen Banken jedoch dazu, sich in einem noch nie dagewesenen Tempo anzupassen – und zwar über ihr gesamtes Ökosystem hinweg. In der gemeinsamen globalen Umfrage zur Vorbereitung der Finanzindustrie auf ISO 20022 aus dem 4. Quartal 2022 von SEEBURGER und Celent wurde eine verbesserte Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche als einer der wichtigsten Vorteile der Umstellung auf ISO 20022 genannt, und zwar über alle Rollen und Verantwortungsbereiche hinweg.

Abb. 1: Wie sehen Sie die Umstellung auf ISO 20022?Quelle: Celent Global ISO 20022 Readiness Survey, 2022
Abb. 1: Wie sehen Sie die Umstellung auf ISO 20022?
Quelle: Celent Global ISO 20022 Readiness Survey, 2022

Typische Herausforderungen sind zum Beispiel:

Veraltete und ineffiziente Systeme: Legacy-Systeme arbeiten oft nach einer strengen, aber wenig effizienten Wenn-dann-Logik, die keine feineren Nuancen abbilden kann. Das führt zu einer großen Zahl an Fehlalarmen, was wiederum Auswirkungen auf die Arbeitseffizienz der Abteilung hat und so das operationelle Risiko erhöhen kann. Dieses konstante Hintergrundrauschen von Fehlalarmen muss aufwendig von den Mitarbeitern geprüft werden, wodurch sich die Bearbeitung von Kundenanfragen verzögert. Das wirkt sich auch auf die Kundenzufriedenheit aus.

Komplexe Datenquellen und manuelle Prozesse: Interne Daten sind oft fragmentiert, unstrukturiert und unvollständig. Liegen sie auch noch in verschiedenen Systemen ab, die nicht miteinander kommunizieren können, treibt ihre Bearbeitung Kosten in die Höhe und verbraucht erhebliche Ressourcen. Solche Daten werden oft von Mitarbeitern in mühsamer Handarbeit erfasst, konsolidiert und analysiert. Die Folgen sind überlastetes Personal, eine schlechte Datenbasis als Grundlage für die Entscheidungsfindung und dadurch ein erhöhtes Risiko für Finanzbetrug. Es ist schwierig, den Überblick zu behalten, wenn die Befunde und Warnmeldungen aus mehreren unterschiedlichen Systemen kommen. Durch die Integration aller Betrugswarnungen in eine einzige Oberfläche können die Daten in einem leicht zugänglichen Format zusammengeführt werden.

Backoffice-Methoden für das Frontoffice: Auch Spitzentechnologie kann immer nur so gut sein, wie die Menschen, die mit ihr arbeiten. Das Verständnis für die Funktionsweise innovativer Technologie – und was sie leisten kann – ist daher Voraussetzung dafür, dass sie die Ausfallsicherheit erhöhen kann. Dennoch hält sich die Idee, dass analytische Verfahren ins Backoffice gehören, hartnäckig. Dort haben sie auch ihren Platz. Aber um ihr volles Potenzial in der Geldwäsche- und Betrugsprävention auszuschöpfen und Risiken erfolgreich einzudämmen, müssen analytische Verfahren auch im Frontoffice eingesetzt werden.

Cloud: In der Finanzbranche haben die Sicherheitsbedenken lange Zeit überwogen, doch nun verlagern auch Finanzinstitute zunehmend ihre Anwendungen in cloud-managed Services, um mit dem Technologiewandel Schritt halten zu können. Es ist nur noch eine Frage der Zeit, bis sie auch ihre Geldwäsche- und Betrugspräventionsprozesse in die Cloud verlagern – sei es auf kurzfristiger taktischer oder langfristig-strategischer Basis.

Die zunehmende Bedrohung durch Finanzkriminalität in einem sich ständig weiterentwickelnden regulatorischen Umfeld erfordert einen proaktiven und risikobasierteren Ansatz zur Betrugsprävention, -Erkennung und Compliance. Vor allem für kleinere regulierte Institute ohne große Analysten- und Ermittlungsteams wird die Herausforderung darin bestehen, die notwendigen Analysetools auch für Geschäftsanwender ohne Spezialkenntnisse zugänglich zu machen.

Fortschritte in der FRAML-Technologie

Um diese Herausforderungen zu meistern und FRAML-relevante Daten effektiv nutzbar zu machen, bedarf es einer intelligenten, agilen und skalierbaren Plattform. Neue, KI-basierte Ansätze in Rechenleistung, Analytik und cloudbasierter Technologie können dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, Betriebskosten zu senken und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern. Im Folgenden werden nur einige Beispiele aus einer Vielzahl von neuen Ansätzen vorstellt.

Maschinelles Lernen (Machine Learning – ML)

Regelbasierte Systeme sind nicht ohne Grund seit vielen Jahren das Maß der Dinge in der Geldwäsche- und Betrugsprävention. Doch ob eine Aktivität als verdächtig eingestuft wird, ist sehr subjektiv und hängt von der Einschätzung des individuellen Anwenders ab. Überwachtes maschinelles Lernen nutzt eine Vielzahl von Algorithmen, die unter anderem auf statistischen Analysen und Wahrscheinlichkeiten basieren. Mithilfe eines Trainingssatzes von Daten und zulässigen Ergebnissen können solche Modelle lernen, Muster auf einem für Menschen nahezu unerreichbarem Level zu erkennen und entsprechende Vorhersagen und Empfehlungen abzugeben. Im Gegensatz dazu kann unüberwachtes maschinelles Lernen Daten untersuchen, ohne zu wissen, was das gewünschte Ergebnis sein soll. Stattdessen identifiziert es Muster und Cluster in den Daten für die weitere Analyse.

Robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA)

Die robotergestützte Prozessautomatisierung wird in erster Linie eingesetzt, um die interne und externe Datenerfassung zu automatisieren, Transaktionen zu verarbeiten und Risiken erheblich schneller zu identifizieren als dies bei manuellen Prozessen der Fall ist. Dadurch kann wertvolles Personal für wichtigere Tätigkeiten freigesetzt werden. Die Verwendung von RPA in Kombination mit einer Integrationsplattform ist ein idealer Ansatz, um Daten durch verschiedene Integrationsfunktionen wie B2B/EDI, MFT und API sicher zugänglich zu machen.

Computerlinguistik (Natural Language Processing – NPL)

Die Computerlinguistik kann man sich wie einen Filter vorstellen, der unstrukturierte Daten auffängt, strukturiert und weiterleitet, damit sie für die Betrugserkennung und -Aufklärung verwendet werden können. So können Zusammenhänge erkannt werden, die die Betrugserkennung erleichtern und verbessern. Das System kann zum Beispiel bedarfsgerecht so eingestellt werden, dass bestimmte Aktivitätsmuster immer gemeldet werden, die das Untersuchungsteam dann entweder verwerfen oder genauer prüfen kann.

Künstliche Intelligenz kann mit einer Feinmaschigkeit arbeiten, die für menschliche Mitarbeiter nicht möglich ist. So können verborgene Zusammenhänge aufgedeckt, subtile Verhaltensmuster erkannt und daraus Vorhersagen für zukünftige Risiken abgeleitet werden. Die Automatisierung dieser Prozesse im großen Stil erlaubt Analysten, Geldströme detailliert zu überwachen und potenziell betrügerische Transaktionen zu isolieren. Intelligentere Daten liefern schnellere, hochwertigere und konsistentere Entscheidungsgrundlagen, damit das Ermittlerteam sich auf das Wesentliche konzentrieren und so sein volles Potenzial entfalten kann. Banken sollten diese innovativen Technologien für alle Aufgaben einsetzen, bei denen kein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Pflegen Sie Ihr Daten-Ökosystem!

Daten sind das Herzstück des Finanzökosystems. Sie stammen aus einer Vielzahl von Quellen: Kundenprofile, Transaktionen, Geschäftsprozesse, Kundenserviceprotokolle und sogar externen Quellen, wie Drittanbietern. Darüber hinaus werden sie in einer Vielzahl unterschiedlicher Formate gespeichert. Diese Daten sind ein wertvoller Rohstoff für die Erkennung von Risikofaktoren für Finanzbetrug und Geldwäsche – jedoch nur, wenn sie in geeigneter Form zur Verfügung stehen. Damit sie zur Basis eines erfolgreichen Geschäftsbetriebs werden können, müssen sie erfasst, organisiert, gespeichert und analysiert werden – erst dann können sie umgewandelt und an ihren Bestimmungsort weitergeleitet werden. Die Unfähigkeit, auf diese unstrukturierten Daten zuzugreifen und sie für eine wirksame Risikoerkennung und -analyse nutzbar zu machen, ist einer der Hauptgründe für anhaltende Defizite in der Betrugs- und Geldwäscheprävention.

ISO 20022 wird den globalen Zahlungsverkehr um Standardisierung, Struktur und umfangreichere Daten bereichern. Tatsächlich nannten 37 % der nordamerikanischen Banken, die im 4. Quartal 2022 im Rahmen der Umfrage von SEEBURGER und Celent zum Thema ISO 20022-Bereitschaft befragt wurden, verbesserte Betrugs- und Geldwäscheprävention als einen der wichtigsten Vorteile, die sie sich von der Umstellung versprechen:

Abb. 2: Wird die Herangehensweise an ISO 20022 den Nutzen einschränken?Quelle: Celent Global ISO 20022 Readiness Survey, 2022.
Abb. 2: Wird die Herangehensweise an ISO 20022 den Nutzen einschränken?
Quelle: Celent Global ISO 20022 Readiness Survey, 2022.

Durch die Nutzung von ISO 20022 auf einer agilen, sicheren und skalierbaren Plattform können Banken Risiken mit detaillierteren Überwachungsoptionen steuern:

Transaktionsüberwachung:

  • Nutzung zusätzlicher Überweisungsdaten, einschließlich strukturierter Informationen über Schuldner und Gläubiger.
  • Zugang zu detaillierteren Zahlungsfeldern, die die Identifizierung von Mustern zu verbessern, z. B. bestimmte Kombinationen von Risikomerkmalen, die mit kriminellen Aktivitäten in Verbindung stehen.
  • Tiefere Einblicke in den gesamten Zahlungsstrom und die Verifikation der Gegenpartei erlauben eine robustere Risikoabdeckung.

Überwachung auf Betrug:

  • Bessere Identifizierung von Zahlungsbetrug und effizientere Wiedereinziehung von Geldern durch hochwertigere Daten.
  • Echtzeitüberwachung und Bekämpfung komplexer Betrugsrisiken.
  • Verbesserung bestehender Betrugsüberwachungsmechanismen, Identifizierung von Schwachstellen und Überlagerung von Transaktionen mit zusätzlichen und höherwertigen Daten.

Durch die Einrichtung eines intelligenten, prädiktiven Betrugspräventions- und AML-Programms unter Verwendung einer flexiblen, sicheren und skalierbaren Integrationsplattform können Finanzinstitute nicht nur die Prävention, Aufdeckung und Untersuchung von Finanzkriminalität vorantreiben, sondern diese auch intelligenter und schneller gestalten. Ein ganzheitliches Risikoprofil von Kunden, Konten und Transaktionen ermöglicht es den Ermittlern, sich auf die wirklichen Problemfälle zu konzentrieren, anstatt Zeit mit Fehlalarmen zu verschwenden. Eine vereinfachte IT-Infrastruktur, niedrigere Kosten und ein ganzheitlicheres Risikomanagement tragen dazu bei, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu fördern.

Wie SEEBURGER Sie unterstützen kann

Bei SEEBURGER arbeiten wir seit vielen Jahren mit weltweit führenden Banken zusammen und haben so tiefen Einblick in ihre Kernsysteme und Anwendungen gewonnen. Wir verstehen, welche geschäftlichen Anforderungen sie haben, wie Daten integriert und verwaltet werden müssen und vor welchen Herausforderungen Banken bei der Migration auf eine neue Infrastruktur und der Entwicklung neuer Dienste stehen. Mit diesem Wissen sind wir ideal positioniert, um Ihre Migrationsprozesse so reibungslos und erfolgreich wie möglich zu gestalten.

Mit dem SEEBURGER Payments Integration Hub meistern Sie das Onboarding von Firmenkunden und deren Datentransfers, Self-Services zum Testen und Konfigurieren, Anwendungsintegration, Validierung und Transformationsaspekte (einschließlich der Konvertierung in den neuen Messaging-Standard ISO 20022) – schnell, reibungslos und bei Bedarf agil skalierbar.

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Den kompletten Bericht über die globale Umfrage „Ready Or Not – Here It Comes: There’s No Hiding From ISO 20022” finden Sie hier zum kostenlosen Download:

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Ulf Persson

Ein Beitrag von:

Als SVP Strategic Product Management and Analyst Relations, ist Ulf für das strategische Produktmanagement, das Produktmarketing, die globalen Analystenbeziehungen und die Führung in Bezug auf die SEEBURGER-Integrationstechnologie, -Plattform und -Integrationsdienste verantwortlich. Dazu gehören auch strategische Vertriebs- und Marketinginitiativen. Ulf arbeitet in verschiedenen vertikalen Branchen wie Finanzdienstleistungen/Zahlungsverkehr, Automobil, Logistik, Versorgungsunternehmen, Einzelhandel, Konsumgüterindustrie und Fertigung. Ulf verfügt über mehr als 30 Jahre globale Geschäfts- und Technologieerfahrung in den Bereichen Produkt- und Lösungsbereitstellung für Integrationstechnologien (EAI, EDI, B2B, MFT, API usw.), Analytik und Big Data, Cloud Services, digitale Transformation und verschiedene Brancheninitiativen. Bevor er im Oktober 2016 zu SEEBURGER kam, war er in verschiedenen globalen Führungspositionen bei internationalen Anbietern von Business-Integrationstechnologie und Cloud-Services tätig.