KI als intransparente Black-Box
Grundbausteine einer ethischen KI im Geldwäsche-Transaktionsmonitoring
Praxisbeispiel zur Umsetzung einer pluralistischethischen Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Geldwäscheprävention
Dr. Robert Schmuck
Die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen des Geldwäsche-Transaktionsmonitorings verspricht enorme Effektivitäts- und Effizienzgewinne im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Zur Erörterung einer ethisch angemessenen Nutzung von KI ist eine solche primär utilitaristische Betrachtungsweise allerdings nicht umfassend genug.
KI verspricht enorme Effektivitäts- und Effizienzgewinne für das Geldwäsche-Transaktionsmonitoring. Während bestehende, auf statischen Filtern und Regeln basierende Ansätze Fehlalarm-Quoten von mehr als 90 Prozent aufweisen und dabei im Umkehrschluss nur einstellige Trefferquoten zulassen, können KI-getriebene Ansätze eine Fehlalarm-Reduktion um bis zu 70 Prozent bewirken. Damit verbundene, zweistellige Trefferquoten sind im Rahmen der Nutzung KI-gestützter Verfahren keine Ausnahme.
Wie jedoch auch in anderen Einsatzgebieten der KI, so gehen im Rahmen der Nutzung für das Geldwäsche-Transaktionsmonitoring mit diesem (utilitaristischen) Nutzengewinn zumeist auch ethische – oft intuitiv weniger greifbare – Bedenken einher, die sich primär aus anderen ethischen Perspektiven ableiten lassen.
Dies sind vor allem Bedenken hinsichtlich der finanziellen Ausgrenzung von Minderheiten und der Missachtung des Datenschutzes. Diese Bedenken werden dabei umso stärker formuliert, je weniger die jeweilige KI in der Lage ist, ihre Resultate transparent und nachvollziehbar darzulegen und je weniger Einfluss Anwender, aber auch Betroffene auf die (Re-)Kalibrierung der jeweils genutzten Modelle haben.
Dieser Beitrag aus der Zeitschrift für Corporate Governance (ZCG) (Ausgabe 2, 2023; Seite 72 bis 77) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZCG lesen.
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