Risikobasierter Ansatz der Geldwäsche-Compliance
Künstliche Intelligenz im Zentrum des risikobasierten Ansatzes
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht eine verbesserte Umsetzung des risikobasierten Ansatzes in der Geldwäsche-Compliance
Dr. Robert Schmuck (geb. Holzmann)
Nicht zuletzt aufgrund der immensen Fehlalarmraten des regelbasierten Ansatzes, erscheint KI-basiertes Transaktionsmonitoring eine sinnvolle Alternative im Rahmen der Geldwäsche-Compliance. Der vorliegende Beitrag analysiert in diesem Zusammenhang inwieweit KI-basiertes Monitoring den Anforderungen des risikobasierten Ansatzes (RBA) gerecht wird und argumentiert, dass der Einsatz von KI – insbesondere im Rahmen der Risikoidentifzierung – diesem wesentlich besser entspricht als klassische regelbasierte Ansätze.
Im Zentrum der Finanzkriminalitäts-Compliance steht der sogenannte risikobasierte Ansatz (RBA). Der RBA stellt im Wesentlichen darauf ab, knappe Compliance-Ressourcen – seien sie menschlicher, aber auch technischer Natur – in Abhängigkeit des zugrunde liegenden Risikos einzusetzen. Hochrisikokunden sollen so zum Beispiel einer stärkeren Überwachung und Kontrolle unterliegen als ihre weniger riskanten Pendants. Lösungen, die im Rahmen der Geldwäsche-Compliance genutzt werden, müssen dem RBA entsprechen, um externen und internen Prüfungen standzuhalten
Im Zentrum der Risikoerkennung liegt dabei das sogenannte Transaktions-Monitoring, das heißt die laufende Überwachung von Kundenaktivitäten. Klassischerweise wird diese Überwachung (beispielsweise von Transaktionsdaten) regelbasiert durchgeführt.
Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 6, 2023, Seite 409 bis 414) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
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