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25.06.2019 | Bank-IT | Interview | Onlineartikel

"KI macht den Kampf gegen Finanzkriminalität effizienter"

Autor:
Angelika Breinich-Schilly
Interviewt wurde:
Mariola Marzouk

ist Global Head of Financial Crime and Fraud Insights bei BAE Systems.

In Deutschland wird jährlich Geld in Höhe von rund 100 Milliarden Euro gewaschen, so Schätzungen. Wie Banken ihre Bekämpfungsstrategien verbessern können, weiß Mariola Marzouk, Expertin für Finanzkriminalität.

Springer Professional: Können Sie uns aktuelle Zahlen nennen, die den Umfang der Geldwäsche in Europa und in Deutschland jährlich konkretisieren?

Mariola Marzouk: Aufgrund des illegalen Charakters der Transaktionen liegen keine genauen Statistiken vor, so dass es unmöglich ist, eine endgültige Schätzung der jährlich gewaschenen Geldbeträge zu geben, sei es weltweit, in Europa oder in Deutschland. Offizielle Organisationen wie die Financial Action Task Force (FATF) veröffentlichen daher keine diesbezüglichen Zahlen. Aber wir wissen aus Schätzungen über das Ausmaß der Geldwäsche, dass sie ein enormes Problem darstellt. Das Büro der Vereinten Nationen für Drogen- und Verbrechensbekämpfung (UNODC) schätzt beispielsweise, dass jedes Jahr zwischen zwei und fünf Prozent des globalen BIP gewaschen werden. Das sind zwischen 715 Milliarden und 1,87 Billionen Euro pro Jahr. Und eine aktuelle wissenschaftliche Studie über nicht gemeldete Straftaten in Deutschland, eine sogenannte Dunkelstudie, kam zu dem Schluss, dass das gesamte Geldwäschevolumen in Deutschland wahrscheinlich in der Größenordnung von 100 Milliarden Euro jährlich liegt.

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Sie sagen, Millionen sogenannter Verdachtsmeldungen oder SARs (Suspicious Activity Reports) werden von Banken jährlich in der EU eingereicht. Dennoch werden nur zehn Prozent untersucht und weniger als ein Prozent der Erlöse aus Straftaten beschlagnahmt. Wo liegen aus Ihrer Sicht die größten Probleme – bei den Banken oder bei den Behörden?

Ein Hauptproblem ist, was ich "defensive Berichterstattung" nenne. Die Mehrheit der in der EU eingereichten SARs ist defensiv. Die Berichte werden von den Finanzinstitutionen oft so verfasst, dass diese sich gegen eine mögliche Strafverfolgung absichern und nicht, um Erkenntnisse weiterzugeben. Das Vereinigte Königreich hat das Problem erkannt und kürzlich etwa 3,5 Millionen Pfund zugesagt, um das SAR-System neu zu gestalten und sowohl die Technologie als auch die personellen Ressourcen im Companies House, der für die Unternehmensregistrierung zuständigen Agentur, zu stärken. Die Verantwortung dafür, die Probleme zu beheben, liegt gleichermaßen bei den Banken als auch bei den Regulierungsbehörden.

Vor allem steigende Transaktionszahlen machen es den Banken trotz vorhandener Automatisierung schwer, auffällige Bewegungen zu erkennen und diese schließlich als Verdachtsmeldung weiterzuleiten. Was können die Geldhäuser konkret tun, ohne ihre Prozesse vollständig neu aufsetzen zu müssen?  

Die Reduzierung von false-positives ist für die meisten Finanzinstitute der erste Schritt. Beim Abgleich von Transaktionen mit internen und externen Listen verwenden einige Banken zusätzliche kontextabhängige Regeln mit welchen die Anzahl der false positives und damit einhergehend die Anzahl der eher defensiv ausgerichteten SARs reduziert werden kann. Es geht hier nicht um den Einsatz von Machine Learning, sondern lediglich um einfache Regeln. Die Banken, die diesen Prozess durchlaufen haben, melden einen Rückgang von false-positives um fast 60 Prozent und in einigen Fällen sogar um 90 Prozent. Für die Ermittler ist dies sehr erfreulich und für die Quantität und Qualität der Berichte stellt dies einen enormen Unterschied dar.

Viele Banken erledigen spezielle Kontrollen nicht nur per Algorithmus, sondern auch mit großem Personaleinsatz und Investigativ-Teams, die zum Beispiel Firmenkunden genau kontrollieren. Wie kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz hier helfen?

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) werden die Abläufe bei der Bekämpfung von Finanzkriminalität effizienter. Die Genauigkeit wird erheblich verbessert, Betriebskosten werden gesenkt und die Produktivität wird erhöht. Die Verbesserung der Effizienz der Analysten wird gesteigert, indem sie von sich wiederholenden manuellen Aufgaben entlastet sowie menschliche Fehler und falsch-positive Ergebnisse reduziert werden. Den Prüfern verbleibt so mehr Zeit für strategische Aufgaben – ein angesichts der zunehmenden Datenströme unschätzbarer Vorteil.

Kriminelle beschränken sich nicht nur auf ein Institut. Wie können die Geldhäuser miteinander besser kommunizieren, um auffällige Transaktionen zu erkennen?

Der Aufbau eines intelligenteren, schnelleren und erkenntnisgestützten Berichtswesens ist nur möglich, wenn die Finanzinstitute in der Lage und bereit sind, mehr Informationen auszutauschen, nicht nur mit den Regulierungsbehörden, sondern auch mit Kollegen und Branchenverbänden. In der gesamten Branche zum Einsatz kommende Advanced-Analytics-Programme können aus bestimmten Verhaltensmustern und Interaktionen, die Hinweise auf kriminelles Verhalten liefern, Erkenntnisse gewinnen und so zur Aufklärung beitragen.

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