KI und Finanzkriminalitätsprävention
Künstliche Intelligenz im Geldwäsche-Transaktionsmonitoring
Umsetzungsimplikationen für eine ethische künstliche Intelligenz (KI) in der Geldwäscheprävention
Dr. Robert Schmuck
Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) oder des maschinellen Lernens (ML) versprechen insbesondere im Bereich des Geldwäsche-Transaktionsmonitorings – mit heutigen Fehlalarmraten von 95 Prozent (bei kleiner ein Prozent wirklich entdeckter Geldwäsche) – erhebliche Verbesserungspotenziale. Für eine (ethisch) angemessene Nutzung sind allerdings notwendige Prinzipien zu befolgen und durch entsprechendes Management umzusetzen. Der folgende Beitrag gibt hierzu einen Überblick.
Technologien des maschinellen Lernens versprechen in vielen Bereichen, aber insbesondere im Rahmen der laufenden Überwachung der Geschäftsbeziehung auf Finanzkriminalität, erhebliche Effizienz- und Effektivitätsgewinne. Gegenwärtige Fehlalarmraten von oftmals bis zu 99 Prozent – auf Basis althergebrachter, regel-basierter Methoden – binden eine große Menge an Ressourcen, bei gleichzeitigem Ausbleiben von Ermittlungserfolgen. Maschinelles Lernen verspricht hier, risikoorientiert,
diejenigen Transaktionen auszufiltern, die wirklich einer tieferen Nachforschung bedürfen, und diejenigen zu depriorisieren, die trotz Regelalarm, weitestgehend – und in Anbetracht von Kontextfaktoren – ein geringeres Risiko beinhalten.
Dieser Beitrag aus der Zeitschrift Risk, Fraud & Compliance (ZRFC) (Ausgabe 2, 2023, Seite 55 bis 60) wurde von der Redaktion von Compliance-Magazin.de gekürzt.
In voller Länge können Sie ihn und weitere hier nicht veröffentliche Artikel im ZRFC lesen.
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