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Sanktionen gegen Russland im Finanzsektor: KI überwacht Finanztransaktionen  

Nach dem Einfall in die Ukraine in der vergangenen Woche haben die USA, Großbritannien und andere westliche Demokratien strenge Wirtschafts- und Handelssanktionen gegen Russland verhängt. So schloss die Europäische Union (EU) sieben russische Banken vom internationalen Zahlungssystem Swift (Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication) aus. Finanzinstitute benötigen in diesem Zusammenhang Mittel, mit denen sie solche Maßnahmen durchsetzen können, ohne die Geschäftsaktivitäten Unschuldiger zu unterbrechen.

Mit der Überwachungs- und Screening-Lösung von ThetaRay könnten Finanzinstitute und Regierungen sowohl manuelle als auch cyber-automatisierte Versuche erkennen, die die Sanktionen zu verletzten, teilte der Anbieter einer KI-gestützten Technologie zur Überwachung von Finanztransaktionen, die Banken und FinTechs vor Finanzkriminalität schützen könne, mit. Das System habe die Fähigkeit, ausgeklügelte Versuche zur Umgehung von Wirtschafts- und Handelssanktionen zu erkennen, und könne Regierungen und Finanzinstitute dabei unterstützen, die Korrespondenzbankgeschäfte ordnungsgemäß aufrechtzuerhalten, hieß es.

Die Lösung überwacht den Angaben zufolge international grenzüberschreitende Zahlungen durch die Analyse des Swift-Zahlungsverkehrs, Risikoindikatoren und Kundendaten, um verdächtige Aktivitäten über komplexe, grenzüberschreitende Transaktionspfade hinweg zu erkennen – auch solche, die über Strohleute und -firmen getätigt würden. Außerdem würden Transaktionen auf finanzielle Aktivitäten von Personen untersucht, die auf Sanktionslisten stünden, hieß es.

Illegitime Quellen werden blockiert
Die Technologie halte den globalen Zahlungsverkehr für Organisationen und Menschen aufrecht, verhindere jedoch gleichzeitig Geldtransfers von totalitären Regimen und Kriminellen, die mit Sanktionen belegt wurden", so Erel Margalit, Vorsitzender des Verwaltungsrats des Unternehmens: „Statt ganze Länder und Volkswirtschaften zu blockieren, erlaubt sie, nur illegitime Quellen zu blockieren. Dieses System kann Swift ergänzen, weil es sicherstellen kann, dass der Transfer von Geldern nur an legitime Personen geht.“

Swift ist nach Angaben der Deutschen Bundesbank ein Anbieter von weltweiten Kommunikationsdienstleistungen zum Austausch von Informationen zu Finanztransaktionen in standardisierter Form. Swift sei für die reine Übermittlung von Nachrichten verantwortlich, andere Dienstleistungen wie etwa Verrechnungen oder Abwicklungen würden von Swift nicht angeboten, so die Notenbank. So sei das System etwa nicht an der tatsächlichen Verbuchung einer Überweisungszahlung beteiligt, sondern stelle lediglich die technische Infrastruktur und das entsprechende Nachrichtenformat für die Übermittlung der Nachrichten zu Zahlungen zur Verfügung. Die eigentliche Verbuchung erfolge über Zahlungsverkehrssysteme oder Korrespondenzkonten, die die beteiligten Finanzinstitute füreinander führten, hieß es.

Mit Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), Künstlicher Intelligenz (KI) oder Optical Character Recognition (OCR) haben Finanzdienstleister bereits viele Teilprozesse automatisiert. So nutzten sie etwa schon seit längerem RPA, um von Software-Robotern Eingaben in Kernbankensysteme vornehmen zu lassen, bei denen es sich etwa um Altanwendungen handele, mit denen kein automatisierter Datenaustausch über moderne API-Schnittstellen möglich sei, teilte Pegasystems mit. Der nächste logische Schritt sei nun die so genannte Hyperautomatisierung.

Automatisierungstools steuern die Datenflüsse
„Hyperautomatisierung beschreibt die Kombination sämtlicher Automatisierungstechnologien zur weiteren und umfassenderen Automatisierung von Geschäftsprozessen. Diese reichen von Chat- und E-Mail-Bots über Intelligent-Rules- und Next-Best-Action-Engines bis hin zu Natural Language Processing und Machine Learning“, erklärte Michael Baldauf, Industry Architect/ Strategist Financial Service EMEA bei dem Unternehmen: „Der Markt stellt dafür spezielle Plattformen zur Verfügung. Wie ein Werkzeugkasten bringen sie sämtliche Automatisierungstools mit, orchestrieren ihr Zusammenspiel und steuern die Datenflüsse. Dabei sind sie auch in der Lage, vorhandene Software und Instrumente einzubinden, sodass die bisherigen Investitionen der Finanzdienstleister geschützt bleiben. Damit ist erstmals eine echte Best-of-Breed-Architektur wirtschaftlich machbar.“

Um ihre Aufgabe zu erfüllen, würden solche Automatisierungsplattformen in Form einer Zwischenschicht zwischen den Kernbanksystemen und den Spezialanwendungen der Finanzinstitute – etwa für Geldwäschebekämpfung, Online Banking oder Risikomanagement – in die IT-Architektur eingebaut. Dadurch lasse sich eine selbstständige Kommunikation zwischen diesen Systemen mit Hilfe unterschiedlichster Technologien realisieren. Das zahle sich vor allem bei Kernbankensystemen aus, die von den Finanzdienstleistern nicht selbst weiterentwickelt werden könnten, weil sie zugekauft seien oder von einem externen Provider betrieben würden.

KI-basiertes Scoring-System zur Risikobewertung
Auf diese Weise könnten Banken etwa den Prozess der Baufinanzierung umfassend automatisieren. Der Prozess werde online durch den Kunden angestoßen, der mit Hilfe eines Chatbots einen digitalen Antrag ausfülle. Per RPA hole sich die Automatisierungsplattform dann Bewertungsdaten aus einem Altsystem dazu und speise sie in ein KI-basiertes Scoring-System zur Risikobewertung und in ein API-fähiges System zur Bewertung der Immobilie ein. Eine intelligente Rules-Engine für Freigaben leite die Ergebnisse dann zur Bearbeitung an die Backoffice-Systeme weiter. Dort seien die Dokumente des Kunden bereits per OCR ausgelesen, verifiziert und ihre Daten in den Antrag übernommen worden, hieß es.  

Im Falle noch fehlender Dokumente seien diese durch einen integrierten Client Outreach automatisch vom Kunden nachgefordert worden. Wenn der Antrag komplett sei, hole die Automatisierungsplattform per RPA die Grundschuld dazu ein und lege ebenfalls per RPA und/oder API-Kommunikation die Daten zum Antrag im Kernbankensystem an. Sämtliche Freigaben im Laufe des Prozesses würden von der Automatisierungsplattform für das interne Kontrollsystem getrackt. Zudem überwache sie KPIs und SLAs und leitet gegebenenfalls Eskalationen ein.
Finanzinstitute könnten von Hyperautomatisierung in vielerlei Hinsicht profitieren, hieß es weiter. Sie schaffe Linderung für den immerwährenden Kostendruck der Finanzbranche und erlaube es ihr, die immer strengeren Compliance-Anforderungen effizienter zu erfüllen. Nicht zuletzt helfe sie ihr dabei, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen, die durch die zunehmende Digitalisierung während der Corona-19-Pandemie erheblich gestiegen seien, so das Fazit. (ud)

 

Was versteht man unter Data Science und wie ist dies in den Themenkomplex KI einzuordnen? Wozu benötigt eine Bank überhaupt einen Data Scientist und mit welchen Daten und Tools wird hier gearbeitet? Mehr dazu im Podcast Data Science aus der Reihe durch die bank.


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