Die Überwachung von Finanzsanktionen im Zahlungsverkehr wird zunehmend komplexer und stellt Finanzinstitute vor zahlreiche Herausforderungen. Manuelle Prüfungsmethoden stoßen dabei angesichts der steigenden Anzahl an Transaktionen an ihre Grenzen.
Einsatz von KI in der Finanzsanktionsüberwachung bei der DZ Bank
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In den vergangenen Jahren hat sich die Anzahl der Treffer in der Finanzsanktionsüberwachung der DZ BANK, die diese Aufgabe nicht nur für das eigene Geschäft, sondern auch für die knapp 700 angeschlossenen Volksbanken Raiffeisenbanken wahrnimmt, vervielfacht. Dies ist auf die Zunahme von internationalen Konflikten, die Globalisierung und die verstärkte Nutzung von Zahlungsdienstleistern zurückzuführen – Faktoren, die zu zusätzlichen Überwachungsanforderungen führen. Neben dem erhöhten Arbeitsaufwand und der hohen Zahl von fälschlicherweise ausgelösten Treffern müssen aufwendige Prüfverfahren eingesetzt werden, um operationelle Risiken und Reputationsrisiken zu minimieren.
Der steigende Umfang war mit der bestehenden Mitarbeiteranzahl nicht mehr zu bewältigen, sodass die Einhaltung des Vier-Augen-Prinzips und damit eine optimale Überwachung nicht mehr sichergestellt werden konnte. Mit einer Vielzahl an technischen Verbesserungen bei Hard- und Software konnte die Verarbeitungsgeschwindigkeit von 140.000 auf 1,3 Mio. Transaktionen pro Stunde gesteigert werden. Doch auch das reichte nicht aus, um die geforderte Qualität mit dem regulatorisch vorgeschriebenen Vier-Augen-Prinzip zu gewährleisten und kurzfristig auf geopolitische Spannungen flexibel reagieren zu können.
Künstliche Intelligenz als Lösung zur Prozesserweiterung
Für die DZ BANK stellte sich die Frage, wie sie eine optimale Finanzsanktionsüberwachung sicherstellen und gleichzeitig die Skalierbarkeit erhöhen kann, um auf Schwankungen und den Anstieg der Treffer aufgrund neuer Vorgaben kurzfristig zu reagieren.
So entstand im Sommer 2023 im Innovation LAB der Bank die Idee zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Eine Machbarkeitsanalyse zeigte dabei, dass eine KI den bisherigen Prozess verbessern kann, um das steigende Treffervolumen effizient abzuarbeiten.
Erfolgreiche Umsetzung des neuen Ansatzes
Dank der neuen Technologie zur teilautomatisierten Mustererkennung und zum maschinellen Lernen fungiert die KI seit September 2024 bei einem Großteil der Trefferbearbeitung als erstes Augenpaar.
Dabei wird die KI anhand von Daten und Erfahrungen aus der Vergangenheit trainiert. Somit erfolgt eine erste schriftlich begründete Empfehlung durch das KI-Modul. Die finale Entscheidung liegt weiterhin beim Mitarbeitenden, der die Empfehlung durch seine menschliche Expertise sorgfältig überprüft.
Die Datengrundlage für die Empfehlung basiert auf Random Forests, ein Machine-Learning-Verfahren, das für Klassifikations- und Regressionsanalysen verwendet wird. Dabei werden mehrere unabhängige Entscheidungsbäume iterativ kombiniert. Konkret bedeutet dies, dass der menschliche Entscheidungsprozess imitiert wird.
Vorteile des neuen Prozesses
Basierend auf den schriftlichen Empfehlungen des KI-Moduls ist der neue Ablauf transparent und nachvollziehbar dokumentiert. Die Finanzsanktionsüberwachung für die angeschlossenen Genossenschaftsbanken erfolgt bei gewohnt hoher Qualität schnell und effizient. Demzufolge steigt die Kundenzufriedenheit und die regulatorischen Anforderungen gemäß der Verordnung über Künstliche Intelligenz (EU AI Act) werden durch den neuen Prozess ebenfalls erfüllt.
Durch die Implementierung des neuen KI-unterstützten Ansatzes gewinnt das Team die notwendige Zeit, um sich auf die Prüfung der komplexeren Treffer zu fokussieren, die weiterhin im Vier-Augen-Prinzip bearbeitet werden.
