Wir unterstützen Banken dabei, mithilfe von KI-Lösungen die Effizienz ihrer Geldwäschebekämpfung zu erhöhen, ohne die Qualität des Risikomanagements zu gefährden.

Die Gesetzgebung zur Bekämpfung von Geldwäsche stellt viele Finanzinstitute vor große Herausforderungen: Sie investieren viel Arbeit in die Bemühungen, die Vorschriften gleichzeitig effektiv und kosteneffizient einzuhalten. Viele haben Systeme entwickelt, mit denen sie ihre Transaktionen überwachen – doch diese Systeme erzeugen eine Vielzahl von Verdachtsmeldungen, die dann manuell überprüft werden müssen. Je größer dabei der Anteil von falsch positiven Meldungen ist, desto weniger trägt das Überwachungssystem zur Risikominderung bei, und desto ineffizienter und personalintensiver ist es.

Aus der Zusammenarbeit mit Finanzinstituten wissen wir, dass viele von ihnen immer noch mit traditionellen, regelbasierten Verfahren arbeiten, um Geldwäsche zu bekämpfen. Solche Methoden führen typischerweise zu einer hohen Anzahl falsch positiver Meldungen – und in der Folge zu viel ineffizienter manueller Arbeit.

Unsere Lösung nutzt künstliche Intelligenz (KI), um verbesserte Algorithmen für die Transaktionsüberwachung zu entwickeln.

In einem unserer Projekte wurden mit Hilfe von HyperCube bis zu 18 % der Kunden, die das maschinelle Lernmodell als verdächtig erkannt hatte, tatsächlich an die Financial Intelligence Unit gemeldet. Zum Vergleich: Vorher hatte die True-Positive-Rate bei 2 bis 3 % gelegen. Der HyperCube-Algorithmus hat außerdem den Anteil der falsch positiven Warnungen erheblich gesenkt. Gleichzeitig bietet er eine ausreichende Risikoabdeckung, um traditionelle regelbasierte Methoden zu ersetzen.

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Wenn Sie mehr Informationen zu diesem Thema wünschen, wenden Sie sich bitte an unsere Experten, die gern von Ihnen hören.

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