4. EU-Anti-Geldwäsche-Richtlinie erfordert optimierte Risikobewertung – flexibel reagieren!

Die Aufdeckung von Geldwäsche stellt Finanzdienstleister und Banken vor immer größere Heraus­for­der­ungen. Die 4. EU-Anti-Geldwäsche-Richtlinie schreibt vor, dass zukünftig jede Geschäftsbeziehung einzeln überprüft und anhand relevanter Risikofaktoren bewertet werden muss. Um den neuen Ansprüchen der Risikobewertung gerecht zu werden, sollten Finanzdienstleister und Banken daher die Qualität ihrer automatischen Risikobewertung deutlich verbessern. Denn False Positives – falsche Warnmeldungen – führen zu einem enormen manuellen Prüfungsaufwand.

von Dr. Andreas Meyer, Director Risk & Fraud INFORM

Die Vierte Geldwäsche-Richtlinie ist umfangreicher, als es ihre Vorgängerin war. Sie beseitigt Unklarheiten und versucht, Automatismen zu verhindern. Beispielsweise werden einheimische, politisch exponierte Personen (PEP) nun nicht mehr als reguläre Personen beurteilt, sondern genauso wie ausländische PEP. Durch diese und weitere Ergänzungen der Risikobewertung ergibt sich für alle Finanzdienstleister und Banken eine große Anzahl an unterschiedlichen Risikofaktoren. In eine Beurteilung sollten daher alle be- und entlastenden Faktoren gleichermaßen einfließen, um so eine verlässliche Einschätzung der Situation zu gewähren.

Des Weiteren ist die Risikobeurteilung in den letzten Jahren auch vielschichtiger geworden: Zum einen ist durch die Globalisierung die Zahl der internationalen Transaktionen gestiegen, wodurch nicht nur die Überprüfung der Geschäfte, sondern auch das Vorgehen der Geldwäscher komplexer geworden ist. Zum anderen müssen Kunden immer weniger personenbezogene Daten von sich preisgeben. Laut dem neuen Zahlungskontengesetz können Kunden beispielsweise bereits ohne festen Wohnsitz und Ausweispapiere ein Basiskonto eröffnen.

False Positives – Qualität verhindert Quantität

Die Menge an zu bewertenden Transaktionen ist enorm und muss vor allem schnelle und verlässliche Ergebnisse liefern. Ohne eine entsprechende Software ist der Prüfungsaufwand daher nicht zu meistern. In der Praxis wird häufig Software eingesetzt, durch deren ungenaue Ergebnisse eine Vielzahl von falschen Warnmeldungen entsteht. Deren gründliche Überprüfung bringt viele Sachbearbeiter an ihre Kapazitätsgrenzen. Um dies zu verhindern, sollten die Finanzdienstleister und Banken neue Technologien einsetzen, mit denen sie umfangreichere Kundenprofile erstellen können. Denn dadurch lässt sich die Trefferquote bei Geldwäsche erhöhen und die Anzahl der False Positives – deren Richtigkeit manuell überprüft werden muss – minimieren.

Verbesserte Risikoeinschätzung – Effektive Datennutzung

Da immer weniger Kunden zu den Geschäftsstellen der Finanzinstitute gehen, ist es wichtig, die vorhandenen elektronischen Daten effizient zu nutzen und in die Einschätzung des Geldwäscherisikos einfließen zu lassen. Je mehr Daten dafür von der eingesetzten Software ausgewertet werden, desto genauer lassen sich Transaktionen bewerten. Deshalb ist es sinnvoll, sowohl die historischen als auch die aktuellen Daten sämtlicher genutzter Kanäle zu berücksichtigen. Dadurch liegt dem Sachbearbeiter ein detailliertes Profil vor, anhand dessen untypisches Verhalten schnell erkannt und mit dem ähnlicher Kundengruppen verglichen werden kann. In die finale Gesamtbeurteilung der getätigten Transaktion fließen dann zahlreiche be- und entlastende Faktoren, wie etwa eine Transaktion aus einem Hochrisikoland oder ein langjähriges Kundenverhältnis ein.

Effizientes Fallmanagement – Schnell und flexibel reagieren

Diese Gesamtbeurteilung der Risikofaktoren muss stets angeglichen werden, da sich Verhaltensweisen, Geldwäschemethoden und Richtlinien jederzeit ändern können. Ein starrer Regelkatalog, mit dessen Hilfe die Transaktionen überprüft werden, sollte daher durch Techniken wie unscharf formulierte Regeln, Mustererkennung, Data-Mining, Netzwerkerkennung und mathematische Algorithmen ergänzt werden.

Diese und weitere Analyse- und Monitoring-Verfahren reduzieren nicht nur die Fehlerquote, sondern lassen sich auch für die Entdeckung noch unbekannter Geldwäschemethoden einsetzen. Gerade durch voraussagende Analysen werden dem Sachbearbeiter auffällige Verhaltensweisen aufgezeigt. Durch die Analyse der ausgelösten Alarme können Sachbearbeiter und Regelschreiber neue kriminelle Muster erkennen und die Software dementsprechend anpassen.

Kombiniert man zudem selbstlernende und entscheidungsintelligente Techniken mit der Erfahrung der Geldwäschebeauftragten, können die Fehlerrate und somit auch das Fallmanagement deutlich reduziert werden. Denn hat die Software einmal vom Menschen „gelernt“, dass eine aufgezeigte Warnung innerhalb eines Kundenprofils falsch war, wird sie sie bei einer ähnlichen Transaktion in dem besagten Profil nicht erneut auslösen.

Die Einhaltung der neuen Geldwäsche-Richtlinie mag die Banken vor große Herausforderungen stellen, jedoch bietet sie ihnen auch die Chance, ihre Risikobewertung mittels neuer Technologien deutlich zu verbessern und dabei gleichzeitig auch ihre internen Prozesse zu optimieren. Diese Chance sollten die Banken nutzen, um langfristig wettbewerbsfähig bleiben zu können.aj