Programme zur Einhaltung von Finanzkriminalität sind ein Spiel der Warnungen. Zumindest befanden sie sich in der Zeit vor der KI, als Compliance-Groups nach einer linearen Gleichung arbeiteten, bei der mehr Transaktionen mehr Warnungen generierten und mehr Warnungen mehr Analysten erforderten.
Aber Finanzdienstleistungen befinden sich jetzt fest in der Put up-KI-Ära. Das Aufkommen agentenbasierter künstlicher Intelligenzsysteme, die in der Lage sind, Arbeitsabläufe autonom zu denken, zu untersuchen und auszuführen, führt zu der möglicherweise bedeutendsten Veränderung in Compliance-Abläufen seit dem Aufkommen des Internets.
„Die meisten Firmen glauben, dass KI eine Effizienzsteigerung darstellt und dass sie dieselben Prozesse mit weniger Mitarbeitern ausführen können. Wir glauben, dass diese Formulierung falsch ist.“ Madhu NadigMitbegründer und CTO bei Flagrightsagte PYMNTS.
Anstatt Unternehmen dabei zu helfen, größere Alarmwarteschlangen zu verarbeiten, beginnen die heutigen Agenten-KI-Systeme, die Struktur der Finanz-Compliance-Arbeit selbst neu zu gestalten.
„Je mehr Kontext ein Aufzeichnungssystem und ein Aktionssystem haben können, desto mehr Anwendungsfälle können wir bedienen und desto tiefer sind die Anwendungsfälle“, erklärte Nadig.
Das neue Betriebssystem von Agentic AI für die Einhaltung von Finanzkriminalität
Das Aufkommen der Agenten-KI erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem Regulierungsbehörden und Unternehmen mit der Einführung von KI vertrauter werden. Als Flagright im Jahr 2023 als die erste KI-native Lösung ihrer Kategorie auf den Markt kam, wie Nadig es beschreibt, struggle der Markt zu gleichen Teilen von Begeisterung und Skepsis geprägt. Bedenken hinsichtlich Halluzinationen, Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit dominierten die Gespräche.
„In der Zeit vor der KI hat man diese Regeln angepasst, es wurden Warnungen generiert und man hat Leute auf der Grundlage der Warteschlange eingestellt. Ihr Arbeitsdurchsatz hing davon ab, wie viele Leute man hatte“, erklärte Nadig und betonte, dass die Agenten-KI beginnt, dieses Paradigma zu durchbrechen, indem sie über die einfache „Flaggenerkennung“ hinausgeht und sich dem kontextbezogenen Denken zuwendet.
Dieser Wandel kommt zu einem kritischen Zeitpunkt. Finanzinstitute sind mit immer ausgefeilteren Betrugsmethoden, wachsenden regulatorischen Verpflichtungen und Angriffsvektoren konfrontiert, die durch die KI selbst verstärkt werden. Das Ergebnis ist die wachsende Erkenntnis, dass Compliance-Architekturen, die auf statischen Regeln und manueller Überprüfung basieren, möglicherweise nicht mehr ausreichen.
„Die Unternehmen, die gewinnen werden“, sagte Nadig, „werden sowohl die Artwork und Weise überdenken, wie sie KI auf die Compliance-Technologie anwenden, als auch wie sie ein Crew darauf aufbauen.“
Siehe auch: KI verlagert Compliance von der Erkennung zur Untersuchung
Und während Finanzinstitute ihre Compliance-Stacks für das KI-Zeitalter der Finanzkriminalität neu gestalten, sagte Flagright am 17. Juni 12,5 Millionen US-Greenback gesammelt in einer Finanzierungsrunde der Serie A, um sie mit Agentensystemen zu unterstützen, die erklärbare KI-Anwendungsfälle für Untersuchungen, Alarminformationen, Regeloptimierung, Entscheidungsunterstützung und mehr bereitstellen.
„Wir sehen, dass sich die Rolle des Menschen von der bloßen Verarbeitung von Warnungen hin zu einer Rolle als Orchestrator verschiebt, die die Systeme überwacht, die die Verarbeitung durchführen, und für Eskalationen und kontextintensivere Arbeiten da ist“, erklärte Nadig. „Die Warnung selbst wird weniger zentral sein, weil das KI-System über Verhalten, Kontext und Geschichte hinweg schlussfolgern kann.“
Dennoch betonte er, dass Unternehmen „KI nicht als eine magische Blackbox betrachten können, die einfach weitermacht und Ihre Probleme löst.“
Schließlich verlangen regulierte Branchen Governance-Rahmen, die erklären können, wie Entscheidungen getroffen werden, die Einhaltung von Richtlinien nachweisen und der behördlichen Kontrolle standhalten können. Für KI-Anbieter bedeutet das, Systeme zu entwickeln, die bestehende Compliance-Programme verstärken, anstatt sie zu ersetzen.
Das Ende der Compliance durch Benachrichtigungswarteschlange
Herkömmliche Compliance- und Finanzkriminalitätssysteme waren darauf ausgelegt, Entscheidungen und nicht Begründungen zu erfassen. Daher stoßen Unternehmen, die versuchen, KI-Funktionen auf ältere Plattformen zu übertragen, häufig auf Einschränkungen hinsichtlich der Datenverwaltung, Erklärbarkeit und Kontextanalyse.
„Die größte Herausforderung bei herkömmlichen Compliance-Stacks besteht darin, dass sie auf starren Fallstrukturen und deterministischen Regeln basieren“, sagte Nadig.
Die Herausforderung der Starrheit besteht darin, dass moderne Finanzkriminalitätsermittlungen selten isoliert erfolgen. Relevante Informationen können sich in Kundenbeziehungsmanagementsystemen, Zahlungsplattformen, Datenanbietern von Drittanbietern oder internen Betriebstools befinden. Diese Realität führt zu einem neuen Schwerpunkt auf Interoperabilität und Datenkonnektivität.
„Je mehr Kontext ein System aus Aufzeichnung und Aktion haben kann, desto mehr Anwendungsfälle können wir bedienen und desto tiefer sind die Anwendungsfälle“, sagte Nadig.
Das Ziel von Finanzinstituten und FinTech-Plattformen, die sich heute gegen KI-gestützte Finanzkriminalität verteidigen, ist nicht eine autonome, von der Governance losgelöste Entscheidungsfindung, sondern die skalierbare Umsetzung etablierter Compliance-Praktiken. Sie suchen nach Plattformen, die Standardarbeitsanweisungen, Risikorichtlinien und institutionelle Kontrollen direkt in KI-Workflows kodieren.
Die aufkommende Different ist eine KI-native Architektur, in der das Aufzeichnungssystem und das Aktionssystem zusammenlaufen.
„Hier ist ein System, in das Sie Ihre Standardarbeitsanweisungen hochladen können. Sie können das Modell basierend auf dem trainieren, was Sie bereits tun, was Ihre Risikorichtlinien bereits zulassen, und wir beschränken diese Modelle und Agenten auf diesen spezifischen Kontext“, sagte Nadig.
Seiner Ansicht nach wird die nächste Era von Compliance-Organisationen nicht einfach nur kleinere Versionen der heutigen Groups sein. Es werden grundlegend unterschiedliche Organisationen sein, die auf KI-nativen Systemen basieren und nicht nur die Artwork und Weise verändern, wie Arbeit erledigt wird, sondern auch, wofür Menschen überhaupt verantwortlich sind.
„Wir betrachten die Plattform als das KI-native Betriebssystem, das all diese Vorgänge ausführt“, sagte Nadig. „Die KI ist eigentlich Teil der Kerninfrastruktur und keine Ergänzung dazu.“
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