Die Vorteile der Zusammenarbeit bei Betrugsprävention und Geldwäscheerkennung

Allein der Betrug kostet die Weltwirtschaft schätzungsweise 3,7 Billionen US-Greenback professional Jahr, und die Geldwäsche macht derzeit zwei bis fünf Prozent des globalen BIP aus. Die finanziellen Auswirkungen dieser Verbrechen sind erschreckend.

Am 25. Juni trafen sich Branchenkollegen und Führungskräfte zu einem Webinar, moderiert von Christina Brichetto, Senior Product Advertising and marketing Supervisor bei SEON. Zu den Gastdiskutanten gehörten James Nurse, Managing Director bei FINTRAIL; Hannah Becher, Leiterin der Betrugs- und Geldwäscheüberwachung bei Pleo; Matthew Tataryn, Director of Monetary Crime Threat bei Tide Platform; und Jeremy Doyle, Director of Progress, AML Options bei SEONDie Webinar-Aufzeichnung – hier zum Anschauen verfügbar – hat die Bedeutung der Zusammenarbeit zwischen Betrugspräventions- und Geldwäschebekämpfungsteams (AML) eingehend untersucht. Das Gespräch beleuchtete wichtige Strategien, regulatorische Traits und technologische Fortschritte, die es Unternehmen ermöglichen, immer einen Schritt voraus zu sein.

Die Diskussionsteilnehmer diskutierten die Komplexität und Vorteile der Integration von Betrugs- und AML-Groups, die Herausforderungen bei der Skalierung von Operationen und die aktuellen globalen Geldwäschevorschriften. Auch die dringende Notwendigkeit KI-gesteuerter Entscheidungsprozesse neben menschlicher Aufsicht wurde betont. Nachfolgend die wichtigsten Erkenntnisse aus der Diskussion:

1. Überwindung von Kommunikationsbarrieren bei der Betrugs- und Geldwäschebekämpfung

Eine der größten Herausforderungen ist der Mangel an effektiver Kommunikation und klarer Zuständigkeit zwischen den Groups, was eine große Hürde bei den Präventionsbemühungen darstellt. Dieses Downside ergibt sich aus den unterschiedlichen Terminologien und Ermittlungsansätzen, die Betrugs- und AML-Groups verwenden. Viele Organisationen möchten die Barrieren zwischen den Groups abbauen, um die Effizienz und Effektivität der Compliance-Abläufe zu verbessern, und es besteht Interesse daran, wie Technologie dieses Vorhaben durch einheitliche Systeme und Informationen unterstützen kann, um eine bessere abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern.

„In der Vergangenheit gab es aufgrund unterschiedlicher Prioritäten und Verantwortlichkeiten möglicherweise eine gewisse Zurückhaltung (Groups zusammenzulegen). Eine effektive Kommunikation und klare Zuständigkeiten können diese Lücke jedoch schließen. Betrugs- und Geldwäscheermittlungen überschneiden sich oft, und wenn Ermittler mit Erfahrung in beiden Bereichen eingesetzt werden, können Prozesse rationalisiert und Ergebnisse verbessert werden.“
– Matt Tataryn

„Wir haben vor Kurzem unsere Betrugs- und AML-Groups zusammengelegt. Wir sehen Synergien, insbesondere bei der Eskalation von Hochrisikofällen. Ein einziges System ist entscheidend, um Sprachbarrieren zu vermeiden und die Zusammenarbeit zu verbessern.“
– Hannah Beecher

2. Navigieren in neuen regulatorischen Umgebungen im Bereich Monetary Compliance

Regulierungsbehörden weltweit nehmen erhebliche Aktualisierungen vor, um sicherzustellen, dass Vortaten im Zusammenhang mit Geldwäschebekämpfung und Betrug in den Vorschriften berücksichtigt werden, um mit den sich entwickelnden Bedrohungen Schritt zu halten. Insbesondere PSD3 ist auf dem Radar vieler europäischer Fintechs und betont die Betrugsprävention und -zusammenarbeit. Ebenso fördern ISO/IEC 42001 und das kommende EU-KI-Gesetz Finest Practices bei der ethischen Anwendung von KI durch Erklärbarkeit, Transparenz, Datenverwaltung und verbesserte Aufzeichnungsführung.

„Unternehmen müssen anpassungsfähig bleiben und ihre Governance- und Compliance-Rahmenwerke aktualisieren, um mit regulatorischen Änderungen Schritt zu halten. Der Einsatz von Technologien, insbesondere KI, bei gleichzeitiger Gewährleistung von Transparenz und Erklärbarkeit ist von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen proaktiv Strategien entwickeln, um trotz der sich entwickelnden regulatorischen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.“
– Jeremy Doyle

„Die Überarbeitung der PSD3 und das kommende EU-KI-Gesetz sind von entscheidender Bedeutung. Diese Vorschriften werden die Sicherheitsmaßnahmen, Transparenz und Dokumentationsanforderungen für KI-Modelle verbessern. Um diese Vorschriften einzuhalten, müssen wir eine menschliche Aufsicht und eine detaillierte Dokumentation sicherstellen.“
– Hannah Beecher

3. Verbesserung der Betrugs- und Geldwäscheerkennung durch Qualitätsdaten und KI

Die Datenqualität ist für die Erkennung von Betrug und Geldwäsche von entscheidender Bedeutung. Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen kann die Zusammenarbeit fördern, indem er Kosten senkt und manuelle Prozesse wie KYC und Transaktionsüberwachung automatisiert. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens nur so intestine sind wie die Dateneingabe. Hochwertige, genaue Daten stellen sicher, dass diese Modelle betrügerische Aktivitäten effektiv identifizieren und darauf reagieren können.

Diese Technologien sollten eingesetzt werden, um spezifische Herausforderungen zu bewältigen, die der Größe und dem Umfang des Issues angemessen sind. Ein fokussierter Ansatz, der durch Qualitätsdaten unterstützt wird, ermöglicht es den Abteilungen, die Vorteile fortschrittlicher Technologien voll auszuschöpfen und gibt ihnen das Vertrauen, auf breitere Anwendungsfälle auszuweiten.

„Es geht darum, das Potenzial auszuschöpfen, was mich zu der gängigen Redewendung zurückbringt: Rubbish in, rubbish out. Datenqualität und Datenverwaltung sind wirklich wichtige Grundlagen für die Umsetzung (KI- und maschinelle Lerninitiativen zur Betrugserkennung und Bekämpfung von Geldwäsche).“
– Hannah Beecher„Es ist wichtig, Daten rund um den Kunden zu verankern und integrierte Plattformen für gemeinsame Informationen zu nutzen. Dieser Ansatz hilft Groups, fundierte Entscheidungen zu treffen und fördert die Zusammenarbeit.“
– Jeremy Doyle

4. Technologie als Produktivitätsförderer

Durch die Zentralisierung der Daten rund um den Kunden und die Bereitstellung von Informationen über eine integrierte Plattform können Groups zur Verhinderung von Finanzkriminalität die Bereiche Betrug und Geldwäsche trennen oder näher zusammenbringen. In beiden Fällen ist die Bereitstellung eines einheitlichen Aufzeichnungssystems, das Lücken schließt und den einfachen Austausch von Informationen im Kontext des Kundenverhaltens ermöglicht, eine der entscheidenden Voraussetzungen für die Zusammenarbeit und Produktivität zwischen Betrugs- und Geldwäscheteams.

„Die Anomalieerkennung ist eine großartige Möglichkeit, maschinelles Lernen gezielt im Zusammenhang mit Betrug einzusetzen.“
– Matt Tataryn „Wir haben KI implementiert, um Informationen automatisch zu triangulieren, den Überprüfungsprozess zu beschleunigen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.“
– Hannah Beecher

Verbesserte Prävention von Finanzkriminalität

Angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Regulierungslandschaft ist es für den Erfolg entscheidend, mit proaktiven Strategien und kontinuierlicher Verbesserung die Nase vorn zu behalten. Unternehmen können ihre Bemühungen zur Verhinderung von Finanzkriminalität erheblich verbessern, indem sie Technologien nutzen und eine Kultur des Informationsaustauschs fördern. Wir freuen uns darauf, diese wichtigen Gespräche fortzusetzen und wirkungsvolle Veränderungen im Kampf gegen Finanzkriminalität voranzutreiben.

Quellen: