Die rasante Entwicklung des regulatorischen Umfelds stellt Finanzdienstleister vor immer neue Herausforderungen. Um „compliant“ (= regelkonform, Gesetzen, Vorgaben und Leitlinien treu) zu bleiben, investieren Unternehmen viel Zeit und Geld, doch für die Wettbewerbsfähigkeit werden effiziente Lösungen zunehmend wichtiger. Die Einbindung künstlicher Intelligenz ermöglicht es Banken, Compliance-Prozesse zu automatisieren und gleichzeitig die Zuverlässigkeit zu steigern.
Ob IT-Sicherheit, Sanktionsscreening, Geldwäschebekämpfung oder ESG-Vorgaben, die Compliance-Abteilungen in Banken stehen vor einer Vielzahl an komplexen und ständig neuen Aufgaben. Um diese Anforderungen zu erfüllen, werden in der Regel neue, teilweise manuelle Prozesse eingeführt und bestehende IT-Systeme angepasst oder erweitert. Dies führt nicht nur zu einem schleichenden Anstieg der Bürokratie, sondern macht Compliance zu einem bedeutenden Kostenfaktor. Gleichzeitig stellt eine Nichteinhaltung der rechtlichen Vorgaben keine Option dar. Unter dem Sammelbegriff „RegTech“ (für regulatorische Technologie) finden sich daher immer mehr technische Antworten auf die Fragen nach intelligenten und effizienten Compliance-Lösungen.
Künstliche Intelligenz (KI) kann Kosten und Aufwand reduzieren
Mithilfe von KI-Algorithmen können wiederkehrende und zeitaufwändige Aufgaben automatisiert werden, so dass Mitarbeiter:innen sich auf komplexe und kritische Bereiche konzentrieren können. Darüber hinaus sind diese Anwendungen in der Lage, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und analysieren und ermöglichen so eine schnellere und präzisere Identifikation möglicher Compliance-Risiken. Dies ist im Banken-/ und Fintech-Sektor besonders wichtig, da viele Geschäftsfelder, wie zum Beispiel der Zahlungsverkehr, Portfoliosteuerung und das Risikomanagement, bereits weitgehend digitalisiert sind.
Ein Anwendungsbeispiel für KI in der Compliance ist das Sanktionsscreening: Hier wird ein System eingesetzt, welches bei auffälligen Transaktionen sogenannte Alerts erstellt und die Mitarbeiter:innen automatisch informiert. KI-basierte Algorithmen treffen dabei erste (Vor-)Entscheidungen, die dann von Mitarbeiter:innen auf Basis des Zwei- oder Mehr-Augen-Prinzips finalisiert werden. Der Alert selbst kann zudem direkt vom System als elektronische Akte mit allen relevanten Informationen zur Transaktion in einer Übersicht angelegt werden. Und sind die KI-Algorithmen einmal integriert, können sie regelmäßig nachtrainiert werden, um die Genauigkeit und Qualität kontinuierlich und kundenspezifisch zu steigern.
Herausforderungen und Risiken beim Einsatz von KI
Nichtsdestotrotz gibt es auch bei der Einführung von KI-Lösungen Herausforderungen und Risiken. Mangelndes Know-how und fehlende Transparenz durch sogenannte „black box“-Verfahren sind Faktoren, an denen der Einsatz von KI oft scheitert. Aber auch unzureichende (Daten-) und Prozessinfrastruktur, fehlende Instandhaltung, allgemeine Kostengründe, Datenschutzvorgaben sowie Missbrauchs- und mögliche Reputationsrisiken erschweren den Einsatz dieser neuen Technologien.
Die begonnene Erklärbarkeits-Revolution bietet Banken nun die Möglichkeit, viele dieser Hürden zu überwinden. Modernste Algorithmen ermöglichen es, die „black boxes“ zu öffnen und so Erklärbarkeit und Transparenz zu gewährleisten. Dieser Wandel hat auch bereits die Regulatoren erreicht, wo intensiv technische Vorgaben für KI-Anwendungen erarbeitet werden. So werden Künstliche Intelligenz und andere RegTech-Ansätze Schritt für Schritt ein festerer Bestandteil des modernen Bankengeschäfts – einschließlich in der Compliance.
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