Künstliche Intelligenz zur Bekämpfung von Geldwäsche

"Geldwäsche zu bekämpfen bedeutet, den durch schwere Straftaten verursachten Schaden zu beenden. Bekämpfung
der Geldwäsche ist nicht das Ankreuzen von Kästchen". Diese Aussage im Dezember 2019 von David
Lewis, Vorsitzender des Sekretariats der Financial Action Task Force (FATF), verdeutlicht die neuen Erwartungen
der Regulierungsbehörden an die Finanzinstitute bei der Bekämpfung von Geldwäsche und
Terrorismusfinanzierung.
Während laut Europol nur knapp 1% der Gelder aus kriminellen Aktivitäten in der Europäischen Union
von den zuständigen Behörden beschlagnahmt werden, wächst der Druck auf die Finanzinstitute
, kriminelle Transaktionen, in die ihre Kunden verwickelt sind, effektiver aufzudecken. In den letzten
Jahren wurden Rekordstrafen gegen Institute verhängt, deren
Vorkehrungen zur Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (LCB-FT) unzureichend waren.
In diesem Zusammenhang haben sich die modernsten Technologien der Verhaltensanalyse und Data Science
als unumgängliche Werkzeuge für die wirksame Aufdeckung von
Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung etabliert.
Aber sind diese Technologien mit der Realität einer LCB-FT-Abteilung vereinbar, in der die
Teams überwiegend aus Fachleuten bestehen und in der die Nachvollziehbarkeit und Transparenz der Entscheidungen
von größter Bedeutung sind, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten?

"Geldwäsche zu bekämpfen bedeutet, den durch
schwere Straftaten verursachten Schaden zu beenden. Geldwäsche zu bekämpfen bedeutet nicht, ein Häkchen zu setzen".

David Lewis, Financial Action Task Force (FATF)

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