Mehrere Schlüsseltrends prägen die Landschaft im Jahr 2024 und erfordern die Aufmerksamkeit von Fachleuten für die Bekämpfung von Finanzkriminalität und Betrugsmanagement. Diese Trends umfassen KI-gestützte Lösungen, Technologien und Ressourcen, die Nutzung von Daten, regulatorische Erwartungen und einen verstärkten Fokus auf proaktive Maßnahmen.
Sind Sie auf dem Laufenden? In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Trends bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität im Jahr 2024, wobei wir uns auf neue Trends konzentrieren, die es zu beachten gilt, sowie auf Trends, die ihren Platz in der Liste vom letzten Jahr behalten. Sie bevorzugen Video? Sehen Sie sich das begleitende Webinar an.
Die neuen Trends bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität im Jahr 2024
Mehr Investitionen und Integration mit KI
Die wichtigsten Trends bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität im Jahr 2024 sind eindeutig: mehr Investitionen in und Integration von KI. Nachdem das vergangene Jahr das Potenzial der KI-Technologie gezeigt hat, wird das Jahr 2024 das Jahr sein, in dem Unternehmen einen noch größeren Nutzen im Kampf gegen Finanzkriminalität sehen. Zu den Vorteilen gehören umfassendere und schnellere Ermittlungen, aktuelle, von KI erstellte Fallzusammenfassungen, sofortige Berichte über verdächtige Aktivitäten, in denen alle über einen Kunden gesammelten Informationen zusammengefasst werden, und vieles mehr. Zu den Backend-Funktionen gehören die Analyse von Ermittlern, die automatische Zuweisung von Aufgaben und erweiterte Feedback-Analysen. Es wird erwartet, dass generative KI in diesem Jahr alle Bereiche der Finanzkriminalitätsbekämpfung (KYC, CDD, AML, Betrug, Watchlist-Management) erreichen wird. Unternehmen müssen KI übernehmen, investieren und integrieren, um ihr Potenzial zu maximieren und Kosten zu sparen.
Im Jahr 2023 setzten Finanzdienstleister zunehmend KI-Innovationen wie den Sensa Copilot und den Sensa Investigation Hub von SymphonyAI ein. Die Entwicklung dieser Anwendungsfälle wird sich weiterhin rasant ausweiten und zu neuen Entwicklungen und Möglichkeiten des Einsatzes von KI führen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Das Tempo der Innovation muss jedoch gesteuert und kontrolliert werden. Daher ist es sinnvoll, bei der Einführung neuer KI-Innovationen und -Plattformen - insbesondere bei der Integration von Drittanbietern - eine gründliche Due-Diligence-Prüfung vorzunehmen und sicherzustellen, dass sie im Rahmen der gesetzlichen Vorschriften funktionieren und eine sichere Umgebung für die Verarbeitung und Speicherung von Daten schaffen. Die Entwicklung dieser Anwendungsfälle wird sich weiterhin rasch ausweiten und zu neuen Entwicklungen und Möglichkeiten der Nutzung von KI führen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Darüber hinaus integrieren Unternehmen wie Adobe, Microsoft und Google bereits KI in ihre Produktangebote, die in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt werden können. Es ist zu erwarten, dass sich dies in den nächsten zwölf Monaten und darüber hinaus fortsetzen wird, da viele Tech-Firmen mit hohem Tempo innovieren. Laut einer Studie von Aperio wird erwartet, dass die KI-bezogene Softwareindustrie bis 2026 auf 26,67 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, während andere Unternehmen davon ausgehen, dass sie 76 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Es ist also sehr wahrscheinlich, dass der Einsatz von KI in diesem Jahr in jeder Branche Einzug halten wird, um die Produktivität, Effektivität und Effizienz zu steigern.
Vertikalisierte Sprachlernmodelle (LLMs) zur Verbesserung
Eine wichtige Entwicklung bei der Einführung generativer KI im Jahr 2024 sind vertikalisierte große Sprachmodelle (LLMs) - im Gegensatz zu horizontalen LLMs wie ChatGPT -, die die Art und Weise verbessern, wie wir KI-Inputs und -Outputs nutzen und verbrauchen, insbesondere auf Unternehmensebene für spezifische Anwendungsfälle. AML und Betrugsmanagement sind die besten vertikalen Beispiele für diesen Fortschritt und profitieren bereits davon.
Im Gegensatz zur Explosion von generischen Open-Source-GPT-Modellen im Jahr 2023, die für jedes verfügbare Open-Source-Thema trainiert werden (von Hunderassen bis hin zu komplexen IT-Codierungspraktiken), steigt auf Unternehmensebene die Nachfrage nach branchenspezifischen Modellen, die für ein bestimmtes Fachgebiet und/oder einen bestimmten Industriesektor trainiert wurden. Der Komfort besteht darin, dass die Modelle, wenn sie einmal eingerichtet sind, keine Erklärung des fachlichen Kontexts oder der in diesem Umfeld üblichen Akronyme benötigen, um von Anfang an einen unmittelbaren Wert und Ergebnisse zu liefern und das Vertrauen der Endbenutzer in die Technologie zu stärken.
Dies ist ein Wendepunkt auf mehreren Ebenen der Prävention von Finanzkriminalität. Die Ermittler können viel schneller als bisher recherchieren und kontextbezogene Informationen zusammenstellen, indem sie den Chatbot fragen, anstatt selbst zu recherchieren. Auf diese Weise werden auch die Ergebnisse verbessert und das Unternehmen, das den Chatbot einsetzt, spart Geld, da für jede Untersuchung viel weniger Zeit aufgewendet werden muss. Darüber hinaus kann durch den Einsatz vertikal-spezifischer Gen-KI-LLMs eine Einheitlichkeit bei Fallzusammenfassungen und Verdachtsmeldungen geschaffen werden, was deren Qualität verbessert. Es ist nicht nur das Frontend, das davon profitiert. Durch den Einsatz einer solchen Software profitieren Unternehmen von Verbesserungen bei der Daten- und Feedback-Analyse, die dann wieder in das LLM einfließen und es mit der Zeit verbessern.
Es ist daher leicht zu erkennen, warum dies ein großer Trend ist - am sichtbarsten ist die Beschleunigung der Produktivität durch die Gewährleistung genauerer Ergebnisse, aber auch viele andere Vorteile. KI-Anwendungen von der Stange für bestimmte Branchen (z. B. Finanzdienstleistungen, Bekämpfung von Finanzkriminalität, Betrug oder Versicherungen) werden sich immer mehr durchsetzen und die Zeit bis zur Wertschöpfung von Software verkürzen. So werden die Unternehmen die Früchte ihrer Investitionen viel schneller als bisher ernten können.
In Verbindung mit dem Aufschwung vertikaler KI-Software wird erwartet, dass Cloud Computing in diesem aufstrebenden Bereich eine große Rolle spielen wird. Entwickler können ihr Produkt verbessern und es den Nutzern zur Verfügung stellen, sobald Änderungen der Vorschriften oder Anfragen von Kunden eintreffen. Dies beschleunigt die Fehlerbehebung in der Software, schafft Mehrwert und setzt interne IT-Teams für andere Projekte frei.
Gen AI Copiloten werden die Effizienz und Produktivität auf breiter Front steigern
Die Integration von KI-Copilot-Technologie, die von vertikalisierten LLMs unterstützt wird, wird unmittelbare Ergebnisse zeigen und gleichzeitig die Produktivität und Effizienz steigern. So nehmen beispielsweise Ermittlungen im Bereich der Finanzkriminalität oft viel Zeit in Anspruch - manuelle Datenerfassung, Überprüfung dieser Daten, Aktualisierung von Notizen in der Fallakte, Ermittlung des Ermittlungsstatus usw. Gen AI Copilots ändern diese Dynamik, indem sie schnell und effizient relevante Daten für die Ermittler in einem viel kürzeren Zeitrahmen finden, als wenn sie diese Aufgabe selbst erledigen, und aufzeigen, wann Daten/Beweise zur Akte hinzugefügt werden müssen, um eine vollständige Fallakte zu erstellen.
Forrester Research stellt fest, dass "KI-Initiativen in Unternehmen die Produktivität und kreative Problemlösung um 50 % steigern werden", während McKinsey schreibt, dass 60-70 % der Arbeit, die Mitarbeiter derzeit verrichten, mit aktueller generativer KI-Technologie automatisiert werden könnten, wobei Unternehmen wie Microsoft aktiv in diese Technologie investieren. Dieser Prozentsatz wird mit Sicherheit steigen, wenn sich die Entwicklung von KI-Anwendungen und LLMs verbessert, was den Weg für eine breitere Einführung von KI innerhalb von Branchen und branchenübergreifend in größerem Umfang als heute ebnen wird. Software wie der Sensa Copilot wird nicht nur in der Lage sein, bei der Zusammenfassung von Ermittlungen und der Erstellung von Berichten zu helfen, sondern wird zweifellos auch in anderen Bereichen wie KYC, CDD, Zahlungsbetrug und Sanktionsprüfung helfen.
Eine Neubewertung des Einsatzes von KI/Maschinenlerntechniken
Die Techniken des maschinellen Lernens (ML), die in den letzten zehn Jahren verfeinert wurden, gewinnen im Jahr 2024 aufgrund ihrer Vorhersagefähigkeiten an Bedeutung. Die im Schatten der generativen KI oft vergessene Fähigkeit der prädiktiven KI, Risikoähnlichkeit, abnormales Verhalten, neue Muster und Bedrohungen aufzuzeigen, rückt wieder in den Vordergrund, nachdem sie 2023 kurzzeitig von der generativen KI in den Schatten gestellt wurde.
Drei Kernaspekte haben sich verändert und sind die treibende Kraft hinter diesem Konzept:
- Modernere Techniken - neben den Fortschritten bei den Fähigkeiten der prädiktiven KI haben sich Techniken wie Deep Learning dramatisch verbessert und erleichtern komplexe Aufgaben der Mustererkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache mit unglaublicher Genauigkeit. Darüber hinaus sorgt der bemerkenswerte Fokus auf Interpretierbarkeit und Fairness dafür, dass die Modelle nicht nur leistungsfähig, sondern auch transparent und ethisch einwandfrei sind, wodurch Risiken und Verzerrungen gemindert werden.
- Leistungsstarke Kombination - entweder prädiktive KI oder generative KI zu verwenden, ist schön. Es hat sich jedoch gezeigt, dass die Kombination dieser beiden Fähigkeiten in einer Lösung weitaus vorteilhafter und komplementärer ist und es den KI-Fähigkeiten ermöglicht, eine bessere Leistung zu erbringen und gleichzeitig das Benutzererlebnis zu verbessern. Moderne KI- und maschinelle Lernverfahren helfen beispielsweise bei der Vorhersage von Ergebnissen in den Bereichen Mustererkennung, Risikobewertung, Erkennung von Anomalien usw., indem sie diese Ereignisse vorhersehen und Abhilfemaßnahmen vorschlagen, bevor sie eintreten. In Verbindung mit Gen-KI kann die automatisierte Inhaltssuche beispielsweise die Ergebnisse der prädiktiven KI als Input/Einblick nutzen, um das Bild der gesammelten Daten zu verbessern, das sie den Endnutzern liefert, und so eine ganzheitlichere Sicht auf die damit verbundenen Umstände und Fakten bieten und gleichzeitig die Effektivität der Ergebnisse erhöhen.
- Kosten - wo Unternehmen in der Vergangenheit einen Wucherbetrag für das Testen älterer KI-/Maschinenlerntechniken in ihren Umgebungen ausgaben, sind die Kosten für das Training von Modellen gesunken. Während die Modelle besser und komplexer geworden sind, verwenden wir größere Datensätze, so dass die Genauigkeit gestiegen ist. In der Tat verdoppelt sich die Genauigkeit der KI alle sechs Monate. Daher ist ihr Betrieb jetzt kostengünstiger.
Einheitslösungen" werden sich bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität ausbreiten
Um von den Vorteilen neuer Technologien und KI-Innovationen zu profitieren, gewinnt das Modell einer "Einheitslösung" an Zugkraft. Der Ansatz der umfangreichen Anpassung oder des Kaufs bzw. der Entwicklung von Software, die genau auf Ihre Anforderungen zugeschnitten ist, wird immer seltener angewandt, da die Kosten, der Aufwand und die praktischen Aspekte einer solchen Vorgehensweise die Budgetausgaben begrenzen und die Art und Weise der Nutzung, Aufrüstung und Modernisierung der Abläufe beeinträchtigen.
Bei der Bekämpfung der Finanzkriminalität scheinen die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften von Jahr zu Jahr zu steigen, und dennoch müssen die Haushaltsgenehmigungen und Ausgaben jedes Jahr mehr und mehr abdecken! Ein "One-size-fits-all"-Lösungsansatz kann Aspekte wie die Kernplattform, Upgrades, Patches, Bugfixes und die Fähigkeit, neue KI-Innovationen zu implementieren oder die bereits vorhandene KI zu aktualisieren, zu einem kostengünstigeren Preis rationalisieren. Dies bietet einen höheren ROI und ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis, da die Ausgaben gesenkt und die technischen Möglichkeiten optimiert werden.
Was die KI betrifft, so lassen die vier vorangegangenen Trends darauf schließen, dass die Investitionen in KI, die Kombination aus prädiktiver und generativer KI und die Integration von KI für bestimmte Anwendungsfälle, wie z. B. die Einhaltung der AML-Vorschriften, zunehmen und die Akzeptanzraten schnell steigen. Damit ML-Algorithmen, LLMs und Large Action Models (LAMs) die bestmögliche Leistung erbringen können, sollten sie schnell ausgeführt und in eine Kernplattform integriert werden, um Ergebnisse zu liefern. Dies wird erschwert, wenn die Software in erheblichem Maße angepasst wurde oder so individuell ist, dass ein Upgrade bzw. eine Bereitstellung lange Zeit in Anspruch nimmt. Der Prozess, um alles zum Laufen zu bringen, ist langwierig, mühsam und kostspielig, was die Ressourcen und das Budget betrifft. Außerdem sind die Finanzinstitute durch die Zeit, die für die Implementierung maßgeschneiderter Produkte benötigt wird, mehr Sicherheitsrisiken ausgesetzt, bis ihr maßgeschneidertes Produkt fertig ist.
Durch die Einführung eines SaaS-Produkts mit optimierten, konstant wettbewerbsfähigen Algorithmen für jeden Anwendungsfall können Finanzinstitute die Zeit bis zur Wertschöpfung von ML-Software drastisch verkürzen und sich gleichzeitig so schnell wie möglich gegen die ständig aktualisierten regulatorischen Risiken absichern. Darüber hinaus können die Technologie und ihre Vorteile schneller weiterentwickelt werden, da die Entwickler sehen können, wie das Produkt in der Breite genutzt wird. Das Ergebnis? Bessere Software, bessere Kapitalrendite, modernste KI und ein System, das Finanzkriminelle viel schwerer ausnutzen können.
Verstärkte Förderung des Informationsaustauschs zur Bekämpfung von Betrug und Geldwäsche
Der Bedarf an besserer Datenqualität und Konnektivität ist ein langjähriges Thema in der Finanzkriminalitätsbekämpfung. 2024 wird jedoch ein größerer Druck auf die Interkonnektivität innerhalb einer Organisation, mit aussagekräftigen externen Datenquellen und unter Gleichgesinnten von den Führungskräften ausgeübt, um den operativen Aufwand und die Auswirkungen auf die Mitarbeiter zu reduzieren.
Die Finanzinstitute wissen, dass sie in anderen Bereichen ihrer Organisation über Daten verfügen, die für die AML-Prozesse nützlich sein und dazu beitragen könnten, die Reibungsverluste für die Kunden zu verringern, die sich aus der Tatsache ergeben, dass sie sich mit mehreren Kontaktpunkten auseinandersetzen müssen. Diese Daten könnten, wenn sie verstanden und zur Verfügung gestellt werden, dazu beitragen, Probleme beim Verständnis von Kunden-/Risiko-/veränderten Risikoprofilen zu lösen. So könnten z.B. Underwriting- und Kreditdaten von Kreditfunktionen oder andere Arten von nicht-finanziellen Risikodaten (z.B. juristische Daten) Firmenkunden helfen oder Angaben zum wirtschaftlichen Eigentum liefern.
Der Zugriff auf weitere spezielle externe Datenquellen, die kuratiert werden, um doppeltes "Rauschen" zu entfernen oder neue Datenfelder wie ESG-Daten in das Bild einzubringen, wird ebenfalls genauer betrachtet. Alle haben mit den gleichen Kernherausforderungen zu tun, versuchen aber unterschiedliche Ansätze, um die gleichen Endergebnisse zu erzielen.
Darüber hinaus plädieren Branchenberichte wie der von der Financial Action Task Force (FATF) im November 2023 veröffentlichte Bericht Illicit Financial Flows from Cyber-Enabled Fraud (Unerlaubte Finanzströme durch Cyber-Betrug ) weiterhin für einen besseren Datenaustausch. Eines der wichtigsten Ergebnisse dieses umfassenden Dokuments ist die innerstaatliche Koordinierung des öffentlichen und privaten Sektors, der durch den Austausch von Informationen zusammenarbeitet, um cybergestützten Betrug und Geldwäsche einzudämmen.
Die Unterstützung der internationalen Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Branchen und Sektoren wird bei den Ermittlungen und der Wiedererlangung betrügerischer Erlöse helfen. Nur durch Zusammenarbeit können Unternehmen und die in ihnen ansässigen Länder schnell reagieren und im Idealfall Betrug und Geldwäsche verhindern, bevor sie entstehen, indem sie das Bewusstsein schärfen und ihre Aufdeckungsverfahren stärken. Dies kann auf verschiedenen Wegen erreicht werden, z. B. durch wichtige Gipfeltreffen, bei denen die Anonymität der Finanzinstitute gewährleistet ist, sowie durch die Unterzeichnung und Nutzung neuer Technologien, die dieses Problem angehen sollen.
Der Zahlungsverkehr verändert sich weltweit
Der Zahlungsverkehr wird in zwei Jahren anders aussehen als heute, was durch die Erwartungen an sofortige Zahlungen, den einfachen grenzüberschreitenden Geldverkehr und die sich ändernden Rahmenbedingungen und Vorschriften für den Zahlungsverkehr noch verstärkt wird.
So sind beispielsweise Echtzeitzahlungen bei Konto-zu-Konto-Zahlungen (A2A) und eine stärkere Überwachung digitaler Geldbörsen in mehreren Ländern im Kommen. Dazu gehören:
- Die kontinuierliche Weiterentwicklung von ISO 20022 und Messaging-Standards
- Die Pakete PSD3 und PSR1 zielen darauf ab, den Zahlungsverkehr "weiterzuentwickeln, nicht zu revolutionieren", indem Hindernisse beseitigt, Transaktionen erleichtert und die Wettbewerbsbedingungen für Banken und Nichtbanken gleichermaßen verbessert werden (Hinweis: Die endgültige Entscheidung wird gegen Ende 2024 erwartet).
- Weitere Verzögerungen bei den SEPA-Verfahren der EU (Sepa Credit Transfer, Sepa Instant Credit Transfer, Sepa Direct Debit Core, SDD Business-to-Business)
- Laufende Überprüfungen auf Länderebene von Gesetzen zur Anwendbarkeit von AML/CFT und Aufsicht über Verwahrer digitaler Geldbörsen (Fiat- und Kryptowährungen)
Dies führt zu einer erhöhten Komplexität, wenn es darum geht, schnell zu handeln, Lösungen zu aktualisieren und neue Risiken zu bewältigen.
Parallel dazu werden die USA versuchen, ihre Open-Banking-Initiative durch Programme wie Pay by Bank auszuweiten. Dies wird den Geldfluss in Echtzeit gewährleisten und die Kosten für die Händler senken, aber wahrscheinlich auch zu einem Anstieg der potenziellen Finanzkriminalität führen.
2023 Trends, die auch im Jahr 2024 noch relevant sind
AI-Gesetzgebung und AML/Sanktionsvorschriften
Länderspezifische Ansätze zur Regulierung von KI werden auch 2024 fortbestehen, ebenso wie prinzipienbasierte Gesetze, die KI-Innovation, KI-Ethik und Verbraucherrechte erfassen. Auch Gesetzesänderungen in den Bereichen Geldwäsche und Terrorismusbekämpfung sowie Zahlungsverkehr werden die parlamentarischen Verfahren weltweit durchlaufen, da Regierungen und Regulierungsbehörden unterschiedliche Positionen zu den wichtigsten Prioritäten einnehmen.
Daher ist mit neuen Vorschlägen, Erlassen und Umsetzungsproblemen zu rechnen, die eine rasche Umsetzung erfordern, wobei der Zeitraum zwischen der Verabschiedung von Gesetzen und ihrer Umsetzung immer kürzer zu werden scheint.
Zum Beispiel,
- Großbritannien | Die Verordnungen zum Gesetz über Wirtschaftskriminalität und Unternehmenstransparenz (Economic Crime and Corporate Transparency Act 2023 (Commencement No. 1) Regulations) traten am 15. Januar 2024 in Kraft und haben Auswirkungen auf Aspekte der Geldwäsche und des Betrugs, einschließlich Transaktionen mit gemischtem Eigentum, verstärkte Sorgfaltspflicht in Bezug auf Hochrisikoländer und Informationsaustausch zwischen bestimmten regulierten Unternehmen in Bezug auf Kunden, wenn dies bei der Durchführung der Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden helfen kann, um Wirtschaftskriminalität zu verhindern oder aufzudecken. Die neue Richtlinie der Regulierungsbehörde für den Zahlungsverkehr über die 50:50-Erstattung trat ebenfalls in Kraft und wird die Institute wahrscheinlich mit Kosten belasten, die auf Betrugs- und Compliance-Funktionen ausgerichtet sind, insbesondere wenn die Systeme und Kontrollen nicht modernisiert wurden, um verdächtige Muster und Betrug zu erkennen.
- EU | Der PSD3-Vorschlag der Europäischen Kommission (13. Juli 23) wird zusammen mit einer Verordnung über Zahlungsdienste(PSR1), die einige Aspekte der PSD3 ergänzt und präzisiert, voraussichtlich frühestens Ende 2024 verabschiedet werden und die Zahlungslandschaft, wie wir sie heute kennen, verändern.
Diese Änderungen wirken sich auf AML, Betrug und Kryptowährungen sowie auf die Innovation der KI-Technologie aus. So gilt das KI-Gesetz der Europäischen Union als das umfassendste und spezifischste KI-bezogene Gesetz, das die Entwicklung und Nutzung von KI, die Sicherheit der Verbraucher und den Schutz der Privatsphäre umfasst, und auch die Executive Order von US-Präsident Biden, die sich auf die sichere und vertrauenswürdige Entwicklung von KI konzentriert, wird voraussichtlich noch vor Ende des Jahres ihre Ergebnisse offenlegen. Die Bundesbehörden haben seit der Verordnung bereits mehr als zwei Dutzend Maßnahmen ergriffen, weitere Fristen folgen im Februar, März und April.
KI-gestützte Kriminalität wird zunehmen
KI ist nützlich für die Bekämpfung der Finanzkriminalität, aber nicht nur die Gesetzeshüter setzen sie ein. KI-unterstützte Probleme nehmen zu: Fake News verbreiten sich in den sozialen Medien und untergraben das soziale Vertrauen und die Demokratie, während KI-generierte Bilder mit gefälschten Kontoeröffnungen und anderen Personen von Interesse in Verbindung gebracht werden. Im Finanzwesen geht es vor allem um die künstliche Stimmerzeugung oder die Deep Fake Video-Technologie zur Identitätsnachahmung, die es böswilligen Akteuren ermöglicht, Sicherheitsbarrieren zu umgehen.
In einem aktuellen Bericht der britischen Regierung über die Sicherheitsrisiken der generativen KI heißt es: "Bis 2025 wird die generative KI wahrscheinlich eher bestehende Risiken verstärken als völlig neue schaffen, aber sie wird die Geschwindigkeit und das Ausmaß einiger Bedrohungen deutlich erhöhen. Die Schwierigkeit, technologische Fortschritte vorherzusagen, schafft ein beträchtliches Potenzial für technologische Überraschungen; zusätzliche Bedrohungen, die nicht vorhergesehen wurden, werden mit ziemlicher Sicherheit auftauchen. Das Jahr 2024 wird also mit Sicherheit voller alarmierender Möglichkeiten sein. Die Finanzinstitute werden ihr Bestes tun, um solche Probleme zu entschärfen, indem sie die neueste Software einsetzen, die diese Probleme aktiv bekämpft, sobald sie entstehen.
Geldwäsche und Betrug werden zunehmen
Mit dem globalen Wirtschaftsabschwung von 2023 verursachte eine Lebenshaltungskostenkrise Probleme in der ganzen Welt. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums hat heute jeder vierte Mensch in den Industrieländern finanzielle Probleme. Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass Geldwäsche, Betrug und andere Finanzverbrechen zunehmen werden. Außerdem haben heute mehr Menschen als je zuvor Zugang zu KI-Tools, die zur Begehung von Straftaten genutzt werden können. In der Vergangenheit haben gesetzestreue Bürger möglicherweise drastische Maßnahmen ergriffen, um Rechnungen zu bezahlen. So geriet z. B. der Betrug mit autorisierten Push-Zahlungen (APP) außer Kontrolle und der Versicherungsbetrug stieg in Großbritannien sprunghaft an. Es ist kein Wunder, dass Einzelpersonen Opfer von Betrügereien und betrügerischen Aktivitäten werden können. Nach Angaben von Zurich sind betrügerische Sachschäden um 31 % gestiegen.
Ein Anstieg der Inflation war in der Vergangenheit ein Nährboden für Kriminalität. Als die Inflation in den frühen neunziger Jahren zurückging, sank auch die Kriminalitätsrate in den USA und Europa. Daher müssen die Ermittler in Sachen Finanzkriminalität wachsamer denn je sein, wenn es um Risikowarnungen für Personen geht, die noch nie mit dem Gesetz in Konflikt geraten sind. Die Einführung eines fortschrittlichen und robusten Warnverfahrens zur Erkennung solcher Fälle wird vielen Institutionen im Jahr 2024 helfen.
Erhöhte Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in einem Markt mit Qualifikationsdefizit
Es gibt viele Qualifikationsdefizite in den Bereichen, die zur Unterstützung der globalen Bemühungen zur Bekämpfung der Finanzkriminalität erforderlich sind. KI-Anwendungsfälle drücken die Nachfrage nach Fähigkeiten in Bereichen wie Datenwissenschaftlern, Sanktionsexperten und Ermittlern der Stufen 1 und 2. Von den 10 gefragtesten Qualifikationen für 2024, die Forbes auflistet, haben fünf einen Bezug zur Bekämpfung von Finanzkriminalität (KI, Daten, Cloud Computing, maschinelles Lernen und Cybersicherheit). Die hohe Nachfrage nach Mitarbeitern bei gleichzeitigem Fachkräftemangel ist keine neue Entwicklung, sondern seit 2018 ein wachsendes Problem. Die Beschäftigung von Mitarbeitern mit übertragbaren Fähigkeiten oder die Weiterbildung von Mitarbeitern in nachrangigen Positionen kann für Unternehmen der Weg sein, um mit der aktuellen Technologie und ihren künftigen Fortschritten Schritt zu halten.
Die sich entwickelnde Landschaft des Jahres 2024 und darüber hinaus wird diesen Druck noch verstärken und von den Unternehmen verlangen, dass sie die sich ändernden Bedürfnisse rechtzeitig antizipieren und gleichzeitig ihre Teams vergrößern, um Gesetze und fortschrittliche Technologien auf der ganzen Welt zu berücksichtigen.
Verfeinerung der Echtzeit-Funktionen zur Aufdeckung von Finanzkriminalität
Wie schon in den vergangenen Jahren stehen die Finanzinstitute unter dem Druck der Aufsichtsbehörden, die Überwachung von Transaktionen in Echtzeit zu ermöglichen. Da das digitale Banking weiter zunimmt - 2024 werden voraussichtlich 3,6 Milliarden Menschen allein das Online-Banking nutzen - nehmen auch die Transaktionen rasch zu. Diese Zahlungen werden nicht nur zwischen Privat- und Geschäftskonten verschoben, sondern auch das Medium ändert sich - mobile Banking-Apps, kartenlose Optionen, digitale Geldbörsen usw. Beides wird den Status quo weiter stören.
Darüber hinaus wollen die Aufsichtsbehörden, dass die Finanzinstitute nachweisen, dass sie Transaktionen auf AML in Echtzeit überwachen; wie und wie das im Einzelnen aussieht, ist jedoch von Bank zu Bank und von Land zu Land unterschiedlich. Die Banken müssen herausfinden, wie sie die Erkennungsüberwachung auf sinnvolle Weise verbessern können, ohne eine Flut neuer Warnungen zu erzeugen und Risiken in Echtzeit zu übersehen. Gleichzeitig müssen sie die bestehenden AML-Vorschriften einhalten, um verdächtige Transaktionen zu stoppen, sobald sie auftreten. Auch wenn dies problematisch erscheinen mag, bietet es doch auch Chancen und Potenziale durch einheitliche End-to-End-Systeme, die in allen Bereichen der Prävention von Finanzkriminalität eingesetzt werden können.
Anhaltende Komplexität und Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Sanktionen
Dank der 40 nationalen Wahlen im Jahr 2024 werden sich im Laufe des Jahres viele Änderungen an den Sanktionslisten ergeben, insbesondere für PEPs, Ehegatten/Geschwister von PEPs usw. Die anhaltenden Konflikte im Iran, im Gazastreifen und in der Ukraine werden sich auch weiterhin auf Sanktionen, die Umgehung von Sanktionen und die Verhinderung der Finanzierung von Kriegsaktivitäten durch Handelsbewegungen auswirken.
Die AML-Compliance-Funktionen werden sich dieser Komplexität stellen, wahrscheinlich durch Umschulung des Personals und moderne Screening-Technologien (z. B. Watchlist-Management), sofern es die Budgets zulassen, um eine echte Echtzeitfähigkeit, genauere Warnmeldungen und ein verbessertes Fallmanagement zu ermöglichen.
Proaktive Institutionen, die Software zur Bekämpfung von Personen auf Beobachtungslisten einsetzen und geschultes Personal haben, werden eher in der Lage sein, mit neuen Sanktionen umzugehen, sobald diese auftauchen. Für diejenigen, die noch nicht so weit sind, muss die Implementierung von Sanktionssoftware wie SymphonyAIs Name Screening und Transaction Screening oberste Priorität haben.
Schlussfolgerung
Die Trends zur Bekämpfung der Finanzkriminalität im Jahr 2024 sind dramatisch, in gewisser Weise vorhersehbar, aber - was noch wichtiger ist - mit dem richtigen Know-how, den richtigen Teams und der richtigen Technologie lösbar. Es ist von entscheidender Bedeutung, sie zur Kenntnis zu nehmen und Schritte zu unternehmen, um sie im weiteren Kontext und innerhalb der eigenen Organisation zu verstehen. Es ist wichtiger denn je, der Bedrohung durch Betrug, Geldwäsche und andere Formen der Finanzkriminalität mit robuster, leistungsstarker Software wie SymphonyAI zu begegnen - einer preisgekrönten Software, die von mehr als einem Drittel der 100 größten Banken der Welt in ihrem Kampf gegen Finanzkriminalität eingesetzt wird.
Ein generativer KI-Ermittlungsassistent und der Sensa Investigation Hub können Ihre bestehende Software ergänzen und die Ermittlungen revolutionieren. Buchen Sie noch heute eine Demo.
