Warum KI für aufsichtsrechtliche Compliance inzwischen unverzichtbar ist

Kernaussagen:

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in Unternehmen hat weltweit stark zugenommen. Laut einer McKinsey-Umfrage stieg der Anteil binnen der letzten sechs Jahre von ca. 50% auf 72% 2024.¹ Dieses Wachstum zeigt sich auch in Bezug auf aufsichtsrechtlicher Technologie. Von 2024 bis 2033 wird eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 36,7% erwartet. Bis 2033 soll das Marktvolumen 29,6 Milliarden USD erreichen.² Auch die aufsichtsrechtliche Compliance wird durch KI grundlegend verändert. In den vergangenen 18 bis 24 Monaten hat sie sich bereits von einer optionalen Zusatztechnologie zu einem unverzichtbaren Instrument zur Prävention vor Finanzdelikten entwickelt.

Zentrale Entwicklungen wie die Einführung von ChatGPT im November 2022, die zunehmende Verbreitung von KI-Anwendungen und die wachsende Komplexität von Finanzdelikten haben diesen Wandel maßgeblich vorangetrieben. Gleichzeitig haben steigende aufsichtsrechtliche Anforderungen sowie der Trend zu nahezu echtzeitigen digitalen Compliance-Prozessen den Druck auf Finanzinstitute erhöht, fortschrittliche und datenbasierte Technologie einzusetzen. Zusätzlichen Antrieb erhielt diese Entwicklung im Juli 2024 durch die KI-Verordnung der EU, die als erster umfassender aufsichtsrechtlicher Rahmen für den vertrauenswürdigen und ethischen Einsatz von KI unter menschlicher Aufsicht gilt.

Entwicklung der KI im Bereich Compliance für die Prävention von Finanzdelikten

Künstliche Intelligenz hat sich von schlichten logischen Operationen bis zu detaillierten Schlussfolgerungen und Trendprognosen erheblich weiterentwickelt. In den frühen 2000er-Jahren gewannen Datenanalyse und maschinelles Lernen an Bedeutung. In den 10er-Jahren folgten tiefe neuronale Netze, die natürliche Sprache verarbeiten, maschinelle Übersetzungen durchführen und Bilder erkennen konnten. Entsprechend wurden auch die Einsatzmöglichkeiten von KI in aufsichtsrechtlicher Technologie immer leistungsfähiger.

Mit ihrer technologischen Reife ist KI zugleich kosteneffizienter, vertrauenswürdiger und transparenter geworden. Dazu haben besonders Fortschritte bei erklärbarer KI und der Minderung algorithmischer Verzerrungen beigetragen. Dennoch setzte sich KI erst Anfang der 20er-Jahre auf breiter Ebene durch. Die Einführung von ChatGPT veränderte die Wahrnehmung von KI grundlegend und machte sie zu einem zugänglichen Werkzeug, das ohne technische Fachkenntnisse für alltägliche Aufgaben eingesetzt werden kann.

Die Entwicklung branchenspezifischer KI für die Compliance im Bereich Finanzkriminalität verlief ähnlich wie die allgemeine Entwicklung künstlicher Intelligenz. Anfangs lag der Schwerpunkt auf dem Erfassen und Sortieren von Daten. Schon bald aber kamen automatisierte Arbeitsabläufe im aufsichtsrechtlichen Meldewesen, Prüfpfade und einzuhaltende Fristen hinzu. Es folgten kontinuierliche Überwachung, fortschrittliche Datenanalyse sowie die Integration verschiedener Systeme, die Unstimmigkeiten und Compliance-Risiken problemlos erkennen.

Heute unterstützt KI die Compliance bezüglich Prävention von Finanzkriminalität u.a. durch prädiktive Datenanalyse, Risikoprofilierung, fortschrittliche Verknüpfungsanalyse, das Screening von negativen Medienberichten und Erkennen entstehender Risiken. Dies liefert Echtzeiterkenntnisse, steigert die Effizienz des Risiko-Managements und stärkt die Compliance.

Abgesehen von prädiktiver Analyse und dem Echtzeiterkennen von Anomalien, spielt KI eine zusehends zentrale Rolle beim Bereitstellen von Unternehmensanalysen sowie bei der Effizienzsteigerung. Mittels intelligenter roboterbasierte Prozessautomatisierung (RPA) können Compliance-Beauftragte risikoreiche Aufgaben priorisieren, falsch-positive Treffer reduzieren und, bei gleichzeitig höherer operativer Effizienz, aufsichtsrechtliche Entwicklungen stets antizipieren.

KI und Compliance: Wie internationale Regulierungsbehörden vorgehen

Künstliche Intelligenz sorgt nicht nur für eine beispiellose Effizienz in der Compliance, sondern erweist sich auch als äußerst wertvoll für Unternehmensanalysen und Nachhaltigkeit. So kann sie etwa dazu beitragen, die Kundenerfahrung und das Onboarding zu verbessern sowie operative Risiken zu reduzieren.

Das Financial Stability Board (FSB) erklärte bereits im Bericht „Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services: Market Developments and Financial Stability Implications“ vom November 2017: „Unsere Analyse zeigt eine Reihe Vorteile. Insgesamt bieten Anwendungen künstlicher Intelligenz und des maschinellen Lernens erhebliches Potenzial, sofern ihre spezifischen Risiken angemessen gesteuert werden. Finanzinstitute haben wirtschaftliche Anreize, KI und maschinelles Lernen für geschäftlichen Anforderungen einzusetzen. Möglichkeiten zur Kostensenkung, Verbesserungen im Risiko-Management und Produktivitätssteigerungen haben die Einführung gefördert, da sie ingesamt zu höherer Rentabilität beitragen.“ ³ 

Aufsichtsbehörden weltweit haben die Einschätzung des FSB wiederholt bestätigt und den Einsatz von KI gefördert. Viele Länder haben aufsichtsrechtliche Erprobungsräume eingeführt, also kontrollierte Umgebungen, in welchen Aufsichtsbehörden die Auswirkungen von KI bewerten können, während Unternehmen ihre Lösungen vor deren umfassenden Einführung weiterentwickeln.

Die Canadian Securities Administrators (CSA) haben etwa einen Erprobungsraum, der eine zeitlich begrenzte Lockerung bestimmter aufsichtsrechtlicher Anforderungen ermöglicht. Louis Morisset, damals Vorsitzender der CSA und Präsident sowie heutiger CEO der Autorité des Marchés Financiers: „Es ist das Ziel dieser Initiative, Unternehmen die Nutzung innovativer Produkte, Dienstleistungen und Anwendungen in ganz Kanada zu erleichtern und dabei einen angemessenen Anlegerschutz sicherzustellen.“ ⁴

Ähnliche Erprobungsräume gibt es mittlerweile weltweit, u.a. von der FINMA in der Schweiz, De Nederlandsche Bank, verschiedenen Kapitalmarktaufsichtsbehörden in der MENA- und APAC-Region sowie von der Financial Conduct Authority (FCA) in Britannien.

Während Aufsichtsbehörden Rahmenbedingungen zur Förderung von Innovation schaffen, setzt Finanz- und Regulierungstechnologie KI auf vielfältige Weise ein. Diese Ansätze verändern die Branche grundlegend von fortschrittlichen Compliance-Analysen zu prädiktiven Erkenntnissen für das Risiko-Management. Im Folgenden betrachten wir, wie KI Finanz- und Regulierungstechnologie verändert.

• Europa

Die OECD fordert Regierungen und private Organisationen auf, in Forschung und Entwicklung zu investieren, um Innovation im Bereich vertrauenswürdiger KI voranzutreiben. Die meisten OECD-Länder gewähren steuerliche Vergünstigungen für Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung. Elizabeth McCaul, Mitglied des Aufsichtsgremiums der Europäischen Zentralbank (EZB): „Es ist nicht länger die Frage, ob künstliche Intelligenz eingesetzt wird, sondern wie dies möglichst effektiv und verantwortungsvoll geschieht. Wir können die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um Daten zu entschlüsseln, Risiken zu verstehen und Prozesse zu beschleunigen. Hierdurch bleibt in einer komplexer werdenden Welt mehr Zeit für menschliche Analyse und Entscheidungsfindung.„ ⁵ 

• APAC

Aufsichtsbehörden im asiatisch-pazifischen Raum betrachten KI und maschinelles Lernen als entscheidend für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit und fördern diesbezügliche Forschung, Entwicklung und Implementierung. Die Monetary Authority of Singapore (MAS) unterstützt seit 2015 mit dem Financial Sector Technology and Innovation Scheme (FSTI) Finanzinstitute beim Einsatz von KI für das Risiko-Management. 2017 folgte das Förderprogramm Artificial Intelligence and Data Analytics (AIDA), das die Einführung von KI und Datenanalysen zusätzlich vorantrieb.

In Taiwan schuf die Financial Supervisory Commission 2018 einen Erprobungsraum für Finanztechnologie und rief die Financial Information Service Platform ins Leben, ein zentrales Daten-Repository für die Entwicklung von KI- und ML-Lösungen.

Auch die Hong Kong Monetary Authority (HKMA) unternahm 2018 einen bedeutenden Schritt, indem sie die Banking Made Easy Task Force zur Förderung von KI und ML für die Regulierungstechnologie und einen offenen API-Standard für die Integration initiierte.

• MENA

Regulierungsbehörden in der MENA-Region unterstützen den Einsatz von KI in der Finanz-Compliance. Aufsichtsrechtliche Erprobungsräume sollen dabei die sichere Einführung von KI in den betreffenden Anwendungsbereichen erleichtern. Solche Räume bestehen unter anderem in Saudi-Arabien, Bahrain, Jordanien sowie den Vereinigten Arabischen Emiraten.

• USA

In den USA haben die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) und die Securities and Exchange Commission (SEC) anerkannt, dass Unternehmen ML-Technologie auf innovative Weise zur Analyse von Information und Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen. Die SEC selbst nutzt bereits maschinelles und tiefes Lernen sowie Datenanalysen für ihre Aufsichtstechnologieinitiativen.

• Britannien

Dort verfolgen die Financial Conduct Authority (FCA) und die Prudential Regulation Authority (PRA) einen innovationsfreundlichen Ansatz bei der Regulierung von KI und unterstützen deren Integration in die Finanzmärkte.

Wie KI zur Voraussetzung für Echtzeit-Compliance wird

Der FSB-Bericht beschreibt, wie sich aufsichtsrechtliche Anforderungen weiterentwickelt haben und weshalb KI in der Compliance zunehmend unverzichtbar wird:

„Neue Vorschriften haben den Bedarf an effizienter aufsichtsrechtlicher Compliance erhöht. Dies hat Banken dazu veranlasst, Prozesse zu automatisieren und neue Analysewerkzeuge einzusetzen, die auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen umfassen. Finanzinstitute suchen nach kosteneffizienten Möglichkeiten, aufsichtsrechtliche Anforderungen zu erfüllen, etwa Aufsichtsvorschriften, Datenmeldepflichten, Regeln zur bestmöglichen Ausführung sowie Vorschriften zur Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung.“ ³

Seitdem haben das zunehmende Volumen und die steigende Geschwindigkeit digitaler Transaktionen, die Zunahme von Finanzdelikten sowie strengere Vorschriften die Verwaltung von Compliance-Funktionen weiter erschwert. Da sich aufsichtsrechtliche Anforderungen von auf Prüflisten fußenden Verfahren zu kontinuierlicher Compliance entwickeln, wird es ohne fortschrittliche KI-gesteuerte Technologien nahezu unmöglich, allen Verpflichtungen nachzukommen.

Warum ist KI für die Prävention von Finanzdelikten und das Risiko-Management unverzichtbar?

• Datenintegrität und Erkenntnisse

Daten bilden die Grundlage jedes Compliance-Programms, sei es bei der Überwachung von Kundenprofilen, der Verfolgung aufsichtsrechtlicher Änderungen oder beim Zugriff auf Echtzeitinformation zur Prävention illegaler Transaktionen. Ohne KI ist es unpraktikabel geworden, integrierte und präzise Datenquellen aufzubauen und kontinuierlich zu aktualisieren oder große Mengen unstrukturierter Daten nach relevanten Risiken zu durchsuchen.

• Kontinuierliche Überwachung

Aufsichtsrechtliche Anforderungen sehen inzwischen eine fortlaufende Überwachung von Transaktionen und Sanktionslisten vor, was in sich schon eine erhebliche Herausforderung darstellt. Kleinste Anomalien zu erkennen und in Echtzeit anhand sich ändernder Risikoprofile zu bewerten, ist ohne KI nahezu unmöglich. Während Finanzvorschriften eine Überwachung rund um die Uhr verlangen, untersagen arbeitsrechtliche Vorgaben in einigen Rechtsordnungen, etwa das deutsche Arbeitszeitgesetz, bestimmte Arbeiten an Wochenenden. KI kann dazu beitragen, diese operative Compliance-Lücke zu schließen.

• Intelligente Automatisierung

Von wiederholtem Ausfüllen von Formularen bis zu regelmäßigen aufsichtsrechtlichen Meldungen verbringen Compliance-Verantwortliche oft einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit Aufgaben von geringem Mehrwert. Hierdurch bleibt weniger Zeit für komplexe Untersuchungen. Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) kann solche Aufgaben effizient übernehmen.

• Netzwerkanalyse

Die manuelle Identifizierung wirtschaftlich Berechtigter ist kaum erfolgversprechend, während Kriminelle fortschrittliche Technologien einsetzen, um Finanzströme und Eigentumsverhältnisse zu verschleiern. Ohne KI verschwenden Compliance-Teams wertvolle Ressourcen mit der Erfassung, Analyse und Kontextualisierung komplexer Beteiligungsstrukturen. KI-gestützte Netzwerkanalyse sorgt hier für schnelle und präzise Erkennung wirtschaftlich Berechtigter.

• Risikoprofile

Echtzeit-Compliance erfordert dynamische Risikobewertungen sowie die Fähigkeit, bei sich ändernden Risikoprofilen automatisch kontinuierliche KYC-Aktualisierungen auszulösen. Hierbei handelt es sich um datenintensive Prozesse mit hohem Volumen, die KI direkt verarbeitet. Die manuelle Bearbeitung würde dagegen unverhältnismäßig viele personelle Ressourcen binden. KI optimiert die Compliance-Kosten und verbessert dabei die Genauigkeit.

• Compliance-Kosten

Steigende Compliance-Kosten entstehen durch Zeitverluste, ineffiziente Prozesse und menschliche Fehler. Das größere Risiko besteht jedoch darin, dass manuelle und zahlenintensive Compliance-Verfahren zu kritischen Versäumnissen, aufsichtsrechtlichen Sanktionen und Reputationsschäden führen können.

• Business Intelligence

Es reicht nicht mehr aus, nur auf bekannte Risiken zu reagieren. Compliance-Teams müssen neue Bedrohungen frühzeitig erkennen und präventive Maßnahmen einleiten. Ohne maschinelles Lernen sind prädiktive und Regressionsanalysen ineffizient und weniger wirksam. KI fungiert hier als Business-Intelligence-Instrument und liefert Erkenntnisse für strategische Entscheidungen und stärkere Wettbewerbsfähigkeit.

Risiken der KI bei der Compliance und wie man sie bewältigt 

Mit zunehmender Einführung von KI bei der Compliance entstehen auch erhebliche Risiken und komplexe Herausforderungen, die sorgfältig gesteuert werden müssen. Finanzinstitute, die KI einsetzen, müssen mit Partnern zusammenarbeiten, die diese Risiken berücksichtigen und deren Lösungen auf ihre Reduzierung ausgerichtet sind.

Da KI große Datenmengen benötigt, sind Datenschutz und Datensicherheit von entscheidender Bedeutung. Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung und die EU-Verordnung zur künstlichen Intelligenz stellen strenge Anforderungen an den Schutz sensibler Information. ML-Algorithmen benötigen ferner umfangreiche Datensätze. Verzerrte oder unausgewogene Daten können hier jedoch zu diskriminierenden Ergebnissen führen. Trotz ihrer Fortschritte sollte KI nicht vollständig autonom arbeiten, vor allem dann nicht, wenn Fehler in Algorithmen oder Prognosen schwerwiegende Konsequenzen verursachen können. Vielen KI-Systemen fehlen weiterhin die notwendige Robustheit, Transparenz und Erklärbarkeit, um den Aufwand für Nutzer zu reduzieren und Vertrauen aufzubauen.

Obwohl KI in der aufsichtsrechtlichen Compliance zunehmend zum Einsatz kommt, sind nicht alle Lösungen gleich leistungsfähig. Ein bekanntes Problem besteht darin, dass KI-gesteuerte Compliance-Software teilweise mehr falsch-positive Treffer erzeugt und dadurch zusätzlichen Arbeitsaufwand verursacht, statt die Effizienz zu steigern.

Die besten KI-basierten Lösungen begegnen diesen Herausforderungen mit robusten, transparenten und erklärbaren Systemen. Sie verfolgen einen hybriden Ansatz, bei dem der Mensch weiterhin in die Entscheidungsprozesse eingebunden bleibt, und legen mit benutzerfreundlichen, ohne Programmierung auskommenden Oberflächen besonderen Wert auf eine einfache Bedienung.

Siron®One: einzigartiger hybrider Ansatz vereint das Beste aus KI und Regelwerken

Siron^®One von IMTF vereint die Stärken beider Welten: eine leistungsfähige regelbasierte Engine und modernste KI-Technologie, was besonders präzise und zuverlässige Auffälligkeiten erzeugt. Mit diesem hybriden Ansatz erhöht Siron®One die Treffergenauigkeit und reduziert falsch-positive Ergebnisse um bis zu 90 Prozent.

Anders als KI-Lösungen, die lediglich als Zusatzmodule eingesetzt werden, ist künstliche Intelligenz in Siron®One voll in die täglichen Compliance-Prozesse integriert. Sie unterstützt Teams reibungslos bei der Bearbeitung von Auffälligkeiten, dem Erkennen von Risiken und bei fundierten Entscheidungen. Menschliche Kontrolle wacht dabei über die reine Automatisierung: Compliance-Teams behalten das Sagen und können zugleich effizienter und wirksamer arbeiten.

Über die Technologie hinaus begleitet IMTF Unternehmen während ihrer Compliance-Transformation. Das umfassende Leistungsangebot umfasst Beratung und Lösungsimplementierung, Anwenderschulungen sowie einen rund um die Uhr verfügbaren Support. Kunden schöpfen so die Funktionen der Plattform vollständig aus und maximieren den Nutzen ihrer Investition für die Compliance.

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Sources:

1. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai 
2. https://market.us/report/ai-in-regtech-market/ 
3. https://www.fsb.org/uploads/P14112024.pdf 
4. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/future-of-regulation/regulating-emerging-technology.html/#figure-5
5. https://www.bankingsupervision.europa.eu/press/interviews/date/2024/html/ssm.in240226~c6f7fc9251.en.html