Unsere Teams haben kürzlich an führenden europäischen Veranstaltungen im Bereich AML Intelligence European FinCrime Summit, ACAMS Europe, der FCA RegTech Forum, und der ICA Future of Compliance Summit. Diese Konferenzen boten einen direkten Einblick in die schnelle Transformation, die Anti-Financial-Crime Compliance derzeit grundlegend verändert.
Hier sind die sechs wichtigsten Trends, die jeder Compliance Professional im Jahr 2025 im Blick haben sollte.
Key Takeaways:
- AI in Compliance: AI Agents und Agentic AI dominierten die Diskussionen auf den Konferenzen. Die tatsächliche Einführung bleibt jedoch vorsichtig und auf enge Use Cases begrenzt. Human Oversight bleibt weiterhin zentral.
- Real-Time AML: Mit dem Aufstieg von Instant Payments und 24/7 Financial Services steigt der Druck auf Institutionen, von statischem, batch-basiertem Monitoring zu real-time und intelligence-driven Detection überzugehen.
- The New Face of KYC: KYC entwickelt sich von punktuellen Prüfungen hin zu kontinuierlichem Customer und Network Monitoring, unterstützt durch AI, Graph Analytics und Dynamic Behavioral Monitoring.
- Crypto Compliance reift weiter: Gleichzeitig entwickeln sich kryptobezogene Geldwäschemethoden schneller weiter als Enforcement-Massnahmen.
- AMLA’s Single Rulebook: AMLA’s Single Rulebook soll die Aufsicht in der EU vereinheitlichen, während Regulierungsbehörden Harmonisierung mit lokalen Realitäten ausbalancieren müssen.
- Collaboration is key: Der Abbau interner Silos und der Ausbau externer Public-Private Partnerships sind entscheidend, um zunehmend komplexe Finanzkriminalität wirksam zu bekämpfen.
1. AI in Compliance – der Hype ist real, die Adoption weniger
AI in Compliance bleibt eines der meistdiskutierten und zugleich meistgehypeten Themen auf allen Konferenzen. Begriffe wie „AI Agents“ und „Agentic AI“ sind zu Buzzwords geworden und zeichnen eine Zukunft, in der AI-powered Systeme den Investigationsprozess unterstützen oder sogar autonom steuern könnten.
Beim Blick auf die tatsächliche Umsetzung zeigt sich jedoch ein differenzierteres Bild. In der Praxis befinden sich viele Finanzinstitute noch in einer frühen Phase, wenn es darum geht, AI operativ einzusetzen.
A recent Synpulse study focusing on Swiss and Liechtenstein banks reveals that while 97% of institutions indicate strong interest or plans for AI in compliance, only 53% report current adoption. And even among adopters, use cases are often limited, primarily involving third-party KYC solutions with embedded AI capabilities.
Kurz gesagt: AI in Compliance bleibt eine strategische Priorität. Die tatsächliche Nutzung ist heute jedoch noch stark von selektiven Piloten und engen Use Cases geprägt.
Die Vision von AI Agents bleibt vorerst aspirational. Auf den Konferenzen diskutierten mehrere Speaker zukünftige Architekturen, in denen AI Agents Daten aufnehmen, Risiken bewerten, Investigations planen, Evidenz sammeln, Ergebnisse empfehlen und vollständige Case Narratives erstellen — jedoch mit finaler Kontrolle durch den Menschen.
- Human-in-the-loop (HITL) remains essential: AI kann repetitive Arbeiten reduzieren und Effizienz steigern. Menschliche Kontrolle bleibt jedoch entscheidend, um Accountability, Transparency und regulatorisches Vertrauen sicherzustellen.
- Praktische Hürden bleiben bestehen:: Institutionen stehen weiterhin vor Herausforderungen bei der Integration in Legacy Systems, beim Management von AI Model Risks, bei der Sicherstellung von Data Quality und bei der Abstimmung von Stakeholdern rund um AI Governance.
Aktuell betreffen die häufigsten AI Use Cases gezielte Funktionen wie Alert Prioritization, KYC Screening, Case Summarization oder Data Enrichment. Die Entscheidungsverantwortung bleibt dabei klar bei menschlichen Experten.
Bei IMTF bestätigt diese Realität unseren Hybrid AI Approach: die Kombination aus AI, rule-based Logic, Automation und Human-in-the-loop Design, um sowohl Effizienz als auch Explainability zu erreichen — und Organisationen dabei zu unterstützen, zunehmend komplexe Compliance-Herausforderungen sicher zu bewältigen.
2. Real-Time AML und End-to-End Investigation Efficiency
“As we want and need faster payments, we also need faster detection without obviously being flooded with false positives. This means investing in dynamic monitoring systems that can combine multiple sets of data, but also in AI to analyze not only traditional transaction data, but also richer know-your-customer data.” — François Villeroy de Galhau, Governor of Banque de France, ACAMS The Assembly Europe
Die rasche Beschleunigung von Instant Payments und Financial-Crime-Typologien hat den dringenden Bedarf an real-time, intelligence-driven Compliance-Systemen geschaffen. Auf den Konferenzen betonten Experten, dass Institutionen mit kriminellen Aktivitäten nur Schritt halten können, wenn Monitoring nicht nur schneller, sondern auch intelligenter und stärker integriert wird.
- Dynamic Monitoring erfordert reichere, multidimensionale Daten.
Statische, rules-based Batch-Monitoring-Systeme gelten zunehmend als veraltet. Für zeitnahe und präzise Erkennung müssen Institutionen Transaktionsdaten mit Behavioral, Contextual und KYC Information kombinieren, um in Echtzeit ein vollständigeres Risk Profile aufzubauen.
- Integration über Risikodomänen hinweg baut Silos ab.
Fraud, AML, Sanctions und Customer-Onboarding-Daten werden noch zu häufig getrennt verwaltet. Durch die Zusammenführung dieser Datenströme können Finanzinstitute Alerts besser verbinden, versteckte Muster erkennen und verdächtiges Verhalten über den gesamten Customer Lifecycle hinweg erfassen.
- AI und GenAI steigern die Produktivität von Investigators.
Vollständige Automatisierung bleibt zwar begrenzt, AI-powered Tools werden jedoch zunehmend eingesetzt, um Investigators zu unterstützen: durch Alert Summaries, Case Narratives, Due-Diligence-Enrichment und bessere Workload Prioritization. Human Oversight bleibt zentral, um Compliance Standards und Trustworthiness sicherzustellen.
„AI is a revolution for data management. The biggest change will be a holistic view and management of the client relationship.“ — Anne-Catherine Colleau, Head of Group Financial Security at BNP Paribas, ACAMS The Assembly Europe.
End-to-end Investigation Workflows verbessern Risk Visibility.
Die Integration von Dynamic Data Feeds, AI-powered Link Analysis und Behavioral Analytics ermöglicht Institutionen den Übergang von fragmentierten, reaktiven Investigations hin zu proaktivem, holistischem Case Management. Dadurch können Punkte systemübergreifend verbunden, Investigations beschleunigt und die Entscheidungsqualität verbessert werden.
3. The New Face of KYC: von statischen Prüfungen zu Dynamic Intelligence
Da Financial-Crime-Techniken immer raffinierter werden, entwickeln sich Know-Your-Customer-Prozesse von statischen Momentaufnahmen hin zu einem kontinuierlichen, dynamischen Verständnis von Kunden und deren Netzwerken.
- Network-based Intelligence verändert die Bewertung von Customer Risk.
Traditionelle KYC-Systeme konzentrierten sich oft eng auf einzelne Kundendaten. Moderne Technologien, unterstützt durch AI und Graph Analytics, bilden zunehmend komplexe Beziehungen über Ownership Structures, Counterparties und Related Entities hinweg ab. Dadurch werden versteckte Verbindungen sichtbar, die auf Organized Crime Rings, Sanctions Evasion, Fraud Networks oder zuvor beendete Kundenbeziehungen hinweisen können. Die Fähigkeit, komplexe Unternehmensverflechtungen zu entwirren und Ultimate Beneficial Owners (UBOs) über Jurisdiktionen hinweg zu identifizieren, wird sowohl für Onboarding als auch für Ongoing Monitoring essenziell.
- Dynamic behavioural monitoring allows continuous KYC updates.
Behörden wie die französische Zentralbank sprechen sich für Tools aus, die Institutionen besser dabei unterstützen, AML/CTF-Regulierungen einzuhalten und KYC Updates auf Basis von Kundenverhalten, Transaktionsmustern oder Veränderungen im Risk Profile auszulösen.
- Enhanced Due Diligence (EDD) for Crypto Clients.
- Für Virtual Asset Service Providers (VASPs) setzen Regulierungsbehörden höhere Standards durch. VASPs müssen strenge AML/CFT-Regeln einhalten, einschliesslich KYC, Suspicious Transaction Report Filing und ID Verification für Transaktionen über 1.000 Euro.
4. Crypto Compliance: New Risks, New Rules
Crypto Compliance reift weiter, kämpft aber weiterhin mit schnell entstehenden Geldwäschetypologien, fragmentierten Tools und cross-jurisdictional Complexity.
- MiCAR & AMLA’s crypto oversight role: Die EU-Verordnung MiCAR führt ein einheitliches Framework für EU Crypto Regulation ein, um AML/CFT-Regeln zu unterstützen. AMLA wird Crypto Due Diligence weiter durchsetzen, High-Risk Institutions beaufsichtigen und Data Sharing koordinieren.
- FATF Travel Rule (Rec. 16) Implementation challenges: Obwohl die Travel Rule im Januar 2025 in Kraft trat, bestehen weiterhin Interoperability Gaps, da es keine einheitlichen Data Exchange Protocols für Crypto gibt.
- VASP Onboarding & Ongoing KYC: Crypto Providers unterliegen inzwischen ähnlichen AML Standards wie Banken, einschliesslich CDD, STR Filing und laufendem Monitoring von Transactions und Counterparties.
- Emerging cross-chain laundering typologies: Privacy Coins, DeFi Protocols, Self-Hosted Wallets und Cross-Chain Bridges werden zunehmend genutzt, um Transaktionen zu verschleiern. Blockchain Analytics und AI werden eingesetzt, um verdächtiges Verhalten und Muster über fragmentierte Ökosysteme hinweg zu erkennen.
5. AMLA’s Vision und der Aufstieg von Smart Supervision
Die Gründung von AMLA ist ein Meilenstein auf dem Weg Europas zu einer einheitlichen Financial-Crime-Aufsicht. Gleichzeitig bestehen weiterhin Bedenken bezüglich Flexibilität, Data Sharing und Proportionality of Enforcement.
- AMLA’s Direct Supervision Model for High-Risk Institutions: Basierend auf dem EU Single Supervisory Mechanism (SSM) wird AMLA ab 2028 die direkte Aufsicht über 40 high-risk, cross-border Financial Institutions übernehmen und dabei Zuständigkeiten von nationalen Regulierungsbehörden und der EBA übernehmen.
- The Role of Article 75 in Enabling Regulated Information Exchange: GDPR Article 75 schafft den rechtlichen Rahmen für regulierten, privacy-compliant Data Exchange zwischen Banken und Regulierungsbehörden über Grenzen hinweg, um gemeinsame Investigations zu unterstützen.
- National regulator concerns – Bridging the Gap Between Central Mandates and Local Risk Realities: Während die Harmonisierung positiv bewertet wird, äusserten einige Regulierungsbehörden Bedenken hinsichtlich möglicher Überregulierung, hoher Ressourcenbelastung und der Frage, wie lokale Realitäten innerhalb des EU-weiten Frameworks ausreichend berücksichtigt werden können.
„While this harmonization is momentous, it also requires a staggering number of resources to get AMLA-ready.“ — Tony Cahalan, Central Bank of Ireland
6. Collaboration and Convergence: Breaking Down Compliance Silos
Da Financial Crime immer komplexer wird, sind fragmentierte Ansätze zur Erkennung und Untersuchung nicht länger tragfähig. Bedrohungen verlaufen über Kanäle, Produkte und Jurisdiktionen hinweg. Dadurch werden sowohl interne Integration als auch externe Zusammenarbeit entscheidend.
- Breaking down internal silos: Moderne AI-powered Platforms sind zunehmend in der Lage, fragmentierte Fraud-, AML-, Sanctions- und KYC-Datenströme in gemeinsamen Investigation Environments zu vereinen. Cross-domain Entity Resolution, Behavioral Analytics und Network Detection führen Risk Signals in Echtzeit zusammen und ermöglichen dadurch ein vollständigeres und zeitnäheres Bild der Financial-Crime-Exposure.
- Public-private partnerships in action: Programme wie Project ASSET von Europol und Irlands Harcourt Initiative zeigen, wie koordinierte Massnahmen zwischen Law Enforcement, Regulierungsbehörden, NGOs und Industrie Investigations beschleunigen, Vermögenswerte einfrieren und kriminelle Netzwerke zerschlagen können.
- Balancing data sharing and privacy: Cross-border Intelligence Sharing bleibt eine rechtliche Herausforderung. GDPR Article 75 bietet ein Modell, um Privacy Protection mit reguliertem Information Exchange zwischen Institutionen und Behörden auszubalancieren.
Towards holistic enterprise risk platforms: Integrierte Plattformen, die Fraud, AML, Sanctions und KYC Data verbinden können, gelten zunehmend als essenziell für enterprise-wide Risk Oversight und wirksamere, ganzheitliche Financial-Crime Prevention.
Conclusion
Da Financial Crime immer raffinierter und grenzüberschreitender wird, stehen Compliance Functions unter wachsendem Druck, sich weiterzuentwickeln und Risiken einen Schritt voraus zu bleiben. Die zentralen Stichworte lauten:
- More real-time.
- More intelligent.
- More collaborative.
Die Themen, die aus diesen Konferenzen hervorgehen, sind nicht theoretisch. Sie prägen regulatorische Erwartungen und definieren, wie future-ready Compliance Functions aussehen werden — mit dem Ziel, Wirksamkeit und Vertrauen in einer schnelllebigen Landschaft sicherzustellen.
Bei IMTF folgen wir diesen Trends nicht nur — wir gestalten sie mit.
Siron®One ist die erste wirklich holistische Anti-Financial-Crime-Plattform, die entwickelt wurde, um die nächste Generation von Compliance-Herausforderungen direkt zu adressieren. Durch die Verbindung von AI, rule-based Detection, intelligent Automation und Human-in-the-loop Decision-Making in einer modularen Lösung ermöglicht Siron®One Finanzinstituten unmatched Precision, Scalability und Efficiency — und hilft ihnen, in einer zunehmend komplexen regulatorischen Landschaft einen Schritt voraus zu bleiben.
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Sources:
