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Aufgrund des technologischen Fortschritts hat sich alles auf digitale Plattformen verlagert, was zu einer Zunahme sowohl von Finanztransaktionen als auch von Geldwäschefällen geführt hat. Darüber hinaus betreffen Probleme bei der AML-Überwachung auch Finanzinstitute. Weltweit investieren Fintech-Unternehmen jährlich 2 Billionen US-Dollar in die Bekämpfung von Geldwäschefällen. Vor diesem Hintergrund hat sich die Überwachung von Geschäftstransaktionen in den letzten Jahren zu einem entscheidenden Bestandteil der Geldwäschebekämpfung entwickelt. Um verdächtige Aktivitäten schnell zu erkennen, haben Banken und andere Finanzinstitute eine „Know Your Customer“-Transaktionsstruktur entwickelt .

KYC-Transaktion – Ein kurzer Überblick

Dank der Transaktionsüberwachung können Finanzinstitute die Finanztransaktionen von Verbrauchern sofort überwachen, um Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu stoppen. Finanzunternehmen erstellen außerdem Kundenprofile und wenden Due-Diligence-Verfahren an, um eine Risikobewertung zu erstellen.

Modernisierung des Prozesses der Transaktionsüberwachung

Viele Finanzorganisationen möchten heute modernste Methoden zur Überwachung von Transaktionsvorgängen einsetzen. Ziel ist es, Fälle von Geldwäsche und anderen Finanzkriminalität zu reduzieren. Dennoch ist es ineffektiv und zeitaufwändig, veraltete Methoden zu verwenden.

Digitale Lösungen, die Big Data mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (KI und ML) integrieren, verbessern KYC-Transaktionssysteme. Dadurch wird das System zur Erkennung und Offenlegung betrügerischer Aktivitäten verbessert. Dies ermöglicht es Finanzinstituten, verdächtige Geschäfte zu bewerten und Know-Your-Customer-Transaktionslösungen zu modernisieren.

Darüber hinaus liefern ML- und KI-gesteuerte Systeme präzisere Authentifizierungsergebnisse und erstellen gründliche Bewertungen von Due-Diligence-Methoden. Neben der Aktualisierung von Benutzerprofilen für potenzielle Finanzverbrechen in der Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft bietet der Know-Your-Client-Transaktionsservice.

Um die Effektivität der Risikoanalyse zu verbessern, können neue Technologien Anomalien identifizieren und Redundanzen aus Benutzerdatensätzen entfernen. Ein Bereich von ML ist tiefes neuronales Lernen. Künstliche neuronale Netze (ANNs) ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen.

Algorithmen für tiefe neuronale Netzwerke können Aufgaben wiederholt ausführen, die Qualität der Ausgabe verbessern und es Unternehmen ermöglichen, die Transaktionsreihen Ihrer Kunden effektiv zu kennen und verschiedene Hindernisse zu überwinden.

Auswirkungen der Nichteinhaltung von AML-Protokollen

Finanzunternehmen können mit hohen Geldstrafen und langfristigen Sperren belegt werden, wenn sie gegen KYC-Standards und Gesetze zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) verstoßen. Darüber hinaus können Unternehmen Strafverfahren, einem negativen Ruf auf dem Markt und Einschränkungen ausgesetzt sein.

Die oben genannten Probleme können Finanzunternehmen schnell ruinieren und gleichzeitig den täglichen Betrieb beeinträchtigen. Die Regulierungsbehörden drängen Unternehmen, ihre Aktivitäten einzuschränken, indem sie vorübergehende oder langfristige Verbote verhängen und grenzüberschreitende Transaktionen einschränken. Darüber hinaus haben Strafverfolgungsbehörden die Befugnis, finanzielle Vermögenswerte einzufrieren, was die Liquidität eines Unternehmens belastet.

Verwendung des „Know Your Customer Transaction“-Ansatzes mit KI

Dank der oben genannten digitalen Technologie sind sich Finanzinstitute aller potenziellen wirtschaftlichen Gefahren bewusst und erleichtern so die Bekämpfung von Geldwäsche. Darüber hinaus müssen Finanzinstitute regelmäßig AML- und KYC-Verfahren durchführen, um Finanzkriminalität zu bekämpfen.

Das Hauptziel des Rahmenwerks „Know Your Customer Transaction“ besteht darin, Situationen der Geldwäsche zu erkennen und zu bekämpfen. Finanzinstitute müssen KI-gesteuerte Techniken implementieren, die die Berechnung der Risikobewertung verbessern, ohne die Compliance-Beauftragten unter Druck zu setzen. Die neuesten Anti-Geldwäsche-Protokolle helfen bei der Entwicklung eines Aktionsplans zur Bekämpfung von Finanzkriminalität, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.

Amerikanische AML-Anforderungen verstehen

Um das wachsende Problem der Terrorismusfinanzierung und Geldwäsche zu bekämpfen, haben die USA den Bank Secrecy Act (BSA) erlassen.

1. Finanzinstitute müssen AML-Systeme einrichten, um Straftaten im Zusammenhang mit Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu bekämpfen.
2. Bevor Finanzinstitute Dienstleistungen erbringen, müssen sie „Know Your Customer“-Verfahren (KYC) durchführen, um Verbraucherdaten zu sammeln.
3. Die Finanzunternehmen müssen gemäß den Vorschriften mindestens fünf Jahre lang Verdachtsmeldungen (Suspicious Transactions Reports, STR) organisieren.

Die Sechste Geldwäscherichtlinie: Ein Überblick

Finanzunternehmen, die in europäischen und US-amerikanischen Gerichtsbarkeiten tätig sind, müssen Lösungen zur Überwachung von Kundentransaktionen einsetzen, um Kriminalität zu bekämpfen.

Finanzinstitute müssen sich an strenge 6AMLD-Kriterien halten, um Finanzkriminalität zu bekämpfen und versteckte Ultimate Beneficial Ownership (UBOs) aufzudecken. Darüber hinaus werden Organisationen, die AML-Standards missachten, durch schwere behördliche Strafen dazu ermutigt.

1. Finanzinstitute, die in Geldwäsche verwickelt sind, müssen mit harten Konsequenzen rechnen. Beispielsweise können Unternehmen mit hohen Geldstrafen belegt werden oder ihnen der Zugang zu öffentlicher Unterstützung verwehrt werden.
2. Auch seriöse Kunden und Finanzinstitute unterliegen strafrechtlichen Sanktionen. Unternehmen müssen die Konsequenzen tragen, wenn ein Unternehmen wegen unzureichender Aufsicht für schuldig befunden wird.
3. Wenn ein Kunde wegen Geldwäschevorwürfen zur Rechenschaft gezogen wird, muss er eine Freiheitsstrafe von mindestens vier Jahren verbüßen.

Fassen wir es zusammen

Hochrisikokunden stellen eine Gefahr dar, die der Finanzinfrastruktur schaden könnte. In dieser Situation sollten Finanzunternehmen im Rahmen des Onboarding-Verfahrens Risikobewertungen durchführen. Darüber hinaus prüft der AML-Hintergrund die Anmeldeinformationen der Kunden anhand von PEPs und globalen Beobachtungslisten.

Durch die Zusammenarbeit mit einem Drittanbieter können Sie Kenntnisse über Ihre Kundentransaktionssysteme gewinnen , die die Finanztransaktionen der Kunden kontinuierlich verfolgen. Seriöse Lieferanten können auch AML-Screening-Lösungen mit ML- und KI-Algorithmen anbieten, die bei der Erstellung von Verbraucherrisikoprofilen helfen, um Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu reduzieren.