Von manuell zu schnell: Fortschrittliches Compliance-Management im Bankwesen

Die Aufsichtsbehörden verstärken die Durchsetzungsmaßnahmen bei Nichteinhaltung von Bankvorschriften. Dies kann Führungskräften im Bankwesen Stress und schlaflose Nächte bereiten, während sie sich damit auseinandersetzen, wie sie Vermögenswerte und Kunden schützen können, ohne Strafen zu riskieren.

Kommt Ihnen das bekannt vor? Es handelt sich aus mehreren Gründen um eine herausfordernde Aufgabe:

• Prozesse sind ressourcenintensiv: Die Untersuchung von AML, KYC oder Betrug stützt sich stark auf manuelle Aufgaben wie die Beschaffung von Daten, die Überprüfung von Dokumenten und das Verfassen von Berichten. Diese Ineffizienz führt zu Rückständen bei der Recherche von Warnmeldungen, was wiederum finanzielle und regulatorische Risiken erhöht.
• Systeme sind fragmentiert: Viele Banksysteme sind nicht miteinander verbunden, was zu mehreren Übergaben und manuell ausgelösten Aufgaben führt. Darüber hinaus haben Banken Punktlösungen für Aktivitäten wie die Identitätsverifizierung eingeführt, verlassen sich jedoch auf manuelle Arbeiten, um diese Tools in End-to-End-Workflows zu integrieren. Mitarbeitende müssen manchmal viel „Drehstuhlarbeit“ leisten, um die Lücke zwischen den Systemen zu überbrücken, indem sie Daten von einem System in ein anderes umschreiben.
• Datenerhebung umfasst mehrere Übergaben: Mitarbeitende müssen eine Vielzahl interner Quellen (wie Kontoverläufe und Kundenservicedaten) sowie externe Daten (wie Unternehmensregister, Sanktionslisten und soziale Medien) konsultieren. Dieser Prozess wird typischerweise in sequenzieller Reihenfolge durchgeführt, was die Zeit zur Durchführung von Ermittlungen verlängert.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung kann bis zu 80 % der Aufgaben übernehmen

In der Vergangenheit haben Banken Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation = RPA) implementiert, um bis zu 40 % der Aufgaben zu automatisieren. Nun gibt es eine neue Möglichkeit, Prozesse weiter zu transformieren: Die Agentenbasierte Prozessautomatisierung (Agentic Process Automation = APA) umfasst nicht nur die Fähigkeit, Aktionen zu automatisieren, sondern auch mittels Generativer KI zu argumentieren und zu lernen.

Während KI-Tools für die persönliche Produktivität nur bei einfachen Aufgaben innerhalb einer einzelnen Anwendungsgruppe funktionieren, erstreckt sich APA über einen gesamten Workflow und ermöglicht es den Benutzern, bis zu 80 % der Aufgaben zu automatisieren.

Geldwäscheprüfungen beruhen weiterhin auf manueller Arbeit

Nehmen wir beispielsweise eine typische Überprüfung eines AML-Falls, wie in Abbildung 1 dargestellt. Viele Banken nutzen bereits Automatisierung, um Daten aus internen und externen Systemen zu extrahieren, jedoch ist der Großteil des verbleibenden Prozesses immer noch manuell.

Die oder der Mitarbeitende muss:

• mühevoll große Informationsmengen überprüfen
• Daten manuell in interne Anwendungen eingeben
• andere Entitäten identifizieren, die anscheinend mit dem Antragsteller verbunden sind
• eine Entscheidung basierend auf Berufserfahrung treffen
• einen Bericht über die Recherche und Entscheidung für die interne Dokumentation und behördliche Überprüfung erstellen
• bei Bedarf einen Bericht über verdächtige Aktivitäten (Suspicious Activity Report = SAR) erstellen
• interne Compliance-Managementsysteme aktualisieren

Abbildung 1: Ein typischer AML-Workflow mit begrenzter Automatisierung.

Generative KI vereinfacht den AML-Überprüfungsprozess

APA orchestriert Bots und KI-Agenten, um den Großteil dieses Workflows zu automatisieren, wie in Abbildung 2 gezeigt. Basierend auf den automatisch gesammelten Datenquellen extrahiert Generative KI wichtige Datenelemente, identifiziert andere zu untersuchende Einheiten und erstellt eine narrative Zusammenfassung aller gesammelten Informationen.

Menschliche Mitarbeitende verbringen viel Zeit damit, Informationen über einen Fall zu überprüfen. KI hilft, die Überprüfung zu beschleunigen, indem sie eine narrative Zusammenfassung aller erfassten Informationen erstellt und die wichtigsten Risikofaktoren hervorhebt. Ein KI-Agent für Untersuchungsempfehlungen überprüft die gesammelten Informationen und gibt eine Empfehlung zu Maßnahmen zur Risikominderung ab.

Abbildung 2: Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) automatisiert die AML-Untersuchung von Anfang bis Ende, wobei ein Mensch am Prozess beteiligt bleibt, um Empfehlungen zu überprüfen und Entscheidungen zu treffen.

Ein Mensch überprüft dann die Empfehlung zusammen mit der narrativen Zusammenfassung und den unterstützenden Informationen und trifft die Entscheidung. Die Rolle der oder des Mitarbeitenden verändert sich von hauptsächlich administrativen Aufgaben – wie Datenerhebung und -verarbeitung – hin zu einem Fokus auf die Qualität der Entscheidungen mithilfe von KI, um die Informationen schneller zu bewerten.

Die Kluft zwischen den alten und neuen Methoden zur Verwaltung von Compliance-Prozessen mag zunächst ziemlich groß erscheinen. Aber Sie können APA schrittweise implementieren, Fortschritte erzielen, Risiken mindern und in jeder Phase Mehrwert schaffen. Ehe Sie sich versehen, werden Sie Effizienz und Risikomanagement in ungeahnte Höhen treiben.

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