Viele Banken leiden unter aufwändigen und komplexen Prozessen bei der Bekämpfung von illegalen Geldgeschäften. Eine Studie untersucht, wie Banken ihre Compliance-Aktivitäten ausrichten sollten. Kooperationen mit RegTechs müssten dabei eine wichtige Rolle spielen.
Aufsichtsrechtliche Anforderungen, Regulierung und Compliance werden von den meisten Banken und Sparkassen als Last empfunden. Dabei sichern diese die Sicherheit und damit die Existenz unseres modernen Bankensystems und ermöglichen, richtig genutzt, auch Chancen im Kundengeschäft. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien zu Trends und Entwicklungen in diesem Bereich.
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Angesichts des Ausmaßes der internationalen Finanzkriminalität und der zunehmenden Kontrolle durch die Aufsichtsbehörden kann es sich keine Bank mehr leisten, weiterhin auf überholte Compliance-Prozesse zu vertrauen. Kreditinstitute müssen vielmehr in moderne Datenanalyse, agile Kontrollabläufe und in die Kooperation mit hoch spezialisierten RegTech-Firmen investieren.
Das ist die Kernbotschaft einer aktuellen Studie der Beratungsgesellschaft Bain & Company, die aufzeigt, wie Banken und Sparkassen ihre Compliance-Aktivitäten neu ausrichten sollten, um erfolgreich gegen illegale Geldgeschäfte vorzugehen.
Vier Maßnahmen gegen illegale Geldgeschäfte
Die Studie identifiziert vier Schlüsselkomponenten für den erfolgreichen Kampf gegen illegale Geldgeschäfte:
- Prozesse komplett neu definieren. Statt ihre Compliance-Aktivitäten nur zu überarbeiten, sollten Banken ihre Kontrollabläufe von Grund auf erneuern. In einem Zero-Based-Ansatz sollten sie ihr Zielszenario definieren, es mit dem Ist-Zustand vergleichen und alle Kräfte mobilisieren, um den für sie idealen Regelprozess zu etablieren.
- Ein System für alle Daten. Banken brauchen einen zentralen Datenhaushalt für alle relevanten Compliance-Daten. In einem System können so beispielsweise Kundendaten aus verschiedenen internen und externen Quellen gebündelt werden. Anschließend sollten Algorithmen diesen Datenpool auf Relevanz prüfen und die Informationen nach Wichtigkeit sortieren.
- Advanced Analytics. Künstliche Intelligenz könnte bei der Datenanalyse die weniger anspruchsvollen Routinearbeiten wie das Sammeln und die Erstauswertung von Daten übernehmen. Die Mitarbeiter müssten nur dann eingreifen, wenn Maschinen an ihre Grenzen stoßen, etwa bei der Einschätzung nicht eindeutiger Daten.
- Partnerschaften mit RegTechs. Diese Unternehmen verfügen über technologische Lösungen, um die Anforderungen der Aufsichtsbehörden zu erfüllen. Sie haben tiefgehendes Wissen aufgrund von erprobten Algorithmen in der Analyse von Kundenverhalten. Dieses Know-how selbst aufzubauen lohne sich für viele Banken nicht.
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