Modernes Banking ist ohne eine Compliance-Funktion nicht möglich, die sicherstellt, dass Finanzinstitute in komplexen regulatorischen Umgebungen mit zahlreichen Gesetzen, Regeln und Standards reibungslos funktionieren. Ihr Hauptziel ist es, Banken vor den damit verbundenen Risiken zu schützen
mit behördlichen Sanktionen, finanziellen Verlusten und Reputationsschäden, die aus ihrer Beteiligung an illegalen oder unethischen Aktivitäten resultieren können. Somit stellt Compliance sicher, dass Banken das Vertrauen von Kunden und Marktteilnehmern wahren, was eine tragende Säule eines gesunden Unternehmens ist
Finanzsystem.
Es muss nicht hinzugefügt werden, dass heutzutage alle Banken bestrebt sind, ihre Compliance-Prozesse zu rationalisieren, die häufig langwierig, komplex und stark von manueller Arbeit abhängig sind. Im folgenden Artikel werde ich einige Ideen geben, wie KI dies revolutionieren kann
verarbeiten.
Was sind die Herausforderungen bei der Banken-Compliance?
Die Komplexität von Compliance-Prozessen stellt eine große Herausforderung bei deren Rationalisierung dar. Finanzinstitute müssen verschiedene staatliche, bundesstaatliche, regionale und branchenspezifische Regeln und Vorschriften einhalten. Compliance-Vorschriften variieren je nach Geschäftsbetrieb,
Serviceangebote und Gerichtsbarkeiten, in denen Banken tätig sind. Aus diesem Grund nutzen Finanzinstitute verschiedene Methoden, um die Einhaltung sicherzustellen.
Kein Wunder, dass die Komplexität der Compliance-Funktion oft zu einem langwierigen Prozess führt. Selbst die Kontoeröffnung für einen Geschäftskunden kann aufgrund mehrfacher Sicherheits- und Risikomanagementprüfungen in der Regel bis zu 7 Tage dauern. Dazu gehört in der Regel das Sammeln
und Analyse von Daten über die Identität, das Risikoprofil und die Finanzaktivitäten eines Kunden, um Risiken im Zusammenhang mit Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu bekämpfen. Bankmitarbeiter müssen große Mengen an Dokumenten, darunter auch Unternehmensdokumente, manuell analysieren
(Gründungsurkunde, Auszug aus dem Aktionärsregister), Geschäftsdokumente (Rechnungen, Verträge und Kontoauszüge), Identitätsnachweise (z. B. Reisepässe, Personalausweise, Führerscheine) und Adressnachweise (z. B. Rechnungen von Versorgungsunternehmen, Kontoauszüge,
Mietverträge) Dokumente.
Natürlich gibt es Compliance-Softwareanbieter, die dabei helfen, diesen Prozess zu automatisieren. Zu den beliebtesten gehören Pega, Alloy, Sumsub und viele andere. Sie stellen in der Regel Fallverwaltungssysteme, Registerprüfungen, Suchtools für Sanktionslisten usw. bereit. All dies
trägt wesentlich zur Effizienzsteigerung bei, doch leider gibt es keine Lösungen, die den Menschen vollständig aus dem Prozess ausschließen können. Was ist der Grund?
Der Grund ist einfach: Herkömmliche Programme sind immer noch nicht in der Lage, eine gründliche Analyse der proprietären Dokumente der Kunden durchzuführen. Diese Dokumente haben häufig unterschiedliche Formate und können leicht falsch interpretiert werden, ohne den Kontext zu verstehen. Trotz
Trotz aller Automatisierung müssen die Mitarbeiter immer noch Dutzende Stunden damit verbringen, Verträge oder Unternehmensdokumente zu lesen, um eine Unternehmensstruktur zu vervollständigen oder die Art des Geschäfts zu überprüfen. Und das ist immer ein ressourcen- und zeitintensiver Prozess
erhöht die Komplexität des Banken-Compliance-Prozesses.
Wie kann KI also helfen?
Tatsächlich kann KI den schwierigsten Teil des Banken-Compliance-Prozesses übernehmen, nämlich die Analyse unstrukturierter Dokumente. Im Gegensatz zu strukturierten Dokumenten, die Daten in Zeilen und Spalten organisieren (wie Datenbanken oder Tabellenkalkulationen), die leicht zu analysieren sind,
Unstrukturierte Dokumente folgen keinen bestimmten Formaten. Zu diesen Dokumenten können E-Mails, Rechtsverträge, Finanzberichte, Kundenkorrespondenz, Nachrichtenartikel sowie andere Freitextdokumente gehören.
KI, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), können den Kontext, die Bedeutung und die Nuancen eines Textes verstehen, genau wie Menschen. Es kann Entitäten wie Namen, Organisationen, Daten usw. unterscheiden, Beziehungen zwischen ihnen definieren und Informationen klassifizieren
nach vordefinierten oder erlernten Kriterien. Was noch wichtiger ist: Moderne KI-Modelle können ihr Verständnis und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit automatisch verbessern, indem sie die zunehmende Anzahl von Dokumenten verarbeiten.
Dank Deep-Learning-Techniken haben LLMs gelernt, aus den Daten, auf denen sie trainiert werden, zu verallgemeinern. Das heißt, sie lernen Gemeinsamkeiten und Muster in den von ihnen verarbeiteten Texten kennen und wenden dieses Wissen in Zukunft auf die neuen Daten an. Nach dem Training weiter
Da es sich um einen großen und vielfältigen Datensatz handelt, sind LLMs in der Lage, bisher unbekannte Textformate oder Dokumenttypen zu verarbeiten, ohne dass eine gezielte Umschulung erforderlich ist. Diese Funktion reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand, den sie für die Erledigung von Compliance-Aufgaben benötigen, erheblich
Außerdem wird die Qualität der Analyse verbessert und das Risiko menschlicher Fehler verringert.
Ein weiterer wichtiger Aspekt von LLMs ist, dass sie sich beim Lesen dieses Textes weiterentwickeln. Sie verbessern automatisch ihre Fähigkeit, Informationen aus Dokumenten zu extrahieren, den Kontext zu verstehen und Daten in komplexen Szenarien zu analysieren, was bedeutet, dass sie dies auch tun werden
ist in der Lage, mit der Zeit immer komplexer werdende Dokumente zu verarbeiten. Diese Entwicklung wird zu einfacheren Risikobewertungs- und Entscheidungsprozessen führen.
Bisher können LLMs wichtige unstrukturierte Dokumente in Banken-Compliance-Prozessen bereits problemlos verarbeiten, was den Automatisierungsgrad erhöhen und die Qualität der Analyse verbessern kann. Beispiele für solche Dokumente sind:
-
Eigentumsstrukturdokumente: KI kann die Eigentums- und Kontrollstrukturen von Firmenkunden identifizieren und verstehen.
-
Rechnungen und Verträge: LLMs können Bedingungen, Verpflichtungen und Konditionen extrahieren, die Auswirkungen auf die Compliance haben können.
-
Nachweis von Adressen und Kontoauszügen: KI kann Kundeninformationen und Finanzaktivitäten überprüfen.
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Finanzberichte: KI zeichnet sich durch die Analyse der Finanzlage und der Finanzierungsquellen sowie durch die Erkennung von Unstimmigkeiten aus, die auf Finanzkriminalität hinweisen könnten.
Neue Horizonte für KI-Anwendungen
Allerdings beschränken sich KI-Anwendungen in der Bankenbranche nicht auf die Dokumentenanalyse. Wie das Beispiel des schwedischen Fintechs Klarna zeigt, kann KI für die Arbeit mit Kunden genutzt werden. Klarna hat einen proprietären KI-Assistenten für den Kundenservice entwickelt
Betriebsabläufe, die 700 menschliche Mitarbeiter ersetzt haben. Ihr Assistent kann rund um die Uhr eine enorme Menge an Kundenkommunikation gleichzeitig bearbeiten und bietet so qualitativ hochwertigere Dienstleistungen. Die KI-gestützte Technologie sorgt für schnelle Reaktionszeiten und bedingungslose Qualität
Konsistenz. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie KI die Bankenbranche bereits verändert.
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