Transaction Monitoring

Die schnelle und wirksame Aufdeckung von Wirtschaftskriminalität ist heutzutage wichtiger Bestandteil eines jeden Transaction Monitoring Prozesses. KPMG durchbricht und verändert die Zukunft des Transaction Monitoring durch neue automatisierte Lösungen.

Die aktuelle Herausforderung für Banken besteht in einer Kombination aus ständig wachsenden und sich weiterentwickelnden Vorschriften und Gesetzen, die ein komplexes regulatorisches Umfeld schaffen, in dem es zu agieren und welches einzuhalten gilt. Eine unwirksame Compliance ist somit keine Option mehr.

Die Optimierung von Transaction-Monitoring -Systemen ist eine komplexe Aufgabe, die durch erhöhte Erwartungen der Regulierungsbehörden noch verstärkt wird. Finanzinstitute führen oft regelmäßig Abgleiche durch und stützen sich dabei auf vereinfachte Tests. Ineffiziente Systeme führen zu einer Vielzahl von Warnmeldungen. Weltweit, überprüfen Banken manuell Millionen von Warnmeldungen pro Monat mit möglichem Bezug zur Wirtschaftskriminalität, wobei fast 95% der ausgelösten Warnungen "unauffällig" sind. Für den Review-Prozess von aktuellen Warnmeldungen werden häufig große Mitarbeiterteams benötigt, die oft über unterschiedliche geografische Standorte verteilt sind. Viele der befragten Compliance-Experten erwarten in diesem Jahr einen weiteren Anstieg der Mitarbeiterzahlen, um das derzeitige Compliance-Niveau beizubehalten.

Unsere Lösungen

Angesichts der zunehmenden und sich verändernden Regulierung und Richtlinien, des steigenden Transaktionsvolumens und der Identifizierung neuer Geldwäsche-Typologien hat KPMG Lösungen entwickelt, die sowohl auf die Systemoptimierung als auch auf die Überprüfungsprozesse der Treffer abzielen. Das Ziel ist eine Steigerung der Qualität der Leistung der Überwachungssysteme und eine schnellere, genauere und konsistentere Überprüfung von Treffermeldungen, die Finanzinstituten hilft, ihren Transaction-Monitoring-Verpflichtungen mit höherer Qualität und weniger Aufwand nachzukommen.

Automatisierte Optimierungen 

Die ständige Überprüfung und Optimierung von Transaction-Monitoring-Systemen kann dazu führen, dass geringere Mengen an qualitativ hochwertigeren Warnmeldungen produziert werden, die leichter überprüft werden können, sei es durch den Menschen oder die Verwendung des Transaction-Monitoring-Alert Classifier.

• Die automatisierte Optimierung basiert auf der Verwendung von maschinellem Lernen, um Tausende von was-wäre-wenn-Szenarien auszuführen, um den optimalen Zustand für die Kundensegmentierung, Szenarien, Regeln und Schwellenwerte zu bestimmen.
• Diese Empfehlungen können von erfahrenen Anwendern überprüft werden, um festzustellen, ob Anpassungen des Transaction-Monitoring-Systems entsprechend der Risikobereitschaft des Mandanten vorgenommen werden sollten.
• Das Tool zur automatisierten Optimierung kann auch zur Modellierung von Geschäftsänderungen verwendet werden, um Auswirkungen auf aktuelle Überwachungsszenarien zu ermitteln. Diese Erkenntnis ermöglicht fundierte Entscheidungen über Geschäftsveränderungen, Ressourcenbedarf und die Steuerung einer hohen Anzahl an Treffermeldungen.

Infografik zur automatisierten Optimierung

Transaction-Monitoring-Alert Classifier

Der Transaction-Monitoring-Alert Classifier automatisiert die Entscheidungsfindung bei der Trefferüberprüfung innerhalb der First-Line-of-Defense.

• Mit Hilfe fortschrittlicher Machine-Learning-Methoden automatisiert das Tool die Identifizierung von Warnungen, die wahrscheinlich eine genauere Untersuchung erfordern ( Automatische Eskalation von kritischen Meldungen), und von Warnungen, die nicht verdächtig sind (Automatischer Abschluss, sodass sich Analysten auf Aktivitäten mit hohem Risiko konzentrieren können.
• Jede Entscheidung zur Überprüfung von Warnungen hat ein Confidence-Security-Level und wird durch eine für den Menschen lesbare Entscheidungsgrundlage unterstützt. Mandanten können den Einsatz daher so anpassen, dass sie Deckungs- und Genauigkeitsraten vorgeben, die ihre Risikobereitschaft unterstützen.
• Der Einsatz von überwachtem Machine-Learning stellt sicher, dass die Entscheidungen transparent sind und von Wirtschaftsprüfern und Aufsichtsbehörden nachvollzogen und überprüft werden können.

• Es können Softwarepakete entwickelt werden, die einen Einblick in die Zahlungsaktivitäten geben und Risikobereiche im Transaktionsverhalten aufzeigen.
• Visuell ansprechende, anpassbare Dashboards präsentieren Managementinformationen so, dass sie wichtige Erkenntnisse hervorheben und datenbasierte Entscheidungen ermöglichen.

Die Vorteile

KPMG hat Know-how in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Transaction Monitoring und Technologie mit erstklassigen Data Science-Experten kombiniert, um fortschrittliche Technologielösungen für Transaction-Monitoring-Systeme zu entwickeln. Die Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden auf der ganzen Welt hat dazu beigetragen, dass sich die Technologielösungen von KPMG schnell weiterentwickeln, um die Anforderungen der Aufsichtsbehörden Rechnung zu tragen und gleichzeitig die Herausforderungen der Mandanten zu adressieren.

• Risikobasiert - Die Kundensegmentierung kann genauer sein und sich an dem risikobasierten Ansatz des Kunden orientieren.
• Effektivität und Effizienz - Eine KI testet Tausende von verschiedenen "was-wäre-wenn"-Szenarien und gibt darauf basierende Empfehlungen für eine optimale Kalibrierung von Kundensegmentierung, Regeln, Szenarien und Schwellenwerten. Das optimierte System reduziert die Rate der "nicht verdächtigen" Warnmeldungen stark.
• Kostenreduzierung - Optimierte Transaction-Monitoring-Systeme erzeugen weniger "falsche" Warnmeldungen, die eine zeitaufwändige manuelle Überprüfung erfordern. Die automatisierte Level-1-Überprüfung minimiert die Anforderung an das 4-Augen-Prinzip, abhängig von der Risikobereitschaft.
• Regulatorische Compliance - Die automatische Erkennung von "verdächtigen" Warnmeldungen ermöglicht eine schnellere Weiterleitung von Fällen mit hohem Risiko an Compliance. Dokumentierte, transparente und prüfbare Systemtest- und Warnmeldeprozesse belegen die Einhaltung der regulatorischen Vorschriften.
• Aufschlussreich - Managementinformationen und Analysen identifizieren Verknüpfungen, Muster und Verhaltensweisen, um echte Erkenntnisse zu liefern.