Geldwäsche, Insiderhandel, Zahlungsströme Die Software-Ermittler im Hintergrund

Von Dr. Stefan Riedl

„Follow the Money“ ist ein Leitmotiv in fiktiven Wirtschaftskrimis und in der realen Welt. In letzterer spielen Algorithmen und Machine Learning eine wachsende Rolle, beispielsweise bei der Zahlungsüberwachung, der Geldwäscheerkennung und dem Wertpapierhandel.

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Software überführt regelmäßig Finanzbetrüger und Geldwäscher.
Software überführt regelmäßig Finanzbetrüger und Geldwäscher.
(Bild: unBUNT - stock.adobe.com)

Banken und Finanzdienstleister müssen ­ihre Zahlungsströme überwachen und prüfen, ob ein- und ausgehende Zahlungen ein Risiko darstellen oder gegen Compliance-Vorschriften verstoßen. Viele Institute ­haben vor diesem juristischen Hintergrund in der Zahlungsüberwachung eine präzise Suche integriert, die automatisiert Zahlungsdaten mit Einträgen in Sanktions- und Embargolisten abgleicht.

Die Finanzaufsicht verlangt aber immer häufiger eine „unscharfe Suche“, die Informatiker „Fuzzy Matching“ nennen. Eine ­Risiko-Transaktion soll auch gefunden werden, wenn der Name nicht exakt mit dem Namen in der Sanktionsliste übereinstimmt. Das kann beispielsweise bei Schreibfehlern auftreten oder wenn Namen bewusst verfälscht wurden.

Fuzzy Matching und False-Positives

Thomas Knöpfler, Geschäftsführer, Actico
Thomas Knöpfler, Geschäftsführer, Actico
(Bild: Actico)

Das Problem, das dadurch entsteht, kennt Thomas Knöpfler, Geschäftsführer bei Actico, einer Firma, die sich auf Software-Lösungen zur Betrugserkennung in diesem Marktumfeld spezialisiert hat: „Eine unscharfe Suche produziert immer mehr ­Risikomeldungen – also Treffer – als eine exakte Suche und erhöht dadurch den Aufwand der nacharbeitenden Compliance-Teams.“ Zur Entlastung setzen viele Banken inzwischen Künstliche Intelligenz in Form von Machine-Learning-Algorithmen ein, um die Treffer zu qualifizieren. Diese ­nutzen die Erfahrung von Compliance-­Experten und Datenwissen. Die VP Bank Gruppe konnte mit Machine Learning im Fuzzy Matching die False-Positives-Rate bei den „Treffern“ um rund 50 Prozent ­reduzieren, berichtet Knöpfler.

Risikoklassifizierung und Transaktionsanalyse

Ein artverwandtes Thema ist die software­gestützte Prävention von Geldwäsche. Im Kern geht es dabei darum, illegal erwirtschaftetes Geld aufzuspüren, das in den ­legalen Finanz- und Wirtschaftskreislauf eingeschleust werden soll. „Dies muss ­gemäß der 6. EU-Geldwäsche-Richtlinie präventiv erfolgen, also noch bevor die Geldwäsche tatsächlich stattfindet“, so der Firmengründer. Zu den Aktionen gehören der Abgleich von Kundendaten mit Listen, die Risikoklassifizierung eines Kunden und die Analyse seiner Transaktionen und Geschäftsvorfälle auf Basis seines Risiko­profils. Die deutsche Finanzaufsicht BaFin schreibt vor, dass dafür Monitoring-Systeme einzusetzen sind.

„Pump and Dump“ und „Painting the Tape“

Auch im Wertpapierhandel müssen Finanz­institute sozusagen Hintergrundermitt­lungen laufen lassen. Die Software muss Kurse und Akteure beobachten und außergewöhnliche Vorgänge herausfiltern. ­Typisch für Insiderhandel und Markmanipulation sind so genannte „Wash Trades“: Ein Investor kauft und verkauft in diesem Szenario Finanzinstrumente, um zum Beispiel ein Handelsvolumen vorzutäuschen, das es nicht gibt. Beim Szenario „Pump and Dump“ führen diverse Aktionen dazu, den Kurs eines Wertpapiers künstlich in die Höhe zu treiben, bevor die eigenen Papiere gewinnbringend verkauft werden. Ein anderes Szenario zielt darauf ab, den Kurs zu besonders verwundbaren Zeiten (etwa vor Börsenschluss) gezielt zu beeinflussen („Marking the Close“), indem beispiels­weise eine erhöhte Aktivität am Markt suggeriert wird, was im Jargon „Painting the Tape“ genannt wird.

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