Fehler bei Sanktionsprüfungen: Warum Automatisierung allein nicht ausreicht (DE)

Wichtige Erkenntnisse Automatisierte Sanktionsprüfungen sind nicht narrensicher. Falsch positive Ergebnisse und Versäumnisse sind häufig, aufgrund von Datenqualitätsproblemen, sich ändernden Sanktionslisten und den Grenzen von Fuzzy-Matching-Algorithmen.

Wichtige Erkenntnisse Ein robustes AML-Compliance-Programm erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der Automatisierung mit qualifizierten Analysten und kontinuierlicher Überwachung kombiniert.

Wichtige Erkenntnisse Die Nichtbeachtung der Betriebskosten von Sanktionsprüfungen – manuelle Überprüfungen, Untersuchungen und mögliche regulatorische Strafen – kann die Rentabilität erheblich beeinträchtigen.

Wichtige Erkenntnisse Neue Risiken wie indirekte Sanktionstreffer und komplexe Eigentumsstrukturen erfordern fortschrittliche Screening-Technologien und ein tiefes Verständnis der Finanzkriminalitätsbestimmungen.

Das wachsende Problem von Fehlern bei Sanktionsprüfungen

In der zunehmend komplexen Welt der Finanzkriminalität ist eine effektive Sanktionsprüfung nicht länger optional – sie ist eine rechtliche und ethische Notwendigkeit. Unternehmen sehen sich mit hohen Geldstrafen und Reputationsschäden konfrontiert, wenn sie gegen Vorschriften von Behörden wie dem Office of Foreign Assets Control (OFAC) in den Vereinigten Staaten, der Europäischen Union und den Vereinten Nationen verstoßen. Allerdings bleiben die Fehler bei Sanktionsprüfungen trotz erheblicher Investitionen in automatisierte Systeme hartnäckig hoch. Eine aktuelle Studie von ComplyAdvantage ergab, dass Finanzinstitute durchschnittlich 14.000 Falschmeldungen pro Tag erhalten, was enorme Ressourcen verbraucht und die Aufmerksamkeit von echten Bedrohungen ablenkt. Dies ist kein technologisches Problem; es ist ein Zeichen dafür, dass sich der Ansatz weiterentwickeln muss.

Warum Automatisierung allein nicht ausreicht

Das Versprechen automatisierter Sanktionsprüfungen ist verlockend: schnelle, skalierbare und kostengünstige Identifizierung von Personen und Organisationen auf globalen Beobachtungslisten. Mehrere Faktoren untergraben jedoch die Effektivität rein automatisierter Systeme. Ein Hauptproblem ist die Datenqualität. Sanktionslisten sind oft inkonsistent und enthalten Variationen in Namen, Aliasen und Geburtsdaten. Fuzzy-Matching-Algorithmen sind zwar verbessert worden, haben aber dennoch Schwierigkeiten mit komplexen Transliterationen, kulturellen Namenskonventionen und dem schieren Datenvolumen. Beispielsweise kann ein Name wie „Mohammad Al-Ali“ in zahlreichen Varianten erscheinen: Mohammed Ali, M. Al-Ali und sogar mit unterschiedlichen Schreibweisen von „Ali“.

Eine weitere Herausforderung ist die Dynamik der Sanktionen. Die Listen werden häufig, manchmal täglich, aktualisiert, was ständige Wachsamkeit und Systemaktualisierungen erfordert. Darüber hinaus verfügen viele Systeme nicht über die Intelligenz, indirekte Sanktionstreffer zu erkennen – Situationen, in denen ein Kunde nicht direkt auf einer Sanktionsliste steht, sondern von einer sanktionierten Organisation gehalten oder kontrolliert wird. Dies erfordert eine ausgefeilte Netzwerkanalyse und Daten zum wirtschaftlichen Eigentümer.

Die Kosten von Falschmeldungen und übersehenen Treffern

Die Folgen von Fehlern bei Sanktionsprüfungen sind vielfältig. Falschmeldungen stellen zwar keine regulatorischen Verstöße dar, schaffen aber erhebliche operative Belastungen. Jede Meldung erfordert eine manuelle Untersuchung, was wertvolle Zeit der Analysten beansprucht und legitime Transaktionen verlangsamt. Laut einem Bericht von Deloitte können die durchschnittlichen Kosten für die Untersuchung einer einzelnen Falschmeldung zwischen 50 und 500 Dollar oder sogar mehr bei komplexen Fällen liegen. Multiplizieren Sie dies mit Tausenden von Meldungen pro Tag, und die finanziellen Auswirkungen sind erheblich.

Übersehene Treffer haben jedoch weitaus schwerwiegendere Folgen. Die Abwicklung von Transaktionen mit sanktionierten Organisationen kann zu Geldstrafen von Zehntausenden bis Hunderten von Millionen Dollar sowie zu strafrechtlicher Verfolgung führen. Über die finanziellen Strafen hinaus kann der Reputationsschaden verheerend sein und das Kundenvertrauen untergraben und die langfristige Rentabilität beeinträchtigen.

Aufbau eines intelligenteren Sanktionsprüfungs-Programms

Um die Grenzen rein automatisierter Systeme zu überwinden, benötigen Unternehmen einen mehrschichtigen Ansatz für die AML-Compliance. Dies umfasst:

• Verbesserte Datenqualität: Investieren Sie in Datenerweiterungsdienste, um Kundendaten zu standardisieren und zu validieren und so die Genauigkeit der Übereinstimmung zu verbessern.
• Fortschrittliche Analytik: Nutzen Sie Machine Learning und künstliche Intelligenz, um Muster verdächtiger Aktivitäten zu erkennen und Meldungen für die Untersuchung zu priorisieren.
• Netzwerkanalyse: Erstellen Sie Beziehungen zwischen Personen und Organisationen, um verborgene Verbindungen zu sanktionierten Parteien aufzudecken.
• Qualifizierte Analysten: Befähigen Sie Analysten mit den Werkzeugen und der Schulung, um gründliche Untersuchungen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Kontinuierliche Überwachung: Implementieren Sie fortlaufende Überwachungsprogramme, um Veränderungen in den Risikoprofilen von Kunden zu erkennen und die fortlaufende Compliance sicherzustellen.
• Regelmäßige Audits: Führen Sie regelmäßig Audits Ihres Systems durch, um sicherzustellen, dass es effektiv ist und den neuesten Vorschriften entspricht.

Wie Didit hilft

Didit bietet eine umfassende Lösung, um die Herausforderungen der Sanktionsprüfung zu bewältigen. Unser AML-Screening-Modul bietet:

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• Identifizierung des wirtschaftlichen Eigentümers.
• Automatisierte Priorisierung von Meldungen basierend auf Risikobewertungen.
• Integration mit führenden KYC/AML-Plattformen.
• Kontinuierliche AML-Überwachung zur Erkennung von Veränderungen in Risikoprofilen.

Die Plattform von Didit wurde entwickelt, um Falschmeldungen zu reduzieren, Untersuchungen zu beschleunigen und die allgemeine Effektivität der AML-Compliance zu verbessern. Unser Fokus auf Datenqualität und fortschrittliche Analytik hilft Unternehmen, der Entwicklung von Finanzkriminalitätsbedrohungen einen Schritt voraus zu sein.

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