Auswahl der richtigen AML-Prüfsoftware: worauf es ankommt

Auswahl der richtigen AML-Prüfsoftware: 4 zentrale Kriterien

Die Auswahl der richtigen AML-Prüfsoftware ist keine Nebenaufgabe, sondern eine Entscheidung mit direkter Wirkung auf das Unternehmen. Es geht um Betriebserlaubnis, Geschwindigkeit bei der Kundenaufnahme, Zufriedenheit legitimer Kunden und die Wirksamkeit des Teams gegen Finanzkriminalität. Eine schlechte Auswahl führt schnell zu Verzögerungen, verlorenen Kunden und schwächerer Compliance. Im Kern geht es um die Grundlage für Wachstum und Vertrauen. Um diese Anforderungen in Einklang zu bringen, braucht es belastbare Prüfprozesse, die das Kundenerlebnis verbessern, ohne die Compliance zu beeinträchtigen. Verstöße gegen AML-Pflichten können schwere Strafen nach sich ziehen, weshalb belastbare AML-Compliance oberste Priorität hat. Hier setzen automatisierte AML-Prüfungen an. Durch die Automatisierung zentraler Prozesse können Finanzinstitute ihre Compliance-Vorgaben schneller erfüllen und gleichzeitig ein gutes Kundenerlebnis bieten.

1. Breite Prüf-, Datenzusammenführungs- und KI-Funktionen

• Prüfumfang:

  • Für eine wirksame Bekämpfung von Finanzkriminalität braucht AML-Prüfsoftware eine breite Abdeckung in drei Kernbereichen:

    • Sanktionen: Die Software sollte eine Vielzahl von Sanktionslisten abgleichen, darunter globale Sanktionen wie die der UN und OFAC sowie regionale und länderspezifische Listen. So lassen sich Geschäfte mit risikobehafteten Einzelpersonen oder Organisationen vermeiden.
    • PEP (politisch exponierte Personen): Prüfung anhand von PEP-Listen, um Personen zu identifizieren, die wichtige öffentliche Ämter innehaben oder innehatten und daher erhöhten Bestechungs- oder Korruptionsrisiken ausgesetzt sein können.
    • Negative Medien: Die Prüfung negativer Medien deckt belastende Nachrichten und Informationen über potenzielle Kunden auf, zum Beispiel Hinweise auf Finanzkriminalität, Betrug oder andere illegale Aktivitäten.

  • Prüfmodi: Die Software sollte verschiedene Prüfmodi bieten, um potenzielle Risiken in unterschiedlichen Datenpunkten zu identifizieren, darunter:

    • Namen
    • Steuer-IDs
    • Passnummern
    • Kryptowährungsadressen
    • IBANs

• Datenzusammenführung:

  • Dutzende Sanktionslisten und Datenbanken manuell zu durchsuchen, nur um fragmentierte Informationen über ein einziges Unternehmen zu finden, kostet Zeit und schafft Fehlerquellen. Hier hilft Datenzusammenführung. Moderne AML-Software sammelt und verbindet verstreute Daten automatisch und erstellt ein einheitliches Profil. Diese gebündelte Ansicht gibt Compliance-Teams die Grundlage, Risiken schneller einzuschätzen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

• KI-Fähigkeiten:

  • KI verändert die AML-Compliance. KI-gestützte Tools können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und kontextbezogene Hinweise liefern. Das hilft, Fehlalarme zu reduzieren, Fälle mit hohem Risiko zu priorisieren und potenzielle Risiken einzuschätzen.

2. Laufende Überwachung und Fallmanagement

• Automatisierte laufende Kundenüberwachung:

  • Automatisierte Sanktionsprüfungen unterstützen kontinuierliche Compliance. Tägliche Überwachungsprozesse lassen sich automatisieren, Fehlalarme mit Freigabelisten reduzieren.
  • Beispiel: Ein Finanzdienstleister nutzt eine automatisierte laufende Überwachung, um seine Kundendatenbank kontinuierlich zu überprüfen. Wenn ein Kunde zu einer Sanktionsliste hinzugefügt wird, benachrichtigt das System sofort das Compliance-Team und sorgt so für eine Risikominderung in Echtzeit.

• Fallmanagement:

  • Zentrales Fallmanagement unterstützt strukturierte Untersuchungen, Zusammenarbeit und Berichtswesen. Fälle können nach Risiko priorisiert, Fortschritte verfolgt und Nachweise für Audits und Compliance-Berichte gesichert werden.
  • Beispiel: Wenn ein Hochrisikohinweis ausgelöst wird, wird automatisch ein Fall erstellt, einem Compliance-Analysten zugewiesen und priorisiert. Das System protokolliert alle Aktionen, Statusänderungen und Kommunikationen und schafft so eine lückenlose Prüfspur für regulatorische Nachweise.

3. Wachstum und API-Integration

• Wachstum und Flexibilität:
  • Die Software sollte mit dem Unternehmen mitwachsen und steigende Datenmengen bewältigen.
  • Beispiel: Wenn sich das Transaktionsvolumen eines Fintech-Unternehmens verdreifacht, wächst die AML-Prüfsoftware ohne Unterbrechungen mit und behält Leistung und Genauigkeit bei.
• Integration:
  • Gut dokumentierte APIs erleichtern die Einbindung in bestehende Systeme.
  • Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform integriert ihre AML-Prüfsoftware in CRM- und Transaktionsüberwachungssysteme, automatisiert den Datenfluss und reduziert manuelle Fehler.

4. Regulatorische Pflichten und Datengenauigkeit

• Compliance-Updates:
  • Regelmäßig aktualisierte Daten zu globalen AML/KYC-Vorgaben halten Prüfprogramme aktuell.
  • Beispiel: Ein globales Unternehmen nutzt Software, die direkt Daten aus mehr als 200 Sanktionsregimen bezieht und so hilft, FATF-, EU-AMLD- und FinCEN-Vorgaben aktuell einzuhalten.
• Datengenauigkeit:
  • Genaue, aktuelle Daten minimieren Fehlalarme.
  • Beispiel: Durch strenge Datenvalidierung und Verifizierung anhand maßgeblicher Quellen reduziert ein Finanzinstitut Fehlalarme erheblich. Das Compliance-Team kann sich dadurch auf echte Risiken konzentrieren.

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