Heidelberg, 19. August 2021 – Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning sind Schlüsseltechnologien, wenn es um die Verhinderung von Geldwäsche (Anti-Money Laundering – AML) (https://www.sas.com/de_de/insights/fraud/anti-money-laundering.html) geht. Das hat eine Studie ergeben, die der Analytics- und KI-Experte SAS mit KPMG und der Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS) durchgeführt hat. Demnach haben 57 Prozent der Befragten entweder KI und Machine Learning bereits in ihre Prozesse zur AML-Überwachung integriert oder planen dies für die kommenden zwölf bis 18 Monate.

Die Studie „Acceleration Through Adversity: The State of AI and Machine Learning Adoption in Anti-Money Laundering Compliance“ (https://www.sas.com/content/sascom/en_us/offers/21q2/acceleration-through-adversity.html) zeigt zudem, dass speziell Corona bei einem Drittel der Finanzinstitute die Einführung von KI und Machine Learning zur Bekämpfung von Geldwäsche beschleunigt. Bei 39 Prozent gehen die Implementierungspläne trotz COVID-19 ungehindert voran.

How is COVID-19 likely to affect your organization’s AIMachine Learning adoption timeline

Angesichts der wirtschaftlichen Disruptionen durch COVID-19 ist es noch entscheidender für Banken, Finanzverbrechen mit einem Höchstmaß an Präzision und Produktivität aufzudecken und zu bekämpfen. Von den Advanced-Analytics-Technologien erhoffen sie sich:

1. bessere Qualität von Untersuchungen und regulatorischen Berichten (geben 40 Prozent an),

2. geringere Anzahl an False-Positives und Reduzierung daraus entstehender operativer Kosten (38 Prozent).

Which of the following areas currently offers the most value for your organization in terms of deploying AIMachine Learning?

Auch KMU mischen mit

28 Prozent der großen Finanzinstitute sehen sich selbst als Innovatoren und „Fast Adopter“ für KI-Technologien. Immerhin 16 Prozent der kleineren Unternehmen betrachten sich ebenfalls als branchenführend bei der Einführung von KI.

„Die umfassende Veränderung im Verbraucherverhalten durch die Pandemie hat viele Finanzdienstleister zu der Erkenntnis gebracht, dass statische, regelbasierte Monitoring-Strategien nicht so präzise oder anpassungsfähig sind wie verhaltensgestützte Entscheidungssysteme“, sagt Carsten Krah, Business Solution Expert Risk DACH bei SAS. „KI und Machine Learning sind von Grund auf dynamisch. Sie passen sich intelligent an Marktveränderungen und neue Risiken an, sie lassen sich schnell in vorhandene Compliance-Programme einbinden – ohne den laufenden Betrieb zu stören. Anwender der ersten Stunde verschaffen sich signifikante Effizienzvorteile – und stellen sicher, dass ihr Unternehmen im Einklang mit regulatorischen Vorgaben agiert.“

Für den Report wurden rund 850 ACAMS-Mitglieder weltweit befragt. Die komplette Studie steht hier zum Download bereit. Begleitend dazu gibt es ein interaktives Dashboard (https://tbub.sas.com/SASVisualAnalytics/?reportUri=%2Freports%2Freports%2Ff3982c32-ea28-458e-a0a5-72392222f6a8&sectionIndex=0&sso_guest=true&printEnabled=false&shareEnabled=false&informationEnabled=false&commentsEnabled=false&alertsEnabled=false&reportViewOnly=true&reportContextBar=false).

Weitere Einblicke zum Thema AML gibt das On-Demand-Webinar „The Truth Revealed: Global Insights on the Adoption of AI in the Fight Against Money Laundering and Financial Crime.

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