Was ist der erste Schritt bei der Transaktionsüberwachung zur Geldwäschebekämpfung? Ein praktischer Leitfaden für Banken

In der schnelllebigen Welt des europäischen Finanzwesens ist eine effektive Überwachung von Transaktionen zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) nicht nur eine regulatorische Anforderung; sie ist eine entscheidende Verteidigung gegen Finanzkriminalität. Angesichts von Vorschriften wie der 6. Anti-Geldwäsche-Richtlinie (6AMLD), die in vollem Umfang in Kraft ist, und der bevorstehenden Anti-Geldwäsche-Behörde (AMLA), die die Aufsicht vereinheitlichen soll, stehen EU-Banken unter größerem Druck als je zuvor, robuste Systeme zu implementieren. Was ist also der allererste Schritt, um es richtig zu machen?

Der erste Schritt bei der Transaktionsüberwachung ist keine einzelne Maßnahme, sondern ein grundlegender Prozess: die Einführung eines risikobasierten Ansatzes zur Bewertung, Erfassung und Profilierung von Kundendaten. Diese Anfangsphase ist das Fundament eines effektiven AML-Compliance-Programms, das es Banken ermöglicht, mit größerer Genauigkeit und Effizienz zwischen normalem und verdächtigem Verhalten zu unterscheiden. Ohne dies wird die Überwachung zu einer kostspieligen und ineffektiven "Check-Box"-Übung, die nicht mit raffinierten Finanzkriminellen Schritt halten kann.

Schritt 1: Etablieren Sie einen risikobasierten Rahmen

Bevor Sie Transaktionen effektiv überwachen können, müssen Sie die spezifischen Risiken der Geldwäsche und der Terrorismusfinanzierung, denen Ihr Institut ausgesetzt ist, verstehen und kategorisieren. Ein risikobasierter Ansatz ist nicht mehr optional; er ist eine zentrale Erwartung der EU-Aufsichtsbehörden, einschließlich der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde (EBA). Dies bedeutet, sich von einer "One-Size-Fits-All"-Strategie zu verabschieden und Ihre Überwachungsbemühungen auf die Bereiche mit dem größten Risiko zuzuschneiden.

Die Plattform muss:

• Verschiedene Risikofaktoren aufnehmen und analysieren, einschließlich Kundenrisikoprofilen (z. B. PEP-Status), geografischen Standorten und den Arten der genutzten Produkte und Dienstleistungen.
• Eine dynamische Konfiguration von risikobasierten Regeln und Schwellenwerten ermöglichen, die an die sich ändernden Risikoappetite und regulatorischen Anforderungen angepasst werden können.
• Kunden automatisch in klare Risikokategorien (z. B. Niedrig, Mittel, Hoch, Kritisch) segmentieren, um sicherzustellen, dass die Sorgfaltspflicht im Verhältnis zum Risikoniveau steht.

Implikation: Ein risikobasierter Rahmen ermöglicht es Ihnen, Ihre wertvollen Compliance-Ressourcen auf die Bereiche mit dem höchsten Risiko zu konzentrieren. Dies verbessert nicht nur die Effizienz Ihres Compliance-Teams, sondern erhöht auch die Effektivität Ihrer Aufdeckungsbemühungen erheblich. Laut Leitlinien der Financial Action Task Force (FATF) ist ein solcher Ansatz von grundlegender Bedeutung für die wirksame Umsetzung von AML-Kontrollen, um sicherzustellen, dass erhebliche Bedrohungen nicht im Rauschen von Niedrigrisiko-Warnungen untergehen.

Schritt 2: Umfassende Datenerfassung und Profilerstellung

Ihr Überwachungssystem ist nur so gut wie die Daten, die es analysiert. Der Prozess beginnt mit einer robusten Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden (CDD) beim Onboarding und setzt sich über den gesamten Kundenlebenszyklus fort. Eine fragmentierte Sicht auf den Kunden ist ein häufiger Fehlerpunkt in AML-Programmen.

Die Plattform muss:

• Alle Kundendaten – von Onboarding-Dokumenten bis zur Transaktionshistorie – in einem einzigen, einheitlichen Profil konsolidieren, das oft als "Single Customer View" bezeichnet wird.
• Kritische Informationen erfassen und überprüfen, einschließlich Identität, Geschäftsaktivitäten und der Struktur des wirtschaftlichen Eigentümers (UBO), sowie der erwarteten Herkunft der Mittel und des Vermögens.
• Eine dynamische Baseline des erwarteten Transaktionsverhaltens für jeden Kunden erstellen, die sich im Laufe der Kundenbeziehung entwickeln kann.

Implikation: Ein detailliertes Kundenprofil ist Ihre primäre Verteidigung gegen das kostspielige Problem der Fehlalarme. Indem Sie ein klares Bild davon erstellen, was für einen bestimmten Kunden als "normales" Verhalten gilt, kann Ihr System echte Anomalien, die eine Untersuchung rechtfertigen, genauer identifizieren. Wie in einem Leitfaden von YouVerify erwähnt, spart dies nicht nur Zeit für die Ermittler, sondern verhindert auch, dass legitime Kunden unnötigen und aufdringlichen Untersuchungen ausgesetzt werden, die die Geschäftsbeziehung schädigen können.

Schritt 3: Konfigurieren und Anpassen von Überwachungsregeln und -szenarien

Mit einem soliden Risikorahmen und detaillierten Kundenprofilen können Sie nun Ihre Transaktionsüberwachungsregeln und -szenarien konfigurieren. Dies ist kein "Set-and-Forget"-Prozess; er erfordert eine kontinuierliche Anpassung und Validierung, um gegen sich entwickelnde Bedrohungen wirksam zu bleiben.

Die Plattform muss:

• Eine Bibliothek mit einfachen, schwellenbasierten Regeln (z. B. Bareinzahlungen über 10.000 EUR) und komplexen, vielschichtigen Szenarien unterstützen, die subtilere Muster illegaler Aktivitäten erkennen können.
• Maschinelles Lernen und KI nutzen, um Anomalien und Verhaltensmuster zu erkennen, die herkömmliche, statische Regeln wahrscheinlich übersehen würden.
• Robuste Werkzeuge für das Backtesting und die Validierung von Regeländerungen anhand historischer Daten bereitstellen, bevor sie in der Live-Umgebung bereitgestellt werden, um ihre Wirksamkeit sicherzustellen.

Implikation: Da sich die Taktiken der Finanzkriminalität weiterentwickeln, müssen sich Ihre Überwachungsregeln anpassen. Moderne Plattformen, die maschinelles Lernen integrieren, können neue und aufkommende Bedrohungen effektiver identifizieren als Altsysteme, die sich ausschließlich auf statische Regeln verlassen. Wie in einem Ausblick für 2025 von Forvis Mazars hervorgehoben wird, priorisieren Finanzinstitute zunehmend Investitionen in KI, um ihre Überwachungsfähigkeiten zu verbessern. Eine regelmäßige Anpassung stellt sicher, dass Ihr System wirksam bleibt und die "Alarmmüdigkeit" durch eine überwältigende Anzahl von Fehlalarmen minimiert wird.

Auswahlliste für eine Transaktionsüberwachungsplattform

Bei der Bewertung einer Lösung zur Transaktionsüberwachung ist es entscheidend, über die oberflächlichen Merkmale hinauszuschauen. Verwenden Sie diese Checkliste, um sicherzustellen, dass die Plattform den Anforderungen der modernen, komplexen Regulierungslandschaft gerecht wird, die von Gremien wie der Europäischen Zentralbank (EZB) überwacht wird.

• Risikobasierte Anpassung: Ermöglicht die Plattform eine einfache Konfiguration und kontinuierliche Anpassung von risikobasierten Regeln und Kundensegmentierung? Kann sie sich an den spezifischen Risikoappetit Ihres Instituts anpassen?
• Ganzheitliche Datenintegration: Kann das System Daten aus allen relevanten Quellen (Kernbankensystem, CRM, Onboarding-Tools) konsolidieren, um eine echte Single Customer View zu erstellen, wie es die Best Practices für AML empfehlen?
• Erweiterte analytische Leistung: Beinhaltet die Plattform erklärbare KI und maschinelles Lernen, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und Kontext für Warnungen bereitzustellen, anstatt nur Transaktionen zu kennzeichnen?
• Skalierbarkeit und Leistung: Kann die Lösung Ihre Spitzentransaktionsvolumina ohne Leistungseinbußen bewältigen? Ist die Architektur modern und für zukünftiges Wachstum skalierbar?
• Zukunftssichere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Ist die Plattform so konzipiert, dass sie die spezifischen Anforderungen der aktuellen und kommenden EU-Vorschriften, einschließlich 6AMLD und dem Übergang zu AMLA, erfüllt?
• Ermittlerzentrierter Arbeitsablauf: Ist die Benutzeroberfläche für Ermittler intuitiv? Bietet sie ihnen alle notwendigen kontextuellen Informationen, um fundierte und zeitnahe Entscheidungen zu treffen, wie in Leitfäden zum Thema beschrieben?

Fazit: Ein proaktiver und strategischer Ansatz zur AML-Compliance

Der erste Schritt bei der Transaktionsüberwachung zur Geldwäschebekämpfung besteht darin, ein starkes, strategisches Fundament auf der Grundlage von Risiken zu schaffen. Durch die Implementierung eines flexiblen risikobasierten Rahmens, die Verpflichtung zu einer umfassenden Datenerfassung und die Entwicklung detaillierter Kundenprofile können europäische Banken ein Überwachungsprogramm erstellen, das sowohl hochwirksam als auch bemerkenswert effizient ist. Dieser proaktive Ansatz gewährleistet nicht nur die Einhaltung des komplexen Netzes aktueller und zukünftiger EU-Vorschriften, sondern verwandelt die Geldwäschebekämpfung auch von einem reaktiven Kostenfaktor in eine strategische, datengesteuerte Verteidigung gegen Finanzkriminalität.