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EBF und SAS: Gemeinsam mit KI gegen Geldwäsche

EBF und SAS: Gemeinsam mit KI gegen Geldwäsche Heidelberg, 26. Oktober 2021 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), kooperiert ab sofort mit der European Banking Federation (EBF) bei der Bekämpfung von Geldwäsche (Anti-Money Laundering – AML). Die Partnerschaft hat sich zum Ziel gesetzt, bei Banken das Wissen zu vertiefen, wie sie mit Advanced-Analytics-Technologien wie KI und Machine Learning kriminelle Transaktionen eindämmen können. Solche Aktivitäten sorgen dafür, dass weltweit jährlich bis zu zwei Billionen US-Dollar (oder fünf Prozent des globalen Bruttosozialproduktes) illegal transferiert und gewaschen werden. Die EBF repräsentiert 5.981 europäische Finanzinstitute mit rund 2,6 Millionen Mitarbeitern.

„Die extrem schnelle Weiterentwicklung von Technologien und Geschäftsprozessen führt dazu, dass konventionelle Methoden der Geldwäschebekämpfung nicht mehr greifen – stattdessen sind innovative Ansätze gefragt“, sagt Wim Mijs, CEO der EBF. „Die Zukunft von AML liegt in fortschrittlichen Technologien und übergreifend genutzten Lösungen, die ein vollständiges Bild von komplexen kriminellen Netzwerken vermitteln und so Geldwäscheexperten bei Banken helfen, noch gezielter dagegen vorzugehen. Die Zusammenarbeit mit SAS bringt uns dem Ziel einen wichtigen Schritt weiter, unsere Mitglieder und die Finance Community auf diese neue Lage vorzubereiten.“

Advanced Analytics für effizientere Gegenmaßnahmen

Die Partner werden in der ersten Jahreshälfte 2022 eine virtuelle Masterclass-Serie zu AML starten, in denen Experten erklären, wie sich Advanced Analytics gegen Geldwäsche einsetzen lässt. Während sich Trainings bisher auf regulatorische und operative Aspekte konzentrierten, soll diese Serie explizit die Vorteile moderner Technologien wie KI und Machine Learning in der effizienten Bekämpfung von Finanzverbrechen in den Vordergrund stellen.

Die AML Masterclass besteht aus zwei Teilen.

– „Demystifying AI for Anti-Money Laundering: Die erste Session im März 2022 zeigt, wie KI und Machine Learning konkret bei AML helfen können. Ein Aspekt ist der Shared-Ansatz beim Transaktionsmonitoring – und wie dieses in das aktuelle regulatorische Rahmenwerk passt.

– „New Technologies for KYC“: Die zweite Session im April/Mai setzt sich mit der rechtlichen Landschaft auseinander und erforscht neue Wege, die Advanced Analytics Banken für Know-Your-Customer(KYC)-Prozesse und zur Sicherung der Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden eröffnet. Experten veranschaulichen, wie unter anderem digitale Identifikation und Netzwerkvisualisierung die Transparenz und Effizienz beim Onboarding von Neukunden verbessern können.

Zur Anmeldung geht es hier.

Gesamtpaket an Maßnahmen

Trotz der steigenden Anzahl von Reports zu verdächtigen Aktivitäten konnten in der EU zwischen 2009 und 2014 laut Europol lediglich 1,1 Prozent der auf kriminellen Wegen erworbenen Assets beschlagnahmt werden – und die Pandemie mit der damit einhergehenden Digitalisierung öffnet Kriminellen noch mehr Möglichkeiten, Sicherheitslücken auszunutzen. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, hat die Europäische Kommission ein Paket zur Geldwäschebekämpfung auf den Weg gebracht, das unter anderem direkte Richtlinien für Banken und andere regulierte Institutionen festlegt. Zudem soll in den kommenden Jahren eine europäische AML-Behörde etabliert werden.

Studie zeigt Bereitschaft für KI

SAS, KPMG und die Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS) haben eine globale Umfrage unter den Mitgliedern der Vereinigung durchgeführt, um herauszufinden, wie Compliance-Experten ihre AML-Strategien an die neue Situation durch Corona anpassen. Einige Ergebnisse daraus:

– Ein Drittel der Finanzinstitute gab an, dass sie den Einsatz von KI und Machine Learning zur Geldwäschebekämpfung vorantrieben.

– 39 Prozent sagten, dass die Implementierungspläne trotz COVID-19 ungehindert vorangingen.

„Unsere Studie zeigt, dass sich die Branche an einem kritischen Scheideweg befindet. Banken erkennen KI im Großen und Ganzen als Wendepunkt in der Bekämpfung von Geldwäsche an – die Mehrheit jedoch ist noch dabei, sich mit der Technologie anzufreunden und herauszufinden, wie sie diese am besten nutzt“, sagt Stu Bradley, Senior Vice President of Fraud and Security Intelligence bei SAS. „Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit der EBF Banken praktische Unterstützung zu geben, die über die reine Compliance-Beobachtung hinausgeht. Denn mit dem richtigen Ansatz kann AML das komplette Risk und Fraud Management einer Bank verändern und ein umfassendes Gesamtbild liefern.“

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SAS und msg erweitern Partnerschaft für Geldwäscheprävention

SAS und msg erweitern Partnerschaft für Geldwäscheprävention München/Zürich, 8. Oktober 2021 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), und msg, eines der grössten deutschen Beratungs- und IT-Unternehmen, bauen ihre langjährige Zusammenarbeit für Finanzinstitute um den Bereich Geldwäscheprävention (AML) und Know Your Customer (KYC) weiter aus. Ziel der Partnerschaft ist es, insbesondere nun auch für mittelgrosse und kleine Finanzinstitute eine speziell für dieses Segment ausgerichtete AML-Lösung anbieten zu können.

Damit erhalten Kunden im Financial-Service-Bereich leistungsstarke Software sowie umfassende Beratung für die Optimierung und Weiterentwicklung ihrer AML-Strategie innerhalb und ausserhalb der EU. Die SAS-Lösung erlaubt optional eine einfache Anbindung einer KI-gestützten Analyse der Transaktionsdaten und verkörpert so die nächste Generation der Financial Crime Analytics. Der Kunde hat zudem die Wahl und kann sich für On-Premise oder für einen Cloud-basierten Ansatz entscheiden.

Frank Schlottmann, Mitglied des Vorstands bei msg: „Wir freuen uns auf den Ausbau der Zusammenarbeit mit SAS. Damit werten wir AML-Angebote im Interesse unserer Kunden auf und machen die IT- und Geschäftsstrategien unserer Kunden zukunftssicher.“

„Die Expertise von msg hat uns überzeugt. Zusammen mit unserer Technologie entsteht hier eine einmalige Kombination für unsere Kunden im Finanzsektor. Den Enterprise-Bereich adressieren wir seit vielen Jahren. Im Rahmen der neuen Partnerschaft bauen wir nun eine Ready-to-use-Lösung, von der auch die kleineren und mittleren Finanzinstitute profitieren“, so Kai Fahlenbock, Mitglied der Geschäftsleitung bei SAS DACH.

Umfassende Beratung und Umsetzung aus einer Hand

SAS setzt damit seine Strategie fort, eine komplette Beratung aus einer Hand anzubieten und gleichzeitig das Partnernetzwerk zu stärken. Fahlenbock weiter: „Kunden wollen einen Anbieter, der sie versteht und nicht nur Software liefert. Mit msg als starkem Partner in den Bereichen AML und KYC können wir einen kompletten Geschäftsprozess liefern und unseren integrierten Ansatz weiter ausbauen.“

2019 kündigte SAS eine Investition von einer Milliarde US-Dollar in KI an, darunter für Trainingsprogramme und Beratungsservices. Diese sollen Führungskräfte und Data Scientists gleichermassen für die digitale Zukunft vorbereiten. Mit diesem finanziellen Engagement verstärkt SAS seine fundierte KI-Technologiebasis, die Advanced Analytics, AML, KYC, Machine Learning, Customer Onboarding, Deep Learning, Natural Language Processing und Computer Vision umfasst.

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Studie von SAS und KPMG: Pandemie treibt AML mit KI voran

Studie von SAS und KPMG: Pandemie treibt AML mit KI voran 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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