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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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In der Neckarhelle 162

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SAS Studie zeigt: Risikomanagement unterstützt Krisenfähigkeit

SAS Studie zeigt: Risikomanagement unterstützt Krisenfähigkeit Heidelberg, 15. Juni 2021 – COVID-19 treibt die Transformation bei Banken in Bezug auf ihr Risikomanagement stärker an als regulatorische Vorgaben. Das zeigt eine globale Studie von Longitude und SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI). Besonderes Augenmerk legt die Befragung auf die Flexibilität von Banken bei der Anpassung ihres Risikomanagements an neue Herausforderungen.
Die wichtigsten Studienergebnisse

Modernisierung als Top-Priorität: 54 Prozent geben an, dass sie in den nächsten zwei Jahren eine Erneuerung ihrer Risikomodellierung planen. 52 Prozent geben an, dass die Pandemie ihre Modernisierungspläne beschleunigt habe.

Automatisierung im Rückstand: Lediglich 10 Prozent der Banken haben ihr Risikomanagement bereits weitestgehend automatisiert. Und ein noch geringerer Anteil (6 Prozent) hat große Teile seiner Prozesse zur Risikomodellierung vollständig automatisiert. Dieser Mangel an Automatisierung schränkt die Finanzinstitute bei der Vorhersage von Trends oder bei der Verbesserung ihrer Entscheidungsfindung in sämtlichen Geschäftsbereichen ein.

Maximale Investition in Cloud und Analytics: In den kommenden zwölf Monaten wollen die Befragten vor allem in Cloud-Bereitstellung (67 Prozent) und Datenanalysetools (59 Prozent) investieren.

Erfolgsformel der Risk Management Leaders

Auf Basis der Studiendaten hat Longitude eine Untergruppe der Umfrageteilnehmer identifiziert: 20 Prozent haben einen höheren Reifegrad im Risikomanagement als der Rest der untersuchten Gruppe. Diese „Risk Management Leaders“ zeichnen sich dadurch aus, dass sie häufiger Risikomodelle automatisiert erstellen und fortschrittlicheres Risikomanagement nutzen, beispielsweise in Form von Szenarioanalysen, integriertem Bilanzmanagement oder Modeling-as-a-Service.

Gleichzeitig belegt die Studie, dass diese Vorreiter bereits langfristige Vorteile aus ihren Investitionen in die Risikotechnologie ziehen. Sie sind unter anderem in der Lage, Vorhersagen weiter im Voraus zu treffen und Stresstests schneller durchzuführen. Verglichen mit den anderen Befragten melden sie eine bessere Performance in mehreren operativen Kernbereichen.

– Vorsprung durch automatisierte Risikomodellierung: 73 Prozent sehen in ihrem Prozess zur Risikomodellierung einen Wettbewerbsvorteil, in der Gesamtgruppe geben dies lediglich 47 Prozent an.

– Präzisere Geschäftsplanung: 37 Prozent schätzen die Genauigkeit ihrer Bilanzvorhersagen und Gewinn-/Verlustprognosen als sehr hoch ein (gegenüber 14 Prozent der gesamten Stichprobe).

– Längerfristige Prognosen: 44 Prozent (gegenüber 19 Prozent) sind in der Lage, Bilanzprognosen für mindestens drei Jahre im Voraus zu erstellen.

– Stärkere Integration von Risikomanagement und Geschäftsplanung: 78 Prozent (gegenüber 45 Prozent) geben an, dass ihre Bank bereits regulatorische Stresstests in die Geschäftsplanung eingebunden hat.

Befragt wurden für die Erhebung From Crisis to Opportunity: Redefining Risk Management 300 Senior Executives bei Banken in 24 Ländern. Ergänzend zu den erhobenen Daten enthält die Studie umfangreiche Interviews mit den Chief Risk Officers (CROs) von fünf großen multinationalen Banken, darunter Wells Fargo und Société Générale.

Die Ergebnisse der Studie wurden in dem Vortrag „Spotlight on Risk, Fraud and Financial Crime: Challenges and Trends“ auf dem diesjährigen SAS Global Forum vorgestellt, der noch bis 25. Juni abrufbar ist.

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