Der Druck auf Compliance-Abteilungen in Banken steigt: Seit Monaten hagelt es neue Verordnungen und Anforderungen – insbesondere im Bereich der obligatorischen Sanktionsprüfungen. Rasant steigt auch die Anzahl grenzüberschreitender Transaktionen und krimineller Aktivitäten im Finanz-Sektor.
Um diese Herausforderungen zu meistern, brauchen Compliance-Teams in Finanzinstituten neue Methoden und mehr Ressourcen – schnellstmöglich. Schließlich drohen den Banken bei Regulatorik-Patzern empfindliche Sanktionen, Geldbußen, Reputationsschäden und detailreichere Audits.
Die Richtung ist klar: Automatisierung, digitale Transformation, Künstliche Intelligenz mit Machine Learning, Big Data.
Nur: Wie geht man’s an?
Der Schlüssel zum Erfolg ist ein gut durchdachtes Zusammenspiel von Big-Data-Analysetechnik mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Denn die selbst-lernenden Machine-Learning-Ansätze bereichern die von Experten vorgegebenen Business-Rules-Ansätze enorm. Viele Regulatorik-Verantwortliche nutzen moderne Compliance-Plattformen, auf denen Big Data, Künstliche Intelligenz und Business Rules nahtlos ineinandergreifen. Der Erfolg gibt Recht: Sie analysieren riesige Datenmengen deutlich effizienter, decken verdächtige Muster mit weniger Aufwand auf und erkennen frühzeitig potenzielle Risiken.
Auch an die interne Aufsicht und die zuständige Aufsichtsbehörde ist gedacht, denn die selbstlernenden IT-Systeme bieten – richtig gemacht – eine hohe Transparenz, sodass alle Entscheidungen auditierbar und nachvollziehbar sind.
Wer die richtige Software und den passenden IT-Dienstleister für die hochsensible Compliance auswählt, erhöht die Effektivität und senkt dabei Kosten und Aufwand.
Gute Partner erkennt man an ausgewiesener Exzellenz und langjähriger Erfahrung. Von Vorteil sind standardisierte und verbreitete Lösungen.
Mit dem richtigen Partner an ihrer Seite erfüllen Banken die komplexen Compliance-Anforderungen und minimieren ihre Risiken.