Agentic AI revolutioniert AML-Untersuchungen
Analysten im Bereich Anti-Geldwäsche (AML) beginnen ihre Karriere, um gegen Finanzkriminalität zu kämpfen. Viele sehen sich jedoch mit ineffizienten Prozessen und ständigen Fehlalarmen konfrontiert. Dies führt nicht nur zu hohen Fluktuationsraten innerhalb des ersten Jahres, sondern untergräbt auch die Qualität der Untersuchungen.
Wenn Mitarbeiter durch unnötige Alarme belastet sind, riskieren sie, echte kriminelle Aktivitäten zu übersehen. Agentic AI verspricht einen effektiveren Ansatz, indem es eine orchestrierte Netzwerkstruktur von KI-gesteuerten Agenten anbietet, die sich jeweils auf spezifische Aufgaben konzentrieren.
Die Rolle von Agentic AI
Traditionelle KI wurde lange Zeit zur Bekämpfung von Finanzkriminalität eingesetzt, hauptsächlich um verdächtige Aktivitäten durch strukturierte Daten zu erkennen. Generative KI erweiterte diese Fähigkeiten, indem sie Inhalte wie Entwürfe von Berichten produzierte. Agentic AI geht jedoch einen Schritt weiter und bietet ein Netzwerk von spezialisierten Agenten, darunter:
- Datenbeschaffungsagenten, die Informationen konsolidieren.
- Typologie-Agenten, die Risiken klassifizieren.
- Erzählagenten, die Berichte über verdächtige Aktivitäten (SARs) entwerfen.
Durch die Reduzierung von Fehlalarmen und die intelligentere Priorisierung von Alarme ermöglicht Agentic AI Analysten, mehr Zeit auf echte Bedrohungen zu verwenden.
Optimierung der Fallbewertung
Die Technologie verbessert die Fallbewertungen erheblich. Sie greift in Echtzeit auf mehrere Datenquellen zu, um ein umfassendes Bild des Risikos zu liefern, sodass Teams irrelevante Alarme schnell herausfiltern und höherpriorisierte Fälle eskalieren können. Agentic AI empfiehlt sogar die Priorisierung von Warteschlangen, indem es historische Lösungsmuster nutzt, um sicherzustellen, dass risikobehaftete Fälle schnell bearbeitet werden.
Obwohl die Automatisierung eine wichtige Rolle spielt, unterstützt Agentic AI weiterhin einen Human-in-the-Loop-Ansatz, der sicherstellt, dass Compliance-Teams bei komplexen, risikobehafteten Entscheidungen die Kontrolle behalten.
Streamlining des Untersuchungsprozesses
Ein bedeutender Vorteil für Ermittler liegt in der Optimierung des Prozesses. Derzeit müssen Analysten sich in mehrere Systeme einloggen, verstreute Daten sammeln und Ergebnisse manuell dokumentieren. Agentic AI beschleunigt diesen Prozess, indem es Daten aus internen und externen Quellen sammelt, um einen strukturierten Überblick mit bereits identifizierten roten Flaggen zu erstellen. Diese Automatisierung reduziert die Zeit für repetitive Aufgaben und erhöht die Genauigkeit.
Das System kennzeichnet Fälle nach Typologie und identifiziert sofort, ob die Aktivität auf Geldwäsche, Betrug oder eine andere Form von Finanzkriminalität hinweist. Analysten erhalten bereits kategorisierte Fälle, was es ihnen ermöglicht, sich auf die Untersuchung und Entscheidungsfindung zu konzentrieren, anstatt Muster zu erkennen.
Standardisierung der Dokumentation
Ein weiteres wichtiges Merkmal ist die Fähigkeit, die Begründung konsistent über alle Fälle hinweg zu erfassen. Anstatt Zeit mit dem Verfassen variierender Erklärungen zu verbringen, die möglicherweise nicht regulatorisch klar sind, standardisiert die KI die Dokumentation und macht sie auditbereit. Dies reduziert Compliance-Risiken und stellt sicher, dass die Untersuchungen für Prüfer und Regulierungsbehörden transparent sind.
Effizienz bei der Erstellung von SARs
Die Erstellung von SARs, oft ein zeitaufwendiger letzter Schritt, wird ebenfalls beschleunigt. Anstatt mit einer leeren Seite zu beginnen, erhalten Analysten einen Entwurf, der den regulatorischen Standards entspricht, sodass sie verfeinern können, anstatt von Grund auf neu zu erstellen. Dies verbessert die Qualität und die Bearbeitungszeit der Berichte.
Anpassungsfähigkeit und Integration
Die Plattform von Agentic AI wurde so konzipiert, dass sie sich vollständig anpassen lässt. Finanzinstitute können ihre Workflows anpassen, indem sie ihre Richtlinien und Verfahren hochladen, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Diese Flexibilität ermöglicht es den Instituten zu bestimmen, wo die KI unabhängig handeln kann und wo menschliche Genehmigungen erforderlich sind.
Wichtig ist, dass das System von Hawk als Overlay funktioniert, das auf bestehende AML-Infrastrukturen aufbaut. Es integriert sich über APIs oder direkt über Benutzeroberflächen, was bedeutet, dass Institute ihre bestehenden Systeme nicht ersetzen müssen. Das Design berücksichtigt auch die Auditierbarkeit und bietet detaillierte Protokolle jeder Aktion sowie eine visuelle Darstellung des Entscheidungsprozesses, einschließlich Zitationen und Vertrauensbewertungen.
Schlussfolgerung
Da Finanzkriminalität komplexer wird, wächst der Bedarf an Lösungen, die die Effizienz verbessern und gleichzeitig die Compliance sicherstellen. Agentic AI bietet einen Weg nach vorne, indem es die Ermüdung der Analysten reduziert und sicherstellt, dass Untersuchungen sowohl schneller als auch zuverlässiger sind.
