Erklärbarkeit als Grundlage für KI in der Compliance
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzsektor hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Angesichts der zunehmenden Bedrohung durch Finanzkriminalität ist es entscheidend, dass Unternehmen ihre KI-Systeme so gestalten, dass sie erklärbar und transparent sind.
Die Herausforderungen der Finanzkriminalität
Kriminelle nutzen KI, um ihre Methoden zu verfeinern. Techniken wie Deepfakes und maßgeschneiderte Phishing-Angriffe werden immer raffinierter. Diese Bedrohungen bewegen sich schneller, als traditionelle Compliance-Systeme reagieren können, was eine fatale Schwäche in den aktuellen Ansätzen offenbart.
Die Rolle der Erklärbarkeit
Viele Organisationen setzen KI-Systeme ein, ohne sicherzustellen, dass diese erklärbar sind. Wenn Erklärbarkeit nicht zur Grundvoraussetzung für KI-Systeme in der Compliance wird, riskieren wir, eine Form der Intransparenz durch eine andere zu ersetzen. Das Vertrauen der Öffentlichkeit und der Regulierungsbehörden kann nur durch Transparenz wiederhergestellt werden.
Traditionelle Compliance-Tools
Die Herausforderungen liegen nicht nur in der Geschwindigkeit oder dem Umfang der Bedrohungen, sondern auch im Missverhältnis zwischen der Innovation der Angreifer und der Trägheit der Verteidiger. Traditionelle Regel-basierte Compliance-Systeme sind reaktiv und starr. Sie basieren auf vordefinierten Triggern und statischer Mustererkennung.
Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik bieten adaptivere Lösungen, doch viele dieser Werkzeuge sind intransparent. Sie liefern Ergebnisse, ohne dass klar ist, wie sie zu diesen Schlussfolgerungen gelangten. Dieses Black-Box-Problem ist mehr als ein technisches Limit; es ist ein Compliance-Problem.
Erklärbarkeit als Sicherheitsanforderung
Einige behaupten, dass die Forderung nach erklärbaren KI-Systemen die Innovation verlangsamen würde. Diese Sichtweise ist kurzsichtig. Erklärbarkeit ist keine Luxusanforderung, sondern eine Voraussetzung für Vertrauen und Rechtskonformität. Ohne sie agieren Compliance-Teams im Dunkeln. Sie können Anomalien erkennen, wissen aber nicht, warum.
Die Finanzbranche muss aufhören, Erklärbarkeit als technischen Bonus zu betrachten. Sie sollte eine Bedingung für den Einsatz sein, insbesondere für Tools, die in KYC/AML, Betrugserkennung und Transaktionsüberwachung eingesetzt werden.
Ein koordiniertes Vorgehen ist unerlässlich
Finanzkriminalität ist längst kein isoliertes Phänomen mehr. Ein koordiniertes Vorgehen muss Folgendes umfassen:
- Erforderlichkeit der Erklärbarkeit in jedem KI-System, das in risikobehafteten Compliance-Funktionen eingesetzt wird.
- Ermöglichung des Austauschs von Bedrohungsinformationen, um neue Angriffsformen über Unternehmen hinweg zu identifizieren.
- Schulung von Compliance-Fachleuten, um KI-Ausgaben zu hinterfragen und zu bewerten.
- Erforderlichkeit externer Audits von ML-Systemen, die in der Betrugserkennung und KYC verwendet werden.
Vertrauen in KI-Systeme
Die Diskussion muss sich ändern. Es reicht nicht aus zu fragen, ob KI in der Compliance „funktioniert“. Wir müssen fragen, ob sie vertrauenswürdig ist. Kann sie hinterfragt, geprüft und verstanden werden?
Wenn diese Fragen nicht beantwortet werden, setzt man das gesamte Finanzsystem einem Risiko aus – nicht nur durch Kriminelle, sondern auch durch die Werkzeuge, auf die wir uns verlassen, um sie zu stoppen.
Die Implementierung von Transparenz in unsere Abwehrmechanismen ist unerlässlich, um das System zu schützen. Andernfalls automatisieren wir nur sein Versagen.
