25.03.2019

?Heute geht es vor allem darum, etablierte Standards anzunehmen und effizienter zu werden“

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Machine Learning ist aktuell branchenübergreifend in aller Munde. Auch in der Finanzbranche gibt es bereits vielf?ltige Use Cases. Im Interview erkl?rt Thomas Ohlemacher, Product Manager bei der ACTICO GmbH, welche M?glichkeiten diese Technologie für das Compliance Management von Banken bereith?lt.

BANKINGNEWS: Die ACTICO Compliance Suite unterstützt Banken und Versicherungen bereits seit mehr als 15 Jahren. Wie haben sich die Herausforderungen in Compliance-Abteilungen von Banken in dieser Zeit ver?ndert?

Thomas Ohlemacher: über diesen Zeitraum ist eine Regulierungswelle nach der anderen auf Banken und Versicherungen zugerollt. Mit jeder dieser Wellen mussten unter Druck neue Anforderungen erfüllt werden. Bei ACTICO ist dabei eine Compliance Suite entstanden, die Compliance umfassend von AML über Anti-Terrorismus-Finanzierung, PEP-Check, KYC bis hin zu Marktmissbrauch, Insiderhandel und Fraud abdeckt. Banken und Versicherungen wechseln auch weiterhin auf diese L?sung, aber in den letzten Jahren hat sich die Motivation ge?ndert: Es geht seltener darum, neue Anforderungen abzudecken, sondern vielmehr etablierte Standards anzunehmen und effizienter zu werden. Dabei kommen immer ?fter neue Technologien wie Machine Learning zum Einsatz.

Machine Learning und Künstliche Intelligenz werden h?ufig in einem Atemzug genannt. Wie sind diese Begriffe abzugrenzen?

Künstliche Intelligenz umfasst einen weiten Bereich von Ans?tzen. Machine Learning ist einer dieser Ans?tze und wird für die Praxis?aktuell besonders relevant. Er ist in Feldern au?erhalb der Compliance schon l?nger erfolgreich im Einsatz: Im angrenzenden Bereich der Verhinderung von Betrug lernt man mit Machine Learning aus alten Betrugsf?llen und auch im Marketing werden damit bereits Vertriebschancen aus Daten erkannt.

Welche Use Cases bietet Machine Learning für das Compliance Management von Banken?

Machine Learning?erg?nzt bei ACTICO die vorhandenen Standard-Modelle zum Monitoring und zum Rating. Lassen Sie mich zwei konkrete Use Cases schildern: Im Monitoring von Zahlungen kann Machine Learning aus bestehenden Zahlungshistorien lernen. Es erkennt Muster, die auff?llige Zahlungen gemeinsam haben. Da Machine Learning sehr m?chtige Modelle erzeugen kann, ist man damit oft in der Lage, die Zahlungen pr?ziser zu filtern und weniger unn?tige Abkl?rungen auszul?sen. Als zweites Beispiel m?chte ich den Namensvergleich gegen Sanktions- und PEP-Listen nennen. Hier lernt Machine Learning aus der Abkl?rungshistorie, wie die Bearbeiter historische F?lle abgekl?rt haben. Mit diesem Modell ist es dann m?glich, zukünftige F?lle zu bewerten. So bekommt man sehr früh eine Einsch?tzung, ob ein Treffer voraussichtlich relevant sein wird und kann danach priorisieren.

Welche Vorbereitungen muss eine Bank treffen, bevor sie eine Machine-Learning-Softwareplattform implementieren kann?

Im Compliance-Umfeld sind erstaunlich wenige Vorbereitungen n?tig. Oft sind diese durch die Einführung einer Compliance-L?sung wie der Compliance Suite weitgehend bereits erfüllt. In dieser L?sung werden die für das maschinelle Lernen notwendigen Daten-Historien bereits gesammelt.

Wie hoch ist der Aufwand für die Implementierung, und wie lange dauert das Training der Machine-Learning-Modelle?

Das variiert von Fall zu Fall. Aber es ist uns schon für einige Interessenten gelungen, die ersten hilfreichen Modelle mit nur wenigen Tagen Aufwand zu lernen. Damit konnten sie die Ergebnisse schnell selbst beurteilen.

Brauchen Compliance-Manager erweitertes technisches Know-how, um mit dieser Plattform arbeiten zu k?nnen?

Technisches Know-how müssen die Compliance-Manager nicht mitbringen. Manche Banken und Versicherungen verfügen bereits über eigene Data-Scientists, die sich um die Modelle kümmern. Andere lassen diese durch ACTICO erstellen. Die Wirksamkeit wird für die Compliance-Manager mit Statistiken und nachvollziehbaren Testf?llen aufgezeigt.

Quelle:?Banking Club

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