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Betrifft-Unternehmen
30.07.2020

Der nächste Schritt im Kampf gegen Finanzbetrug und Geldwäsche

Von: Enda Shirley

Mit Machine Learning, Künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation auf die nächste Stufe in der Geldwäschebekämpfung

Wenn die Geldwäsche ein Land wäre, würde sie mit einem Volumen von geschätzten 3,8 Billionen Dollar
jährlich an fünfter Stelle der Volkswirtschaften weltweit stehen. Dem Wirtschaftsmagazin Forbes
zufolge geben die Banken mehr als 100 Milliarden Dollar für die Einhaltung von Gesetzen, Richtlinien
und freiwilligen Kodizes aus und es wird erwartet, dass der Aufwand für Compliance im Jahr 2021 von
4 auf 10 % des Ertrags steigen wird.

Statische Methoden durch dynamische Technologien ersetzen

Die Betrüger im Finanzwesen sind erfindungsreicher denn je und nie waren Banken und andere Finanzinstitutionen mit einem so hohen Maß an Kriminalität konfrontiert. Die Bedrohung kommt sowohl aus dem Innern der Unternehmen als auch von außerhalb. Machine Learning, Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automation (RPA), also die robotergestützte Prozessautomatisierung, können, wenn sie mit Big Data und Echtzeit-Verarbeitung gekoppelt werden, den Kampf gegen Finanzbetrug und Geldwäsche auf die nächste Stufe heben. Dies wird jedoch nur möglich sein, wenn veraltete und statische Methoden durch innovative und dynamische Technologien ersetzt werden.

Den ganzen Beitrag können Sie in der Ausgabe comply. 2/20 ab S. 56 lesen oder direkt in unserer Datenbank comply.Plus.

 

 



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