Unternehmen mögen Kolibri und Babelstraße setzen erfolgreich neue Technologien ein, um die Effizienz lange lästiger Compliance-Aspekte zu verbessern. Auf diese Weise haben sie einen leistungsstarken Mensch-Technologie-Mix geschaffen, der sowohl die Leistung als auch die Mitarbeiterzufriedenheit verbessert.

Hummingbird wurde kürzlich veröffentlicht Automationen, ein neues Tool zur Steigerung der Compliance-Produktivität, zur Reduzierung von Risiken und zur Kostensenkung. Durch Automatisierungen entfallen manuelle Aufgaben, sodass Unternehmen ihre Mitarbeiter für höherwertige Aufgaben einsetzen können. Es verbessert auch die Fallüberwachung und setzt interne Richtlinien durch.

Die Aktivitäten werden auf der Ermittlungsplattform von Hummingbird für Finanzkriminalität zentralisiert, wo Kunden sehen, dass Unternehmensdaten, Arbeitsabläufe und Richtlinien zu deren Bestandteilen werden Automatisierung. Praktiker können vorgefertigte Lösungen verwenden oder ihre eigenen erstellen. Automations bietet Rezepte für KYC, KYB, Qualitätssicherung, Fallvorbereitung, Überwachung und Management sowie Aktivitätsübersichten.

Der Gründer und CEO von Hummingbird, Joe Robinson, ist ein Fintech-Veteran, der als leitender Produktmanager bei Square und Vizepräsident für Risiko- und Datenwissenschaft bei Circle tätig war. Er sagte, er habe Hummingbird gegründet, um die Probleme anzugehen, die er bei der sicheren Einführung von mehr Effizienz und Automatisierung in die Ermittlungsarbeit sah.

Robinson sagte, es sei wichtig, Betrug von Compliance und Geldwäsche zu trennen. In vielen Betrugsfällen werden die Opfer von ihrem Kartenaussteller benachrichtigt, da dieser in der Lage ist, Musteranomalien zu erkennen. Bei der Geldwäsche handelt es sich selten um Betrug, da sie meist von kriminellen Organisationen betrieben wird, die mit ihren Taten nicht auffallen wollen.

Den Menschen in Compliance halten

Bei der Gestaltung eines Compliance-Programms sei es laut Robinson von entscheidender Bedeutung, den menschlichen Faktor in den Vordergrund zu stellen. Menschen haben Rechte auf Finanzdienstleistungen; Bei falscher Gestaltung kann die Automatisierung diese beeinträchtigen. Die Menschen sollten auf dem Laufenden gehalten werden, um Voreingenommenheit zu vermeiden und sicherzustellen, dass legitime Kunden bedient werden.

Viele Compliance-Themen sind komplex und daher arbeitsintensiv. Robinson sagte, die Datenerfassung brauche Zeit; Die Datenfragmentierung in vielen Institutionen macht den Prozess schwieriger. Zu den Kontrollen könnten die Durchsicht von Transaktionen aus zwölf Monaten sowie die Suche nach Artikeln und Nachrichten über Personen mit Bezug zum Unternehmen aus Open-Source-Informationen, sozialen Medien und anderen Quellen gehören.

„All das braucht Zeit, braucht Zeit und erfordert die Datenerfassung“, sagte Robinson. „Es gibt eine Menge Möglichkeiten, die alltäglicheren und mühsameren Teile dieser Arbeit zu automatisieren und den Menschen das zu überlassen, was sie so gut können, nämlich die Ergebnisse zu interpretieren und zu verstehen, was passiert ist.“

Auswahl und Erklärbarkeit bieten

Mit Automatisierungen können Compliance-Teams auswählen, welche Aktivitäten das System ausführt, z. B. Datenerfassung und -vorbereitung, Erinnerungen und Verfahren. Sie können regelbasiert sein oder auf KI-Modelle zurückgreifen, um Informationen zusammenzufassen. Dies gibt den Kunden die endgültige Entscheidung darüber, welche Algorithmen und Modelle sie verwenden möchten.

Erklärbarkeit ist ein wesentlicher Aspekt jedes Compliance-Systems. Robinson sagte, dass jedes automatisierte System bis hin zur verwendeten Technologie und den getroffenen Entscheidungen überprüfbar sein muss. Bei den größten Unternehmen muss sich diese Erklärbarkeit auf Tausende von Ermittlern erstrecken, die jede Woche viele tausend Untersuchungen durchführen.

Wie Babel Street seine Compliance-Fähigkeiten stärkte

Der Leiter der Namensprüfung, Greg Pinn, sagte, der Ursprung von Babel Street liege in der Verwendung von Informationen zur Minderung von Grenz- und Heimatschutzrisiken. Ähnlich wie bei der Compliance ging es darum, Unmengen von Daten in leicht verständlichen Formaten zusammenzufassen.

Babel Street erweiterte sein Angebot Ende 2022 mit der Übernahme von Rosette, einer Textanalyseplattform, die maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze nutzt, um aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Dies half beim Namensabgleich und beim Screening und ermöglichte es Babel Street, einzigartige Aspekte von Namen aus verschiedenen Sprachen und Kulturen zu berücksichtigen. Beispielsweise könnten Dokumente für einen amerikanischen Staatsbürger, der mit einem chinesischen Pass und einem Flugticket eines deutschen Fliegers reist, sinnvoll sein.

Im Januar 2024 fügte Babel Street Vertical Knowledge hinzu, ein Unternehmen für Datenprodukte, globale Erkenntnisse und Informationen, das sich darauf spezialisiert hat, Kunden mit einer Bibliothek kontextualisierter Datenbestände bei der Bewältigung komplexer geschäftlicher Herausforderungen zu unterstützen. Pinn sagte, dies verbessere die erweiterte Namensprüfungsfunktion von Babel Street.

Wir blicken über den KI-Hype hinaus, um echten Mehrwert zu schaffen

Angesichts der Begeisterung für KI sei es laut Pinn wichtig, sich auf die neuen Probleme zu konzentrieren, die damit gelöst werden können. Für Pinn beginnt das mit der Extraktion von Daten aus unstrukturierten Daten und Informationen. In der AML-Welt ist das ein schwer fassbares Problem.

Screener stehen vor mehreren Herausforderungen. Bei der Betrachtung unstrukturierter Nachrichten wie Website-Artikel handelt es sich um einen manuellen Prozess, der nicht skalierbar ist. Die Aktualisierung strukturierter Datenbanken erfordert Humankapital.

„Dann haben Sie begonnen, nach einer Möglichkeit zu suchen, diese beiden Dinge zu kombinieren: die Entwicklung von KI-Technologie und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Informationen, benutzeridentifizierbare Details und Risikoinformationen zu extrahieren, um eine Live-Datenbank mit ständig aktualisierten Risiken zu erstellen“, sagte Pinn. „Damit Sie verstehen, wer noch gefährdet ist. Das ist ein großer Fortschritt beim Verständnis der Risikobereitschaft der Menschen auf der ganzen Welt. 

„Die Statistiken der Menschen, die heute gefasst werden … sind schrecklich. Wir machen keine sehr gute Arbeit. Für mich ist dies eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie wir uns verbessern können.“

Es gab einige Bedenken, die Compliance-Tür für Technologien wie KI zu öffnen. Wie Robinson betonte, muss ein wichtiger menschlicher Faktor im Kreislauf vorhanden sein.

Wo LLMs funktionieren und wo nicht

Pinn sagte, dass sich um das Jahr 2018 herum mehrere Regulierungsbehörden zusammengeschlossen hätten, um Innovatoren dazu zu drängen, Technologie zur Verbesserung von Prozessen einzusetzen. Während LLMs das glänzende neue Spielzeug sind, sollten Unternehmen nicht unbedingt dort anfangen. Pinn sagte, Tools wie Chat GPT seien nicht für sich wiederholende Compliance-Aufgaben geeignet, da sie relevante Informationen nur unzureichend zusammenfassen könnten.

„Mehrere Unternehmen nutzen diese großen Sprachmodelle, um mehr Artikel zusammenzufassen, aber das löst das Problem nicht“, sagte Pinn. „Es nutzt einfach eine neue Technologie, weil man sie nutzen wollte. 

„Das grundlegende Problem, das KI-Berater lösen sollten, ist, wie man Menschen dazu bringt, weniger Arbeit zu erledigen, in der Menschen schlecht sind?“

Ein Beispiel sind die hohen Kosten für die Überprüfung des Personals auf falsch positive Ergebnisse. Es ist repetitiv und die Fluktuation ist hoch. Das ist reif für Veränderung.

Pinn sagte, es gäbe einen Ort für die KI, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wer und was überprüft werden soll. Geschulte Modelle müssen die Stimmung genau beurteilen und gleichzeitig Rauschen herausfiltern.

Mit Blick auf die Zukunft wird es eine Herausforderung sein, Zugang zu Daten wichtiger Unternehmen zu erhalten. Pinn sagte, dass sie hinderliche Preisstrukturen schaffen, die sowohl die Fähigkeit der Strafverfolgungsbehörden als auch der Privatwirtschaft beeinträchtigen, diese Daten zur Erkennung neuer und relevanter Muster zu nutzen.

Innovation bei UBOs, Unternehmensauflösung

Pinn sagte, die Unternehmensauflösung sei ein weiterer wichtiger Bereich für Innovation. Neue Technologien können aus unstrukturierten Daten einen Mehrwert ziehen. KI kann Ermittlern dabei helfen, den Zustand eines Finanzinstituts umfassend zu beurteilen. Dadurch erhalten sie eine genauere Grundlage für die Prüfung auf Betrug.

KI kann Ermittlern auch dabei helfen, die Beziehungen zum letztendlichen wirtschaftlichen Eigentümer (UBO) zu verstehen, insbesondere da einige Regierungen UBO-Datenbanken vorschreiben.

Die Mischung aus Intelligenz und Compliance

Robinson sagte, dass Technologien Unternehmen und Regulierungsbehörden dabei helfen können, mit einem sich schnell verändernden regulatorischen Umfeld zurechtzukommen. Auch Kriminelle nutzen KI, um schnell reagieren zu können, wenn das Gesetz ihre Methoden aufgreift.

Eine Überlegung beim Einsatz von Technologie besteht darin, sicherzustellen, dass Kunden die besten Informationen erhalten und gleichzeitig die Vorschriften einhalten.

„Diese Modelle sind leistungsstark, wenn es darum geht, breite Datensätze zu betrachten und wichtige Informationen zusammenzufassen“, sagte Robinson. „Wir versuchen, Toolsets zu entwickeln, die ihnen die richtigen Informationen und Informationen zum richtigen Zeitpunkt liefern.“

Robinson sagte, er sei begeistert von dem Potenzial von LLMs, große Informationsmengen zusammenzufassen. Er sagte, sie seien gut darin, relevante Informationen zu extrahieren und zusammenzufassen.

Viele in der Branche haben Bedenken geäußert, ausreichend große Datenbanken zu finden, um LLMs frei von Rauschen und falschen Informationen zu trainieren. Robinson sagte, Hummingbird könne Finanzinstituten bei einem anderen Problem helfen – ihre Modelle frei von personenbezogenen Daten (PII) zu halten und sicherzustellen, dass diese Modelle diese auch nicht preisgeben.

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