KI-Wettlauf der Geldwäscheprävention gegen Geldwäsche
Künstliche Intelligenz spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Geldwäscheprävention, da sie dazu beitragen kann, verdächtige Aktivitäten in Finanztransaktionen frühzeitig zu erkennen und effektivere Maßnahmen zur Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu ergreifen. Gleichzeitig ist jedoch jedem AML-Experten bewusst, dass auch Geldwäscher in immer stärkeren Maße KI-Technologien ausnutzen, um ihre illegalen Aktivitäten zu verschleiern.
Genau den Methoden, die einerseits genutzt werden können, um Anti-Money Laundering zu optimieren, stehen häufig Aktivitäten gegenüber, die die Geldwäsche begünstigen.
Ein paar Beispiele:
- Mustererkennung:
KI kann große Mengen von Transaktionsdaten analysieren und Muster oder Anomalien erkennen, die auf mögliche Geldwäsche hinweisen. Durch die kontinuierliche Überwachung einer sehr hohen Anzahl von Transaktionen kann KI verdächtige Aktivitäten schneller und genauer identifizieren als bisherige Softwarelösungen.
Leider können jedoch auch Geldwäscher KI verwenden, um ihre Transaktionsmuster so anzupassen, dass sie weniger verdächtig erscheinen. Indem sie KI nutzen, um Muster zu erstellen, die den normalen Geschäftsaktivitäten ähneln, könnten sie versuchen, den Algorithmus der Mustererkennung zu umgehen. Alternativ kann KI auch zur Generierung von zufälligen Mustern genutzt werden, um die Aufmerksamkeit der Transaction Monitoring Systeme zu umgehen.
- Verhaltensanalyse:
KI-Systeme können das Verhalten von Kunden und Transaktionen über die Zeit hinweg analysieren und normales Verhalten von abweichendem Verhalten unterscheiden. Abweichungen, die auf Geldwäsche oder andere kriminelle Aktivitäten hinweisen könnten, können so schneller erkannt werden.
Leider können Geldwäscher die KI durch die Analyse von legitimen Transaktionsmustern nutzen und diese besser imitieren als ohne KI.
- Identifikationsverfahren:
KI-Systeme können bei der automatisierten Überprüfung von Kundenidentitäten und Dokumenten, wie Reisepässen oder Ausweisen, helfen. Dies beschleunigt den KYC-Prozess und reduziert manuelle Arbeitsbelastungen.
KI wird jedoch ebenso bei der Erstellung von gefälschten Identifikationsdokumenten verwendet und kommt insbesondere bei Videolegitimierungen bereits zum Einsatz.
- Text- und Sprachanalyse:
KI kann auch Texte und Sprache analysieren, um potenziell verdächtige Informationen in Kommunikationen zu identifizieren. Dies kann hilfreich sein, um Hinweise auf Geldwäschepläne in E-Mails, Chats oder anderen Kommunikationsformen zu erkennen.
KI kann aber auch verwendet werden, um realistische Audio- oder Videofakes zu erstellen, in denen eine Person scheinbar Dinge sagt oder tut, die sie in Wirklichkeit nie gesagt oder getan hat (Deepfakes). Durch Deepfakes kann insbesondere der Identitätsdiebstahl erleichtert werden.
Die Auflistung ließe sich noch fortsetzen.
Die Nutzung von KI durch Geldwäscher wird sehr erfolgreich sein, wenn die Geldwäscheverpflichteten nicht im gleichen Maße die Entwicklung der KI nutzen und die Herausforderung annehmen. Fortschritte in den Technologien zur Geldwäscheprävention gehen Hand in Hand mit der Weiterentwicklung von Technologien zur Geldwäscheerkennung. Sie erfordern jedoch die Bereitschaft zu intensiven Investitionen in diese Technologien.
