Schnellere Due Diligence: KI verändert die KYC- und CDD-Verfahren von Banken

Von: Thomas Becker

Mit den steigenden Erwartungen der Öffentlichkeit und der zunehmenden Raffinesse der Finanzkriminalität wird die Prüfung potenzieller Kunden im Rahmen von Know Your Customer (KYC) und Customer Due Diligence (CDD) für Banken immer wichtiger. In diesem Blog beleuchten wir, wie Banken Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre KYC- und CDD-Prozesse zu optimieren, und erläutern, warum ein verantwortungsvoller KI-Ansatz die Kundenüberprüfung präziser und zuverlässiger gestaltet.

Warum werden Due Diligence und die Überprüfung von Kunden immer komplexer

Die CDD- und KYC Prüfung ist eine der zentralen Aufgaben jeder Bank. Früher umfasste dieser Prozess typischerweise die Überprüfung der Identität, der finanziellen Stabilität und des rechtlichen Risikos eines potenziellen Kunden. Doch in den Jahren 2024/25 ist dieser Prozess aufgrund der drei folgenden Hauptfaktoren wichtiger und komplexer denn je:

  1. Finanzkriminalität wird zunehmend komplexer: Umfragen zeigen, dass Banken immer ausgeklügeltere, oft technologiegestützte Methoden von Kriminellen abwehren müssen, die Bankkonten für Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung nutzen wollen. Daher müssen Banken potenzielle Kunden einer gründlichen Due-Diligence-Prüfung unterziehen, um festzustellen, ob Kunden (oder ihre Partner) gegen Sanktionen verstoßen haben, rechtliche Schritte gegen sie laufen oder ob sie politisch exponierte Personen sind, bei denen ein Bestechungsrisiko besteht.
  2. Höhere Erwartungen von öffentlicher Seite: Zahlreiche Länder haben neue Gesetze zur Bekämpfung von Finanzkriminalität erlassen. Diese zwingen Banken nachzuweisen, wie sie Risiken seitens Kunden und Dritter erkennen und eindämmen. Die EU beispielsweise richtet Mitte 2025 eine neue AML-Behörde ein, die Sanktionen und Bußgelder für Geldwäsche- und Terrorismusfinanzierungsverstöße durch Finanzunternehmen in Europa verhängen kann. Die Strategie der Vereinigten Arabischen Emirate zur Geldwäschebekämpfung 2024 bis 2027 zielt auf strengere AML-Gesetze und eine intensivere Verfolgung von Finanzkriminalität ab.1
  3. Erforderliche nichtfinanzielle Überprüfungen: Derzeit stehen Banken unter erheblichem Druck, bei der CDD-Prüfung auch den Ruf und die nichtfinanziellen Risiken von Kunden zu berücksichtigen. Dies ist teils auf Vorschriften zurückzuführen und teils darauf, dass Anleger zunehmend ihr Kapital von Banken abziehen, die keinen positiven Beitrag zu ESG und der Gesellschaft insgesamt nachweisen können.

Moderne CDD- und KYC-Verfahren müssen zur Bestimmung der Identität, des Rufs und des gesellschaftlichen Einflusses von Kunden ein deutlich breiteres Spektrum an Datenquellen analysieren. Dabei sollten unter anderem folgende Aspekte berücksichtigt werden:

  • Finanzielle Gesundheit, die sich aus Quellen wie Firmendaten und Transaktionsüberwachung erschließt
  • Rechtsakten aus juristischen Quellen, Sanktionslisten, Beobachtungslisten und PEP-Überwachung
  • ESG-Impact auf der Grundlage von Nachrichtenquellen, Jahresberichten und spezifischen ESG-Risikobewertungen
  • Ruf auf der Grundlage von Daten aus Nachrichten und sozialen Medien

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KI: erweiterte Due Diligence der Banken angesichts neuer Risiken

In den letzten Jahren haben Banken die Herausforderungen moderner CDD- und KYC-Verfahren durch den Einsatz von KI-Tools erfolgreich bewältigt. Dadurch wurden die Verfahren präziser und effektiver, was wiederum zu einer Einsparung von Arbeitszeit führte. KI bietet dabei mehrere Vorteile:

  • Automatisierung: CDD und KYC erfordern das Screening von Personen und Unternehmen anhand großer Datenmengen zur Risikobewertung. KI-Tools übernehmen diese Aufgabe automatisch und erfassen die wichtigsten Ergebnisse, wodurch Compliance-Beauftragte von der mühsamen manuellen Suche in umfangreichen Datenquellen entlastet werden. KI kann große Teile des KYC-Prozesses automatisieren, einschließlich der Identitätsprüfung und des Namensabgleichs.
  • Effizienteres Onboarding: Automatisierte CDD- und KYC-Prozesse beschleunigen das Kunden-Onboarding, was es Banken erleichtert, ihren Kundenstamm zu erweitern.
  • Kontinuierliche Überwachung: Um sicherzustellen, dass Compliance-Beauftragte stets über neue Informationen verfügen, die die Risikobewertung eines Kunden oder Dritten beeinflussen können, lassen sich in KI-Tools Warnmeldungen und RSS-Feeds einrichten. Auf diese Weise können Banken die gesetzlichen Anforderungen erfüllen, die regelmäßige CDD- und KYC-Prüfungen während der gesamten Geschäftsbeziehung vorschreiben.
  • Stimmungsanalyse und Mustererkennung: Sprachtechnologie kann die Stimmung einer Datenquelle, wie etwa eines Nachrichtenartikels, bewerten und erkennen, wenn eine Drittpartei negativ erwähnt wird, was Arbeitszeit spart. Zudem kann KI Muster in großen Datenmengen, wie Kundendaten, identifizieren, die für Menschen nicht sichtbar sind, und dadurch neue Erkenntnisse liefern.
  • Lernen: Anwendungen für maschinelles Lernen, generative KI und LLM entwickeln sich kontinuierlich weiter, indem sie neue Daten aufnehmen und Aufgaben für Benutzer ausführen. Dadurch müssen CDD- und KYC-Verfahren noch präziser und effizienter gestaltet werden.
  • Berichterstellung: Der abschließende Schritt im CDD- und KYC-Prozess besteht darin, Aufsichtsbehörden und/oder der Geschäftsführung einen genauen und kohärenten Bericht über das Risiko eines Zielkunden vorzulegen. KI-Tools können automatisch erste Entwürfe standardisierter Berichte erstellen, die anschließend von Compliance-Beauftragten überarbeitet werden können, was eine weitere Zeitersparnis bedeutet.

Bestimmte KI-Tools und unzureichende KI-Datenquellen können für Banken und ihre Kunden Risiken in Bezug auf Verzerrungen, Ungenauigkeiten und die Nichteinhaltung von Datenschutz- und Ethikstandards darstellen. Wenn Banken ihre CDD- oder KYC-Entscheidungen auf fehlerhafte Technologien oder ungenaue Daten stützen, könnten sie unwissentlich einen Hochrisikokunden akzeptieren und dadurch erhebliche rechtliche Probleme verursachen.

Verantwortungsbewusstes Handeln ist für Banken, die KI in ihren KYC- und CDD-Prozessen einsetzen möchten, der effektivste Weg. Dabei werden die Ethik und Sicherheit der eingesetzten Technologien sowie die Datenqualität berücksichtigt. Im Finanzsektor wird die Bedeutung dieses Trends zunehmend erkannt. So hat beispielsweise Norges Bank Investment Management über 60 ihrer investierten Unternehmen angeschrieben und Maßnahmen für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI gefordert.2

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Here's why every investor should embrace Responsible AI | World Economic Forum, weforum.org, 21.06.2024
Companies need more AI competency at board level, Norway's wealth fund says | Reuters, reuters.com, 16.08.2024

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