Betrugserkennung durch automatisierte interne Kontrollen

Einleitung

In der aktuellen Finanzlandschaft erfordern strenge Vorschriften wie die 6. Anti-Geldwäsche-Richtlinie (AMLD6) der Europäischen Union und die kommende 5. Anti-Geldwäsche-Richtlinie (AMLD5) die Notwendigkeit robuster interner Kontrollen zur Erkennung und Verhinderung von Betrug. Viele Finanzinstitute in Europa interpretieren Artikel 35 von AMLD6 als bloße Anforderung, interne Kontrollen und Revisoren einzurichten, um diese zu überwachen. Allerdings reicht dieser Ansatz oftmals bei Prüfungen nicht aus, da er die entscheidende Notwendigkeit von automatisierten, Echtzeit-Betrugserkennungsmechanismen übersieht, die für die Einhaltung von Vorschriften und den Schutz der Integrität von Finanztransaktionen unerlässlich sind. Die Spielchen sind hoch, mit Bußgeldern, die in die Millionen Euro gehen, Betriebsstörungen und irreversibler Schädigung des Rufs einer Institution. Die folgende Diskussion geht auf die Feinheiten der Betrugserkennung und die Bedeutung automatisierter interner Kontrollen ein und bietet eine klare Wertvorschlagsposition für Finanzinstitute, die ihre Compliance-Bemühungen stärken möchten.

Das zentrale Problem

Die Betrugserkennung ist keine neue Herausforderung für Finanzinstitute, aber die Komplexität und die Professionalität von Betrugstätigkeiten haben sich mit technologischen Fortschritten dramatisch erhöht. Die Kosten, Betrug nicht zu erkennen, sind erheblich, sowohl in Bezug auf finanzielle Verluste als auch auf Rufschäden. So liegt der Gesamtwert von Zahlungsbetrugsfällen im Euro-Raum 2020 laut Bericht des Europäischen Zentralbanks über Zahlungsbetrugs bei 1,8 Milliarden Euro, was einen Anstieg um 13,7% im Vergleich zu 2019 bedeutet. Diese erschütternde Zahl betont die realen Kosten von Betrug in Form von verlorenen Geldmitteln. Darüber hinaus kann die Zeit, die für Sanierung aufgewendet wird, und das erhöhte Risiko auf einen wettbewerbsbedingten Nachteil und die Erosion von Kundenvertrauen führen.

Die meisten Organisationen verlassen sich noch auf manuelle Prozesse oder einfache automatisierte Kontrollen, die anfällig für menschlichen Fehler sind und nicht der Geschwindigkeit und dem Ausmaß moderner Finanztransaktionen gewachsen sind. Diese Unzulänglichkeit wird weiter betont von Artikel 22 von AMLD5, der die Notwendigkeit von "wirksamen, risikobasierten Kontrollen zur Verhinderung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung" betont. Viele Finanzeinheiten interpretieren dies als eine Kontrollliste, die umgesetzt werden muss, anstatt als ein dynamisches, sich entwickelndes Framework, das sich an die sich ändernde Bedrohungslage anpasst.

Die gängige Fehlinterpretation führt zu einer reaktiven Haltung anstatt einer proaktiven. Wenn beispielsweise eine Finanzinstitution ihre Kontrollen im Anschluss an einen spezifischen Betrugsvorfall aktualisiert, anstatt eine Vielzahl möglicher Betrugsszenarien vorauszusehen und zu verhindern. Dieser reaktive Ansatz ist nicht nur kostspielig, sondern auch ineffizient, da er das volle Potenzial der Automatisierung in der Betrugserkennung nicht nutzt.

Regelungsreferenzen wie Artikel 45 von AMLD5 betonen weiterhin die Bedeutung von "angemessenen und wirksamen Mechanismen für die dauerhafte Überwachung und regelmäßige und unabhängige Bewertung von internen Kontrollen". Viele Organisationen verstehen dies jedoch als eine periodische Überprüfung anstatt eines fortlaufenden, Echtzeit-Überwachungsprozesses. Dieser Kluft zwischen Regulierung und Umsetzung führt zu Compliance-Risiken und möglichen Prüfungsschwierigkeiten.

Warum dies jetzt dringend ist

Die Dringlichkeit, die Betrugserkennung durch automatisierte interne Kontrollen zu verbessern, wird durch jüngste regulatorische Änderungen und Maßnahmen zur Durchsetzung noch vergrößert. Die Umsetzung von AMLD5 in den EU-Mitgliedstaaten steht bevor, mit dem Fokus auf verbesserte Kundenüberprüfung, erhöhte Transparenz und strengere Sanktionen für Nichteinhaltung. Die europäischen Aufsichtsbehörden (ESAs) haben sich ebenfalls zunehmend wachsamer gezeigt, wie ihre gemeinsame Erklärung zum "gemeinsamen Verständnis der Risiken von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung" zeigt, die die Notwendigkeit von wirksamen internen Kontrollen betont.

Darüber hinaus nimmt der Marktdruck zu, da Kunden und Geschäftspartner höhere Standards an Due-Diligence und Compliance-Zertifizierung verlangen. Diese Forderung wird von einem Wunsch nach Verringerung von Reputationsrisiken und einer Anpassung an globale Anti-Geldwäsche-(AML-)Standards getrieben. Nichteinhaltung birgt nicht nur rechtliche und finanzielle Risiken, sondern gefährdet auch die Fähigkeit einer Institution, Kunden anzuziehen und zu halten.

Der Abstand, den die meisten Organisationen derzeit haben und den sie hinsichtlich ihrer Betrugserkennfähigkeiten haben sollten, ist erheblich. Während einige bereits fortgeschrittene Technologien wie maschinelles Lernen und Anomalieerkennung implementiert haben, hinterlegen viele immer noch. Der wettbewerbsbedingte Nachteil für jene, die nicht in diese fortgeschrittenen Technologien investieren, wird stärker, da die Fähigkeit, Betrug schnell und genau zu erkennen und zu verhindern, zunehmend als Unterscheidungsmerkmal angesehen wird.

Zusammenfassend kann die Bedeutung der Betrugserkennung durch automatisierte interne Kontrollen nicht überschätzt werden. Die finanziellen, operativen und reputativen Risiken, die mit unzureichenden Betrugserkennungsmechanismen verbunden sind, sind für europäische Finanzinstitute zu groß, um sie zu ignorieren. Die regulatorische Landschaft verändert sich, und der Markt verlangt höhere Standards. Die Zeit zum Handeln ist gekommen, und Finanzinstitute müssen die Technologien und Prozesse investieren, die nötig sind, um diesen Herausforderungen direkt entgegenzutreten. Das Verständnis der zentralen Probleme und der Dringlichkeit, sie anzugehen, ist der erste Schritt zur Schaffung eines sichereren und complianteren Finanzökosystems.

Das Lösungsframework

Beim Bekämpfen von Betrug und Finanzkriminalität durch automatisierte interne Kontrollen ist ein strukturierter und proaktiver Ansatz unerlässlich. Um betrügerische Aktivitäten effektiv zu erkennen und zu verhindern, müssen Organisationen ein Lösungsframework adoptieren, das systematisch konzipierte Kontrollen, Anomalieerkennung und kontinuierliche Überwachung integriert.

Schritt-für-Schritt-Ansatz

Risikobewertung und Kontrollidentifikation: Beginnen Sie mit einer umfassenden Risikobewertung in Übereinstimmung mit den Prinzipien von Artikel 24a der Basel II-Übereinkommen, die die Bedeutung von Risikomanagementprozessen innerhalb von Finanzinstituten betont. Diese Bewertung sollte die Arten und Schweregrade von Betrugsraten identifizieren, die spezifisch für Ihre Organisation sind. Sobald die Risiken bekannt sind, besteht der nächste Schritt darin, interne Kontrollen zu identifizieren und zu entwerfen, die direkt auf diese Risiken abzielen.
Automatische Kontrollimplementierung: Stufen Sie automatisierte Kontrollen ein, die Transaktionen und Aktivitäten kontinuierlich überwachen. Diese Kontrollen sollten in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu erfassen und sie mit vordefinierten Kriterien oder Schwellenwerten zu vergleichen. Ein Beispiel für eine Kontrolle könnte ein automatisches Flag für Transaktionen sein, die einen bestimmten Wert übersteigen oder Muster aufweisen, die für betrügerische Aktivitäten typisch sind.
Anomalieerkennung: Implementieren Sie Anomalieerkennungsalgorithmen, die ungewöhnliche Muster oder Ausreisser in den Daten identifizieren können. Diese Algorithmen sollten darauf ausgelegt sein, sich anzupassen und sich weiterzuentwickeln, wenn neue Arten von Betrug auftauchen. Artikel 45 der DSGVO bietet Einblicke in die Notwendigkeit dynamischer Systeme, die sich an neue Risiken anpassen können, und die Anomalieerkennung ist ein wichtiger Bestandteil in diesem Zusammenhang.
Kontinuierliche Überwachung und Feedbackschleife: Richten Sie ein kontinuierliches Überwachungssystem ein, das in die ursprüngliche Risikobewertungsphase zurückfüttern kann, um die Anpassung von Kontrollen an die sich ändernde Risikolandschaft zu ermöglichen. Dies steht in Einklang mit Artikel 42 der DSGVO, der die Notwendigkeit von regelmäßigen Tests, Überprüfungen und Bewertungen der getroffenen Maßnahmen zur Gewährleistung der Sicherheit von Daten hervorhebt.
Dokumentation und Berichterstattung: Stellen Sie sicher, dass alle Ergebnisse aus den automatisierten Kontrollen und Anomalieerkennungssystemen gründlich dokumentiert und berichtet werden. Diese Dokumentation sollte den Transparenzanforderungen entsprechen, die in Artikel 39 der DSGVO festgelegt sind.

Handlungsempfehlungen

Implementieren Sie Echtzeit-Überwachung: Verwenden Sie Echtzeit-Überwachungslösungen, um betrügerische Aktivitäten im Moment der Entstehung zu erfassen. Wenn beispielsweise ein Kundenkonto von einem ungewöhnlichen Ort aus zugegriffen wird, sollte ein automatischer Alarm ausgelöst werden.
Regelmäßige Aktualisierung von Kontrollparametern: Aktualisieren Sie Ihre Kontrollparameter regelmäßig basierend auf neuen Betrugsmuster und sich verändernden Risiken. Dies wird Ihre Kontrollen relevant und effektiv halten.
Personalschulung und -Bewusstsein: Schulen Sie das Personal in den Anzeichen von Betrug und der Bedeutung der Einhaltung von internen Kontrollen. Dies ist entscheidend in Übereinstimmung mit den betrieblichen Anforderungen der Finanzkriminalprävention durch die Finanzaufsichtsbehörde (FCA).
Regelmäßige Audits und Compliance-Prüfungen: Führen Sie regelmäßige Audits durch, um sicherzustellen, dass Ihre Kontrollen wie beabsichtigt funktionieren und alle relevanten Vorschriften einhalten.

Was "gut" aussieht

Ein robustes internes Kontrollsystem, das Betrug effektiv erkennt, sollte nicht nur Prüfungen bestehen, sondern auch Betrug bevor er geschieht vorbeugend verhindern. Dies bedeutet, ein System zu haben, das dynamisch, anpassungsfähig und in der Lage ist, aus früheren Betrugsfällen zu lernen, um zukünftige Erkennungskapazitäten zu verbessern.

Gemeinsame Fehler, die zu vermeiden sind

Unzureichende Risikobewertung

Was Sie falsch machen: Viele Organisationen führen keine gründliche Risikobewertung durch, wodurch Kontrollen entstehen, die nicht alle potenziellen Betrugsraten angemessen abdecken.

Warum es fehlschlägt: Kontrollen, die nicht auf bestimmte Risiken zugeschnitten sind, können zu Falschnegativen führen, bei denen betrügerische Aktivitäten nicht erkannt werden, oder zu Falschpositiven, bei denen harmlose Aktivitäten fälschlicherweise als betrügerisch markiert werden.

Stattdessen tun: Führen Sie eine detaillierte Risikobewertung durch, die alle potenziellen Betrugsraten berücksichtigt, und aktualisieren Sie sie regelmäßig, um Veränderungen in der Geschäftsumgebung widerzuspiegeln.

Übermäßige Abhängigkeit von manuellen Prozessen

Was Sie falsch machen: Einige Organisationen verlassen sich zu sehr auf manuelle Prozesse, die zeitaufwändig und anfällig für menschlichen Fehler sind.

Warum es fehlschlägt: Manuelle Prozesse können den Umfang und die Geschwindigkeit von Transaktionen in modernen Finanzsystemen nicht mithalten, was es schwierig macht, Betrug in Echtzeit zu erkennen.

Stattdessen tun: Implementieren Sie automatisierte Kontrollen und Anomalieerkennungssysteme, die große Datenmengen schnell und genau verarbeiten können.

Unzureichende Dokumentation und Berichterstattung

Was Sie falsch machen: Unzureichende Dokumentation und Berichterstattung können zu einem Mangel an Transparenz und Verantwortlichkeit bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug führen.

Warum es fehlschlägt: Ohne propere Dokumentation ist es schwierig, den Verlauf eines Betrugsvorfalls nachzuverfolgen oder aus früheren Fehlern zu lernen, um zukünftige Betrugserkennung zu verbessern.

Stattdessen tun: Stellen Sie sicher, dass alle Ergebnisse aus automatisierten Kontrollen und Anomalieerkennungssystemen gründlich dokumentiert und in Übereinstimmung mit den relevanten Vorschriften berichtet werden.

Werkzeuge und Ansätze

Manueller Ansatz

Vorteile: Kann auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten werden und ist flexibel im Umgang mit einzigartigen Situationen.

Nachteile: Zeitaufwändig, anfällig für menschlichen Fehler und nicht skalierbar.

Wann es funktioniert: Bei kleinstbetrieblichen Operationen mit begrenzten Transaktionen oder in bestimmten Situationen, in denen einzigartige, nicht standardisierte Betrugsmuster erkannt werden müssen.

Spreadsheet/GRC-Ansatz

Beschränkungen: Spreadsheets sind bei der Behandlung großer Datenmengen eingeschränkt und können keine Echtzeit-Überwachung bieten. GRC-Werkzeuge bieten zwar eine zentrale Plattform für das Risikomanagement, jedoch oft fehlen die spezifischen Betrugserkennungsfähigkeiten.

Wann es funktioniert: Für grundlegende Risikomanagementbedürfnisse, bei denen die Betrugserkennung nicht die Hauptsorge ist.

Automatisierte Compliance-Plattformen

Beim Auswählen einer automatisierten Compliance-Plattform sollten Sie die folgenden Funktionen suchen:

Echtzeit-Überwachung: Die Fähigkeit, Transaktionen und Aktivitäten in Echtzeit zu überwachen, ist für die Erkennung von Betrug im Moment seiner Entstehung entscheidend.
Anomalieerkennung: Suchen Sie nach Plattformen, die fortgeschrittene Anomalieerkennungsfähigkeiten bieten, die ungewöhnliche Muster oder Ausreisser in den Daten identifizieren können.
Anpassungsfähigkeit: Die Plattform sollte in der Lage sein, sich neuen Betrugsmustern und sich verändernden Risiken anzupassen.
Einhaltung von Vorschriften: Stellen Sie sicher, dass die Plattform alle relevanten Vorschriften einhält, einschließlich DSGVO und FCA-Anforderungen.

Matproof, zum Beispiel, ist eine speziell für EU-Finanzdienstleistungen konzipierte automatisierte Compliance-Plattform. Sie bietet ki-unterstützte Richtlinienerstellung, automatisierte Beweismittelsammlung von Cloud-Anbietern und einen Endpunkt-Compliance-Agenten für das Überwachen von Geräten, allesamt während des Aufenthalts von 100% EU-Daten.

Wenn Automatisierung hilft und wann sie nicht hilft

Automatisierung ist am hilfreichsten, wenn große Datenmengen schnell und genau verarbeitet werden müssen. Sie ist weniger effektiv in Situationen, in denen einzigartige, nicht standardisierte Betrugsmuster erkannt werden müssen, da diese eine maßgeschneiderte und flexiblere Herangehensweise erfordern können.

Zusammenfassend ist die Betrugserkennung durch automatisierte interne Kontrollen ein kritischer Bestandteil des Risikomanagement-Strategies einer Finanzinstitution. Indem Sie ein strukturiertes Lösungsframework anwenden, häufige Fehler vermeiden und die richtigen Werkzeuge und Ansätze nutzen, können Organisationen ihre Fähigkeit, Finanzkriminalität zu erkennen und zu verhindern, erheblich verbessern.

Erste Schritte: Ihre nächsten Maßnahmen

Um Betrug durch automatisierte interne Kontrollen zu verhindern, benötigen Sie einen umfassenden Ansatz. Hier sind fünf konkrete Schritte, um innerhalb dieser Woche zu beginnen:

Risikobewertung durchführen: Führen Sie zuerst eine Risikobewertung Ihrer Institution durch. Identifizieren Sie Bereiche, in denen Betrug am wahrscheinlichsten auftritt. Der Risikobewertungsprozess sollte von den BaFin-Leitlinien zum Risikomanagement (MaRisk Vorgaben) geleitet werden. Stellen Sie sicher, dass Ihre Kontrollen dem identifizierten Risiko angemessen sind.
Ihr Kontrollframework entwickeln oder überprüfen: Überprüfen Sie Ihr bestehendes internes Kontrollframework im Lichte von Art. 24 DORA, der die Notwendigkeit von robusten internen Kontrollen betont. Stellen Sie sicher, dass Ihr Kontrollframework klare Zuständigkeiten und delegierte Befugnisse, Aufgabentrennung, System von Prüfungen und Abgleichen und fortlaufende Überwachung umfasst.
Automatisierte Kontrollen implementieren: Nutzen Sie die Technologie, um Kontrollen zu automatisieren. Matproofs ki-unterstützte Richtlinienerstellung kann in diesem Prozess helfen, die Einhaltung von DORA und anderen Vorschriften zu erleichtern. Darüber hinaus kann ein Endpunkt-Compliance-Agenten Echtzeit-Überwachung von Geräten bereitstellen.
Ihr Personal schulen: Mitarbeiter spielen eine entscheidende Rolle bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug. Führen Sie Schulungsprogramme durch, um das Bewusstsein für Betrugsraten zu erhöhen und die Rolle jedes Mitarbeiters im Kontrollframework zu vermitteln. Diese Schulung sollte mit Art. 25 DORA übereinstimmen, der Finanzeinheiten verpflichtet, sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter angemessen geschult sind.
Ihre Kontrollen testen: Testen Sie regelmäßig die Effektivität Ihrer Kontrollen. Dazu gehören sowohl automatisierte Anomalieerkennung als auch manuelle Audits. Stellen Sie sicher, dass Ihre Testprozesse den Vorschriften von Art. 27 DORA entsprechen, der Finanzeinheiten verpflichtet, Verfahren zur regelmäßigen Kontrolle von Kontrollen einzurichten.

Ressourcenempfehlungen

Für ein tiefgreifendes Verständnis und Anleitungen sollten Sie die folgenden offiziellen EU/BaFin-Publikationen in Betracht ziehen:

"Richtlinie (EU) 2019/2162 über die vorsorgliche Aufsicht über Einrichtungen der betrieblichen Altersversorgung" (IORP II): Stellt umfassende Risikomanagementanforderungen für Finanzinstitute bereit.
"MaRisk Vorgaben" von BaFin: Spezifische deutsche Vorschriften zur Leitung von Risikomanagementverfahren.

Bedenken Sie bei der Entscheidung, ob die Betrugserkennung extern oder intern zu übernehmen, die Komplexität Ihrer Operationen, das erforderliche Know-how und die Kosten für den Aufbau von internen Kapazitäten im Vergleich mit den Vorteilen des externen Know-hows.

Quick Win

Innerhalb der nächsten 24 Stunden können Sie einen Quick-Win erzielen, indem Sie eine grundlegende Überprüfung Ihrer aktuellen Kontrollumgebung durchführen. Dies beinhaltet die Überprüfung Ihrer bestehenden Richtlinien, das Identifizieren von Lücken und das Priorisieren von Bereichen für sofortige Verbesserung. Matproof kann Ihnen dabei helfen, diesen Prozess mit seinen automatisierten Richtlinienerstellungs- und Beweismittelsammlungfunktionen zu optimieren.

Häufig gestellte Fragen

F: Wie kann Anomalieerkennung bei der Betrugserkennung helfen?

A: Anomalieerkennungssysteme können ungewöhnliche Muster oder Aktivitäten identifizieren, die von den etablierten Normen abweichen, was auf betrügerisches Verhalten hindeuten kann. Durch kontinuierliche Überwachung von Transaktionen und Aktivitäten in Echtzeit ermöglichen diese Systeme es Compliance-Teams, mögliche Betrugversuche zu erkennen und schnell zu handeln. Dies steht in Einklang mit dem proaktiven Ansatz zur Betrugsprävention, wie er von Art. 30 DORA vorgeschrieben wird.
F: Welche Herausforderungen bestehen bei der Implementierung automatisierter Kontrollen zur Betrugserkennung?

A: Gemeinsame Herausforderungen umfassen die Integration neuer Systeme in die bestehende Infrastruktur, die Gewährleistung von Datengenauigkeit und -vollständigkeit und das Aufrechterhalten der Sensitivität und Spezifität von Erkennungsalgorithmen, um Falschpositive und -negative zu vermeiden. Die Überwindung dieser Herausforderungen erfordert oft eine Kombination aus technischem Know-how und einem tiefen Verständnis der Finanzoperationen.
F: Wie ergänzen automatisierte Kontrollen manuelle Betrugserkennungsbemühungen?

A: Automatisierte Kontrollen bieten die erste Verteidigungslinie, indem sie kontinuierlich Daten überwachen und analysieren und somit die Echtzeit-Erkennung von Anomalien ermöglichen. Manuelle Bemühungen konzentrieren sich dann auf die Untersuchung dieser Anomalien, das Verständnis des Kontextes und die ergriffenen Korrekturmaßnahmen. Diese Arbeitsteilung ist effizienter und gewährleistet ein umfassendes Vorgehen bei der Betrugserkennung, wie es von DORA verlangt wird.
F: Welche Rolle spielt die Personalschulung bei der Prävention von Betrug?

A: Die Personalschulung ist entscheidend für das Erhöhen des Bewusstseins für Betrugsraten, die Bedeutung von internen Kontrollen und die Rolle jedes Mitarbeiters im Kontrollframework. Schulung hilft den Mitarbeitern, mögliche Betrugsanzeichen zu erkennen, ihre Meldepflichten zu verstehen und eine Compliance-Kultur zu fördern, was für eine effektive Betrugsprävention unerlässlich ist.

Schlüsse

Die Betrugserkennung durch automatisierte interne Kontrollen ist für Finanzinstitute unerlässlich, um Finanzkriminalität zu verhindern.
Die Implementierung eines robusten Kontrollframeworks und die regelmäßige Überprüfung seiner Effektivität sind entscheidend, wie es von DORA verlangt wird.
Matproof kann bei der Automatisierung von Richtlinienerstellung und Compliance-Überwachung helfen und so die Last für Ihr Compliance-Team reduzieren.
Schulung und Bewusstsein unter dem Personal sind entscheidende Bestandteile einer umfassenden Betrugspräventionsstrategie.
Für eine kostenlose Bewertung Ihrer aktuellen Kontrollumgebung und wie Matproof helfen kann, besuchen Sie https://matproof.com/contact.

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