Der Einsatz von KI und Machine Learning verändert die Compliance-Praxis grundlegend — insbesondere in der Erkennung verdächtiger Transaktionen, im Screening und im KYC-Prozess. Voraussetzung für diese Effekte sind jedoch belastbare, digital verfügbare und strukturierte Daten — eine Bedingung, die in vielen Häusern unterschätzt wird. WCTS unterstützt Sie dabei, Ihre Datenbasis für den AI-Einsatz vorzubereiten und KI-gestützte Compliance-Lösungen schrittweise einzuführen.
About
KI-Modelle entfalten ihre Wirkung nur dort, wo Daten in ausreichender Qualität, Konsistenz und Granularität vorliegen. Studien zeigen, dass KI-gestützte AML/CFT-Lösungen erhebliche Potenziale zur Reduzierung von False Positives und manuellen Prüfaufwänden bieten können (El Harras & Salahddine, 2025, Corporate Law & Governance Review). Lückenhafte Kundendaten, fragmentierte Systemlandschaften oder analoge Aktenbestände bleiben in vielen Compliance-Funktionen der eigentliche Engpass — nicht die Technologie selbst. Eine realistische Standortbestimmung ist daher regelmäßig der erste Schritt auf dem Weg zu einem erfolgreichen KI-Einsatz im Compliance-Umfeld.
Im Rahmen der Begleitung adressieren wir folgende Bereiche:
Data Readiness Assessment — Bewertung der vorhandenen Datenbestände hinsichtlich Verfügbarkeit, Struktur, Qualität und regulatorischer Anschlussfähigkeit, insbesondere mit Blick auf KYC-, Transaktions- und Screening-Daten
Use-Case-Identifikation — Priorisierung sinnvoller KI-Anwendungsfelder im AML/CFT-Kontext, etwa in der Alert-Reduktion, der Risikoklassifizierung von Kunden oder der Mustererkennung in Transaktionsdaten
Datenaufbereitung und Governance — Begleitung bei der Konsolidierung, Bereinigung und Strukturierung relevanter Datenbestände sowie Aufbau einer angemessenen Data Governance, einschließlich Verantwortlichkeiten und Qualitätskontrollen
Tool-Auswahl und Implementierung — Anbieterneutrale Begleitung bei der Auswahl geeigneter KI- und RegTech-Lösungen sowie operative Unterstützung in der Einführungs- und Validierungsphase
