Bewährte Verfahren für das AML-Screening bei Finanzinstituten

Was ist AML-Screening#

Das Screening zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) ist der Prozess der Überprüfung von Personen und Unternehmen anhand von Sanktionslisten, Datenbanken politisch exponierter Personen (PEP), Beobachtungslisten der Strafverfolgung und Quellen für negative Medienberichte. Das Screening ist eine gesetzliche Verpflichtung für Finanzinstitute, Finanztransferdienste und jede Organisation, die AML-Vorschriften unterliegt. Es muss beim Kunden-Onboarding, in bestimmten Kontexten zum Zeitpunkt jeder Transaktion und fortlaufend während der gesamten Geschäftsbeziehung durchgeführt werden.

Der Zweck des Screenings besteht darin, Kunden oder Geschäftspartner zu identifizieren, die ein erhöhtes Risiko für Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung, Sanktionsumgehung oder andere Finanzkriminalität darstellen. Eine positive Übereinstimmung mit einer Sanktionsliste kann eine gesetzliche Verpflichtung auslösen, Vermögenswerte einzufrieren, eine Transaktion abzulehnen oder eine Verdachtsmeldung bei der zuständigen zentralen Meldestelle einzureichen.

Sanktionslisten und Datenquellen#

Wirksames Screening erfordert Zugang zu umfassenden, aktuellen Datenquellen. Zu den wichtigsten Sanktionslisten gehören die vom US-Finanzministerium geführte Liste der Specially Designated Nationals (SDN) des OFAC, die konsolidierte EU-Sanktionsliste, die Sanktionsliste des UN-Sicherheitsrats und die Sanktionsliste des britischen HM Treasury. In der Türkei führt MASAK die inländische Sanktions- und Beobachtungslistendatenbank.

• OFAC-SDN-Liste: Über 12.000 Einträge, darunter Personen, Unternehmen und Schiffe. Mehrmals pro Woche aktualisiert. Die extraterritoriale Reichweite betrifft jede Transaktion, die das US-Finanzsystem berührt.
• Konsolidierte EU-Liste: Umfasst die vom EU-Rat beschlossenen restriktiven Maßnahmen. Beinhaltet das Einfrieren von Vermögenswerten, Reiseverbote und sektorale Beschränkungen.
• UN-Sicherheitsrat: Sanktionen, die nach Kapitel VII der UN-Charta verhängt werden. Verbindlich für alle UN-Mitgliedstaaten.
• PEP-Datenbanken: Politisch exponierte Personen sowie deren Angehörige und enge Vertraute. Der PEP-Status impliziert kein Fehlverhalten, löst jedoch verstärkte Sorgfaltspflichten aus.
• Negative Medienberichte: Recherchen in Nachrichten und öffentlichen Aufzeichnungen, die eine Beteiligung an Finanzkriminalität, Korruption oder anderen risikorelevanten Aktivitäten aufdecken können.

Algorithmen für den Namensabgleich#

Der Namensabgleich ist das technische Herzstück des AML-Screenings und eine seiner größten Herausforderungen. Personennamen variieren in Format, Transliteration, Abkürzung und kultureller Konvention. Eine Person namens „Mohammed bin Salman Al-Rashid“ könnte als „Mohamed Bin Salman Alrashid“, „M.B.S. Al-Rashid“ oder in völlig anderen Transliterationen aus der arabischen Schrift erscheinen. Das Screening-System muss trotz dieser Variationen potenzielle Übereinstimmungen finden.

Gängige Abgleichstechniken

• Exakter Abgleich: Einfacher Zeichenkettenvergleich. Schnell, übersieht jedoch praktisch alle legitimen Variationen. Nur als Vorfilter nützlich.
• Jaro-Winkler-Distanz: Misst die Ähnlichkeit von Zeichenketten mit zusätzlicher Gewichtung übereinstimmender Präfixe. Wirksam bei typografischen Variationen und kleineren Rechtschreibfehlern.
• Levenshtein-Distanz: Zählt die minimale Anzahl von Einzelzeichen-Bearbeitungen (Einfügungen, Löschungen, Ersetzungen), die nötig sind, um eine Zeichenkette in eine andere zu überführen.
• Soundex und Metaphone: Phonetische Algorithmen, die Namen nach Klang statt nach Schreibweise kodieren. Nützlich, um Namen zu erfassen, die ähnlich klingen, aber unterschiedlich geschrieben werden.
• Unscharfer Token-Abgleich: Zerlegt Namen in Tokens und vergleicht Token-Mengen, wobei umgestellte Namensbestandteile, fehlende Mittelnamen und Teilübereinstimmungen berücksichtigt werden.
• Modelle des maschinellen Lernens: Trainiert mit gelabelten Paaren übereinstimmender und nicht übereinstimmender Namen über Kulturen und Schriften hinweg, können diese Modelle komplexe Abgleichsmuster erlernen, die regelbasierte Systeme übersehen.

Management von Fehlalarmen#

Fehlalarme sind die Plage des AML-Screening-Betriebs. Ein Screening-System, das zu viele falsche Übereinstimmungen erzeugt, überlastet Compliance-Analysten, verzögert das Kunden-Onboarding und erhöht die Betriebskosten, ohne die Erkennung echter Risiken zu verbessern. Branchenumfragen berichten durchgängig von Fehlalarmquoten von 90–95 % in Screening-Programmen, was bedeutet, dass nur 5–10 % der Alarme echte, handlungsbedürftige Übereinstimmungen darstellen.

Die Reduzierung von Fehlalarmen erfordert einen vielschichtigen Ansatz. Ein sekundärer Datenabgleich anhand von Geburtsdatum, Staatsangehörigkeit und Identitätsdokumentnummern kann häufige Namen disambiguieren. Das Whitelisting zuvor geklärter Fehlalarme verhindert, dass dieselbe nicht übereinstimmende Person wiederholt Alarme erzeugt. Eine kontextbezogene Bewertung, die den Rechtsraum, den Produkttyp und das Transaktionsmuster des Kunden berücksichtigt, kann helfen, Alarme nach Risikorelevanz zu priorisieren.

Laufende Überwachung vs. zeitpunktbezogenes Screening#

Das zeitpunktbezogene Screening prüft einen Kunden zu einem bestimmten Moment, typischerweise beim Onboarding, gegen die relevanten Listen. Die laufende Überwachung führt fortlaufend oder periodisch ein erneutes Screening des gesamten Kundenstamms gegen aktualisierte Listen durch. Beides ist notwendig: Das zeitpunktbezogene Screening stellt sicher, dass keine sanktionierte Person onboardet wird, während die laufende Überwachung Kunden erfasst, die nach dem ersten Screening zu Sanktionslisten oder PEP-Datenbanken hinzugefügt werden.

Wirksame laufende Überwachung erfordert ein automatisiertes Stapel-Rescreening, das durch Listenaktualisierungen ausgelöst wird, einen Delta-Abgleich, der nur Änderungen verarbeitet, um redundante Volllistenvergleiche zu vermeiden, eine Prioritätswarteschlange, sodass Kunden mit höherem Risiko bei Listenänderungen zuerst erneut gescreent werden, sowie klare Eskalationsabläufe für neue Übereinstimmungen, die während der laufenden Überwachung entdeckt werden.

Risikobasierter Ansatz#

Aufsichtsbehörden erwarten einen risikobasierten Ansatz beim AML-Screening. Das bedeutet, dass Intensität und Umfang des Screenings im Verhältnis zum bewerteten Risiko jedes Kunden, Produkts oder Rechtsraums stehen sollten. Kunden mit höherem Risiko, etwa solche in Hochrisiko-Rechtsräumen, bargeldintensive Geschäfte oder komplexe Unternehmensstrukturen, sollten gegen ein breiteres Spektrum von Listen, mit niedrigeren Abgleichsschwellen und häufigerem Rescreening gescreent werden.

Der risikobasierte Ansatz bedeutet nicht, dass Kunden mit geringerem Risiko vom Screening ausgenommen sind. Er bedeutet, dass Ressourcen verhältnismäßig zugewiesen werden und dort verstärkte Prüfung angewandt wird, wo das Risiko am größten ist.

Häufige Fallstricke#

• Screening nur beim Onboarding: Sanktionslisten ändern sich täglich. Ein Kunde, der beim Onboarding unbedenklich war, kann im nächsten Monat benannt werden.
• Übermäßiges Verlassen auf den exakten Abgleich: Der exakte Abgleich allein übersieht Transliterationsvarianten, Spitznamen und Unterschiede in der kulturellen Namensreihenfolge.
• Vernachlässigung des Unternehmens-Screenings: Geschäfte, die über Briefkastenfirmen, Treuhandgesellschaften und komplexe Eigentumsstrukturen abgewickelt werden, erfordern ein Unternehmens-Screening mit Auflösung der wirtschaftlich Berechtigten.
• Unzureichende Dokumentation: Aufsichtsbehörden erwarten detaillierte Aufzeichnungen über Screening-Entscheidungen, einschließlich der Begründung für die Verwerfung von Fehlalarmen.
• Statische Schwellenwerte: Die Sensitivitätsschwellen für Übereinstimmungen sollten pro Liste und pro Risikokategorie kalibriert und nicht global festgelegt werden.
• Verzögerte Listenaktualisierungen: Selbst eine eintägige Verzögerung bei der Aktualisierung von Sanktionslisten schafft eine Compliance-Lücke. Automatisieren Sie die Listenaufnahme und lösen Sie das Rescreening innerhalb von Stunden nach der Veröffentlichung aus.