Next Level AML: Modernisierte Scoring-Modelle für eine effektive Geldwäscheprävention

Die Anforderungen an das Anti-Money Laundering (AML) steigen stetig. Regulierungsbehörden, Wirtschaftsprüfer und Aufsichtsorgane setzen verstärkt auf präzisere und technologiebasierte Risikobewertungen. Unternehmen müssen daher ihre Geldwäscheprävention auf das nächste Level heben, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Finanzkriminalität effektiv zu bekämpfen.

Die BaFin-Prüfungsschwerpunkte 2025 zeigen, dass veraltete Methoden zur Risikobewertung nicht mehr ausreichen. Eine moderne AML-Strategie erfordert ein intelligentes Scoring-Modell, das Missbrauchsanfälligkeit, Entdeckungsrisiko und Risikoauswirkungen in Einklang bringt.

Wie kann dein Unternehmen Next Level AML umsetzen?

  • Dynamische Scoring-Modelle nutzen, die Missbrauchsanfälligkeit (VU) als eigenständigen Faktor berücksichtigen.
  • Technologische Lösungen wie KI-gestützte Mustererkennung zur Risikobewertung einsetzen.
  • Transparenz und Dokumentation stärken, um Prüfungen der BaFin oder Wirtschaftsprüfer erfolgreich zu bestehen.

Vergleich klassischer und moderner AML-Scoring-Modelle

Die Tabelle verdeutlicht die Unterschiede zwischen traditionellen und modernisierten Scoring-Ansätzen sowie deren Bedeutung für die Praxis.

Kriterium Klassisches Modell Modernisiertes Modell Praxisrelevanz
Risikobewertung Statische Parameter (z. B. Herkunftsland, Branche) Dynamische, KI-gestützte Risikoprofile Schnelle Anpassung an neue Muster
Datengrundlage Interne Kundendaten, Basisinformationen Externe Datenbanken, Transaktionsmuster, OSINT Höhere Genauigkeit und Transparenz
Flexibilität Nur manuelle Anpassungen möglich Automatisierte Modellupdates in Echtzeit Weniger Fehlalarme, effizientere Prozesse
Regulatorische Anforderungen Erfüllt Mindeststandards Berücksichtigt aktuelle EU-AML-Leitlinien Bessere Compliance-Fähigkeit
Technologische Basis Regelbasierte Systeme Machine Learning, Mustererkennung Erkennung komplexer Geldwäschestrukturen
Effizienz Hohe Zahl an False Positives Gezieltere Warnmeldungen durch intelligente Filter Bessere Ressourcennutzung im Compliance-Team
Next Level AML: Zukunftssichere Risikobewertung und Prävention

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BaFin-Schwerpunkte: Warum klassische Risikobewertungen nicht mehr ausreichen

In ihrem Fachartikel „BaFin-Prüfungen zur Geldwäschebekämpfung“ weist die Aufsichtsbehörde darauf hin, dass viele Unternehmen ihre Risikoanalysen nicht ausreichend strukturiert haben.

Kritische Findings aus den Prüfungen:

🔹 Fehlende Differenzierung zwischen Missbrauchsanfälligkeit und Entdeckungsrisiko: Viele Unternehmen bewerten nur die Wahrscheinlichkeit einer Geldwäschehandlung, nicht aber die strukturelle Anfälligkeit ihres Geschäftsmodells.

🔹 Veraltete Bewertungsmethoden: Der Fokus auf „Eintrittswahrscheinlichkeit“ und „Schadenshöhe“ reicht nicht aus, da dies keine Aussage darüber trifft, ob ein Unternehmen überhaupt für Geldwäsche missbrauchbar ist.

🔹 Unzureichende Bewertung der Wirksamkeit von Sicherungsmaßnahmen: Viele Unternehmen berücksichtigen nur, ob eine Maßnahme existiert – nicht jedoch, ob sie tatsächlich effektiv ist.

Lösung: Unternehmen müssen detaillierte AML-Scoringsysteme implementieren, die Missbrauchsanfälligkeit (VU), Entdeckungsrisiko (ER) und Risikoauswirkungen (RI) systematisch erfassen.

Next Level AML: Die Rolle moderner Scoring-Modelle

Das S+P Compliance Scoring-Modell berücksichtigt diese neuen Anforderungen und bietet eine praxisnahe Lösung zur verbesserten Geldwäscheprävention. Mehr dazu findest du hier: S+P Risikobewertung nach § 5 GwG.

Wie funktioniert das moderne Scoring-Modell?

🔹 Missbrauchsanfälligkeit (VU) → Wie stark kann das Unternehmen für Geldwäsche oder Terrorismusfinanzierung missbraucht werden?

🔹 Entdeckungsrisiko (ER) → Wie anspruchsvoll ist es, verdächtige Aktivitäten im Unternehmen zu identifizieren?

🔹 Risk Impact (RI) → Welche Konsequenzen hätte ein bestätigter Missbrauchsfall?

Diese Faktoren werden in einem mehrdimensionalen Scoring-System miteinander kombiniert, um eine realistische Risikobewertung vorzunehmen.

Technologische Lösungen für AML-Scoring: KI und Automatisierung

Next Level AML bedeutet nicht nur eine neue Methodik, sondern auch den Einsatz modernster Technologien zur Verbesserung der Geldwäscheprävention.

  •  KI-gestützte Transaktionsüberwachung → Erkennen von verdächtigen Mustern in Echtzeit.
  • Automatisierte Kunden-Screenings → Abgleich mit Sanktionslisten und Hochrisikoprofilen.
  • Big Data-Analyse → Nutzung externer und interner Datenquellen für eine präzisere Risikoeinschätzung.

Die BaFin betont in ihren Veröffentlichungen die Bedeutung von Technologie in der Geldwäschebekämpfung. Weitere Details findest du hier: BaFin: Terrorismusfinanzierung.

Praktische Umsetzung für Unternehmen

Welche Schritte müssen Unternehmen jetzt gehen, um Next Level AML zu erreichen?

  1. Analyse der aktuellen Risikoanalyse → Identifiziere Lücken und Abweichungen von regulatorischen Vorgaben.
  2. Anpassung des Scoring-Modells → Integration von Missbrauchsanfälligkeit und neuen technologischen Lösungen.
  3. Schulungen für Mitarbeiter → AML-Compliance ist nur so gut wie das Verständnis der Belegschaft.
  4. Regelmäßige Audits und Tests → Prüfung der Wirksamkeit von AML-Maßnahmen und kontinuierliche Optimierung.

Mehr zur Gewichtung von Risikofaktoren findest du hier: S+P Compliance – Gewichtung von Risikofaktoren.

Fazit: Warum Unternehmen jetzt handeln sollten

Die regulatorischen Anforderungen an AML steigen weiter – und Unternehmen, die sich nicht anpassen, riskieren nicht nur Sanktionen, sondern auch erhebliche Reputationsschäden. Next Level AML bedeutet eine strategische Weiterentwicklung der Geldwäscheprävention, bei der moderne Scoring-Modelle, technologische Innovationen und eine realistische Risikobewertung im Mittelpunkt stehen.

Mit einem optimierten S+P Compliance Scoring-Modell stellen Unternehmen sicher, dass ihr Risikomanagementsystem den steigenden Anforderungen gerecht wird und auch künftige regulatorische Verschärfungen problemlos integriert.


Praxis-Use-Case: Einsatz modernisierter AML-Scoring-Modelle

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Finanzinstitut seine Geldwäscheprävention mit neuen Scoring-Modellen optimieren konnte.

Ausgangssituation

Eine Regionalbank nutzte klassische regelbasierte AML-Systeme. Die Folge: Hohe Zahl an Fehlalarmen (False Positives) und hoher manueller Aufwand im Compliance-Team.

Herausforderung

Die Bank musste steigende Transaktionsvolumina überwachen und gleichzeitig neue regulatorische Vorgaben erfüllen, ohne das Team massiv zu vergrößern.

Umsetzungsschritte

  • Einführung eines KI-gestützten Scoring-Modells mit Machine Learning
  • Integration externer Datenquellen zur besseren Risikobewertung
  • Laufende Anpassung der Modelle anhand von Feedbackschleifen
  • Schulung des Compliance-Teams in der Nutzung neuer Analysetools

Ergebnis

Die False Positives wurden um 30 % reduziert, die Effizienz des Teams deutlich gesteigert und regulatorische Prüfungen konnten erfolgreich bestanden werden.

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