KI in der Transaktionsüberwachung: weniger Fehlalarme, mehr Substanz
Gute Modelle beginnen mit sinnvollen Merkmalen: Periodizität, Gegenparteien-Netzwerke, Auslandsrouten und kundenindividuelle Baselines. Gleichzeitig gilt: kein heimliches Proxying sensibler Attribute. Ein Ethik-Board prüft Datennutzung und Bias. Wie gehen Sie mit Trainingsdaten um?
KI in der Transaktionsüberwachung: weniger Fehlalarme, mehr Substanz
BaFin und interne Revision erwarten nachvollziehbare Entscheidungen. Methoden wie SHAP-Werte, regelbasierte Post-Hoc-Erklärungen und Champion-Challenger-Tests schaffen Vertrauen. Dokumentieren Sie Modellversionen, Validierungsberichte und Schwellenwerte lückenlos. Abonnieren Sie unsere Checklisten für Modell-Governance.
KI in der Transaktionsüberwachung: weniger Fehlalarme, mehr Substanz
Gute Systeme bündeln Hinweise, verknüpfen Historien und generieren strukturierte Verdachtsmeldungen. Ein Teamleiter berichtete, wie ein grafisches Fall-Board die Bearbeitungszeit halbierte und die Qualität der FIU-Meldungen verbesserte. Kommentieren Sie, welche Visualisierungen Ihrem Team helfen.