Das Management von Betrug bzw. von Wirtschaftskriminalität in Zeiten digitaler Transformation ist eine Herausforderung für alle Beteiligten. Eines der Kernprobleme ist die Vielschichtigkeit der Thematik sowie das immense Datenmaterial, welches hiervon betroffen ist. Durch das internationale Agieren der Delinquenten unter Nutzung moderner Techniken ist die Mustererkennung viel schwieriger geworden. In Zeiten von Social Media können sich Vorfälle in kürzester Zeit verbreiten, was einer integren Reputation eines Institutes/Unternehmens nicht gerade dienlich ist.

Die Muster von Wirtschaftskriminalität sind so komplex wie nie zuvor. Darüber hinaus stellen die Regulatoren global keine einheitlichen Anforderungen, Vorgaben variieren und sind multipel. Die Anzahl dazugehöriger Compliance-Prozesse steigen ebenfalls.

Eine traditionelle Herangehensweise zur Bekämpfung von Wirtschaftskriminalität ist teilweise veraltet, gerade die in der Regel existierenden Silos von einzelnen Anwendungen bzw. Themenkomplexen führen nicht mehr zur gewünschten Effizienz und Effektivität.

Das Spannungsfeld zwischen Kosteneffizienz und Wahrung von Compliance ist angesichts steigender Sanktionen belastet.

Unter diesen Voraussetzungen und zur Wahrung der Effizienz/Effektivität sind besonders nachstehende Komponenten von hoher Relevanz:

  • Strukturiertes Datenmaterial: In Zeiten von Social Media, Clouds u. a. ist häufig zu beobachten, dass Daten nicht strukturiert sind. Die Täter machen sich diese „Unstruktur“ zunutze: Das Einschleusen von Hacking und diversen Betrugsmustern bis hin zu völlig neuen Arten von Wirtschaftskriminalität wird begünstigt. Die Einführung und Wahrung von strukturiertem Datenmaterial ist daher von großer Bedeutung.
  • Leistungsfähige Plattform im Bereich Financial Crime: Das Handling von Financial Crime geht immer einher mit einem Screening von einem riesigen Datenvolumen. Daher ist eine Plattform (in real-time abrufbar), die dem enormen Datenmaterial gewachsen ist, zentrale Instanz zur Herstellung von Compliance in diesem Bereich. Operationales und IT-Know-how sind die Voraussetzung, um ein ganzheitliches Verständnis für diese Prozesse aufzubringen.
  • Intelligentes Selbstlernen (Intelligent Self Learning – ISL): Um künftige Prozesse wie die Durchführung von Transaktionen in Nanosekunden durchführen zu können, sollte eine Plattform ein Modul „ISL“ aufweisen. So können Delinquenten von anderen Kunden umgehend unterschieden und eine Transaktion gemäß den Real-time-Vorgaben prozessiert werden (Separation good guys/bad guys).
  • Kasuistik (Case Management): Ebenso wie ISL ist eine Kasuistik zur Verarbeitung von Prozessen in Echtzeit relevant: Ein Kundenverhalten ist oft nicht ausschließlich über ISL vollständig zu erfassen. Hauseigene Lessons Learned können zusätzlich im Case Management prüfungssicher und zugänglich für die Verantwortlichen abgelegt werden.

Nachstehendes White Paper über das von CGI etablierte Rahmenregelwerk “Protect the Bank” (für Versicherungen “Protect the Insurance“), behandelt die vielschichten Aspekte eines modernen Betrugsmanagements in Zeiten digitaler Transformation.

Über diesen Autor

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Elif Morgenroth

Practice Head Anti-Money Laundering & Financial Crime Management

Elif Morgenroth ist Executive Consultant und arbeitet seit 2011 für CGI. Frau Morgenroth erweitert und etabliert weltweit unsere Beratung im Bereich Prävention von Wirtschaftskriminalität. Sie hat Rechtswissenschaften mit Schwerpunkt Strafrecht/Kriminologie studiert, dies unter anderem in München, Mannheim und USA/Kanada. Sie hat eine breite Expertise ...

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