Warum Ihre AML-Segmentierung nicht ausreicht
Sie nutzen eine AML-Lösung mit Regeln und Szenarien, die im Rahmen des Implementierungsprojekts aufgesetzt wurden. Sie generieren Warnmeldungen, sobald Transaktionen bestimmte Schwellenwerte überschreiten. Vielleicht haben Sie Ihre Kunden sogar bereits grob segmentiert – etwa in „Firmenkunden“ und „Privatkunden“, um diese Schwellenwerte besser zu steuern.
Klingt fortschrittlich, oder?
Nicht ganz.
Sind alle Privatpersonen gleich? Verhalten sich alle Unternehmen identisch?
Spoiler: Tun sie nicht.
Schwellenwerte auf Basis solch grober Kategorien festzulegen, ist in etwa so sinnvoll wie ein einheitliches Tempolimit für Fahrräder und Sportwagen – das ergibt keinen Sinn. Und auch die Aufsicht wird diesen Ansatz kaum akzeptieren.
Unser Clustering-Ansatz für Siron®AML geht über diese Pauschalkategorien hinaus.
Durch die Analyse des tatsächlichen Transaktionsverhaltens Ihrer Kunden identifizieren wir aussagekräftige Untergruppen innerhalb jeder Kategorie. Stellen Sie sich statt nur „Unternehmen“ künftig „Sportwagen-Unternehmen“ und „Fahrrad-Unternehmen“ vor.
Wir nutzen fortgeschrittene statistische Methoden: Zunächst ermitteln wir relevante Korrelationsdimensionen, anschließend berechnen wir eine passende Anzahl an Clustern. Dabei kommt keine KI zum Einsatz – alles ist nachvollziehbar und prüferfreundlich.
Mit dieser verfeinerten Segmentierung können Sie:
- Präzisere Schwellenwerte festlegen
- Falschmeldungen reduzieren (weniger unnötige Alerts!)
- Verdächtige Aktivitäten gezielter erkennen
Der nächste Schritt: Backtesting
Sobald die neuen Untergruppen definiert sind, folgt der logische nächste Schritt: Backtesting. Wir unterstützen Sie bei der Feinjustierung der Schwellenwerte für diese neu identifizierten Gruppen – damit Ihr AML-System nicht nur regelkonform, sondern auch effizient arbeitet.
