Kognitive Lösungen für ein besseres Risikomanagement

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19. Juni 2017
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Redaktion RISIKO MANAGER

Das Management von Risiko und Compliance verbraucht derzeit etwa 10 bis 15 Prozent des operativen Ausgabenbudgets bei Großbanken. Diese Belastung wird voraussichtlich in den kommenden Jahren noch wachsen. Bis 2020 wird die globale Finanzdienstleistungsbranche mit einer geschätzten Menge von 300 Millionen Seiten an Regulierungen kämpfen, wobei Tausende von neuen Seiten jedes Jahr danach dazukommen werden. Um Mitarbeitern bei Finanzinstituten dabei zu helfen, ihre regulatorischen und treuhänderischen Aufgaben besser zu bewältigen, hat IBM kognitive Lösungen entwickelt, die zugleich das Zeitalter von RegTech einläuten. Watson – die kognitive Computing-Plattform – soll Finanzfachleuten künftig in drei Bereichen helfen: im Verständnis der regulatorischen Anforderungen, in der Bereitstellung von vertieften Einblicken in potenzielle Finanzvergehen sowie beim Management finanzieller Risiken mit neuen architektonischen Ansatz für die Daten. Die Software wurde zunächst auf 60.000 regulatorische Positionen geschult. Darüber hinaus wurden Transaktionen und Fälle im Zusammenhang mit potenziellen finanziellen Vergehen überprüft. Das Ergebnis ist eine Reihe von kognitiven Lösungen, die professionelle Unterstützung bei der Bereitstellung von besser geschützten Risiko- und Compliance-Entscheidungen mit größerer Geschwindigkeit bieten sollen.

 Jedes Jahr geben Finanzinstitute 18 bis 21 Mrd. US-$ für Anti-Geldwäsche-Aktivitäten aus, 16 bis 19 Mrd. US-$ für Know-Your-Customer-Anforderungen und 11 bis 15 Mrd. US-$ für Verhaltensüberwachungen. Diese Aktivitäten sind äußerst arbeitsintensiv und erfordern erhebliche Zeit, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Die endgültige Entscheidung ist oft subjektiv und abhängig von der Erfahrung einzelner Analysten. Watson setzt hier an und wendet kognitives Computing, intelligente Robotic-Prozessautomatisierung, Identitätsauflösung, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und andere Analytik-Fähigkeiten an, um Due Diligence-Aktivitäten zu beschleunigen. Die Lösung kann Organisationen helfen, die Fülle von AML-Alerts, die von Transaktionsüberwachungssystemen heute produziert werden, effektiver zu verstehen und zu steuern. Darüber hinaus wird die Lösung von IBM für die Verhaltensüberwachung dahingehend erweitert, breitere Verhaltensrisiken wie Verkaufspraktiken, Kundeneignung und treuhänderische Verantwortlichkeiten zu adressieren. Diese Lösung geht über traditionelle regelbasierte- oder Lexikon-Ansätze hinaus und schafft verbesserten Einblick durch die Identifizierung der verschiedenen Aktivitäten und Verhaltensweisen im Zusammenhang mit einem Fehlverhalten.

Eine weitere Lösung im Rahmen der Watson-Software umfasst die Big-Data-Technologie. Für viele Finanzinstitute ist es eine Herausforderung, ihre bestehenden Systeme zu skalieren, und doch ist eine Skalierung notwendig, um den drastischen Anstieg der Anforderungen beim Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), der Bewertung von Wertberichtigungen (XVA) und der Liquiditätsanalyse zu erfüllen. Zukünftig soll es Finanzunternehmen möglich sein, das Risiko in kürzerer Zeit mit einer intuitiven Benutzeroberfläche zu untersuchen. Durch die Nutzung von strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem vollen Potenzial, ist die Lösung dafür gemacht, Entscheidungsträger zu ermutigen, komplexere Fragen zu stellen und bessere Antworten bei der Entwicklung neuer Geschäftsstrategien zu bekommen. Dies holt den Einsatz von Big Data aus einer experimentellen Nischen-Nutzung in der Bank heraus und führt ihn in die alltägliche Nutzung, um bei regulatorischen oder Finanzplanungsfragen wirkungsvoll zu unterstützen. 

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