{"id":5740,"date":"2025-08-18T06:30:00","date_gmt":"2025-08-18T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/?p=5740"},"modified":"2026-02-24T11:39:21","modified_gmt":"2026-02-24T10:39:21","slug":"transaktionsmonitoring-mittels-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/transaktionsmonitoring-mittels-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Transaktionsmonitoring mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

Von Lea Ruckstuhl<\/a><\/p>\n\n\n\n

Das Transaktionsmonitoring ist f\u00fcr Banken ein zentraler Bestandteil der Geldw\u00e4schereipr\u00e4vention. Die gesetzlichen Vorgaben \u2013 insbesondere Artikel 6 des Geldw\u00e4schereigesetzes (GwG)<\/a> und die Bestimmungen in Art. 14 ff. GwV-FINMA<\/a> \u2013 verpflichten die Finanzintermedi\u00e4re, Auff\u00e4lligkeiten zu erkennen, vertiefte Abkl\u00e4rungen vorzunehmen und letztlich zu entscheiden, ob eine Transaktion mit erh\u00f6htem Risiko vorliegt, die nicht plausibilisiert werden kann. Traditionelle regelbasierte Transaktions\u00fcberwachungssysteme stossen dabei zunehmend an ihre Grenzen: Sie generieren grosse Mengen an sogenannten False Positives \u2013 also Verdachtsmeldungen, die keinen tats\u00e4chlichen Abkl\u00e4rungsbedarf haben. Compliance-Mitarbeitende verbringen unn\u00f6tig viel Zeit mit der \u00dcberpr\u00fcfung dieser Meldungen (vgl. z.B. auch das Beispiel im Prinzipienpapier der BaFin vom 15. Juni 2021, Big Data und k\u00fcnstliche Intelligenz: Prinzipien f\u00fcr den Einsatz von Algorithmen in Entscheidungsprozessen<\/a>, S. 12 f.).<\/p>\n\n\n\n

Hier setzt der Mehrwert von KI-Applikationen an: Systeme des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Muster in grossen Datenmengen autonom erkennen und anhand eines Risiko-Scores priorisierte Ergebnisse liefern (vgl. Bericht IDAG k\u00fcnstliche Intelligenz,<\/a> S. 7 und 20). Dies erlaubt es Banken, ihre Ressourcen gezielt auf besonders kritische F\u00e4lle zu konzentrieren. Ein Beispiel: Anstatt jede Auff\u00e4lligkeit manuell zu pr\u00fcfen, kann die KI Transaktionen kontextualisieren \u2013 etwa, indem sie einen ungew\u00f6hnlichen Zahlungseingang im Zusammenhang mit den bekannten Verm\u00f6gensverh\u00e4ltnissen des Kunden plausibilisiert.<\/p>\n\n\n\n

Technologie trifft Verantwortung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Schweiz verfolgt einen technologieneutralen Ansatz: Weder das Geldw\u00e4schereigesetz noch die Geldw\u00e4schereiverordnung (GwV-FINMA) schreiben im Detail vor, welche Technologien zum Einsatz kommen m\u00fcssen, solange die gesetzlichen Vorgaben erf\u00fcllt werden. Die Schweiz kennt bislang keine KI-spezifische Gesetzgebung. Allerdings hat der Bundesrat in diesem Jahr dem EJPD den Auftrag erteilt, bis Ende 2026 eine Vernehmlassungsvorlage f\u00fcr neue Regeln f\u00fcr die Nutzung von KI zu erarbeiten. Das Gesetzesprojekt soll namentlich die Bereiche Transparenz, Datenschutz, Nichtdiskriminierung und Aufsicht umfassen (vgl. den Bericht an den Bundesrat, Auslegeordnung zur Regulierung von k\u00fcnstlicher Intelligenz, 12. Februar 2025)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

In der FINMA-Aufsichtsmitteilung 08\/2024<\/a> \u00abGovernance und Risikomanagement beim Einsatz K\u00fcnstlicher Intelligenz\u00bb f\u00fchrt die Aufsichtsbeh\u00f6rde aus, dass die Risiken aus dem Einsatz von KI durch die technologieneutralen, prinzipienbasierten aufsichtsrechtlichen Anforderungen an eine wirksame Governance und ein wirksames Risikomanagement erfasst werden. Von den Beaufsichtigten, welche KI einsetzen, erwartet die FINMA, dass sie sich \u00abaktiv mit den Auswirkungen dieser Nutzung auf ihr Risikoprofil auseinandersetzen und ihre Governance, ihr Risikomanagement und ihre Kontrollsysteme entsprechend ausrichten.\u00bb (FINMA-Aufsichtsmitteilung 08\/2024, S. 3<\/a>).<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn KI-Applikationen Entscheidungsprozesse unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, bleibt die Verantwortung in allen F\u00e4llen beim Finanzintermedi\u00e4r. Insbesondere bei der Abkl\u00e4rung verd\u00e4chtiger F\u00e4lle, wie sie in Artikel 15 GwV-FINMA<\/a> definiert sind, liegt der Fokus auf der menschlichen Pr\u00fcfung. Bei komplexen Abkl\u00e4rungen, bei denen eine Interaktion mit Menschen erforderlich ist, kann die KI vorbereitend wirken \u2013 etwa durch die Bereitstellung von Hintergrundinformationen oder Wahrscheinlichkeitsberechnungen.<\/p>\n\n\n\n

Herausforderungen beim Einsatz von KI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Qualit\u00e4t des Systems steht und f\u00e4llt mit den Trainingsdaten. Verzerrte oder unausgewogene Datenbest\u00e4nde k\u00f6nnten dazu f\u00fchren, dass bestimmte Kundengruppen systematisch benachteiligt oder fehlerhaft eingestuft werden. Dies kann das Transaktionsmonitoring verf\u00e4lschen.<\/p>\n\n\n\n

Black-Box-Problematik: Viele KI-Modelle arbeiten in einer Art \u201eBlack Box\u201c \u2013 die Entscheidungslogik bleibt f\u00fcr Aussenstehende schwer nachvollziehbar (vgl. Bericht IDAG k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, S. 24, 31). Dies ist problematisch, wenn die Banken gegen\u00fcber den Pr\u00fcfgesellschaften und Aufsichtsbeh\u00f6rden Rechenschaft \u00fcber die Funktionsweise und Zuverl\u00e4ssigkeit des Transaktionsmonitoring-Systems ablegen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Zur L\u00f6sung dieser Probleme setzen moderne Systeme auf Transparenz-Tools, die aufzeigen, welche Aspekte und Kriterien bei der KI-Applikation zur Generierung eines Treffers gef\u00fchrt haben und welche als risikoarm bewertet worden sind. Tools, mit welchen die statistische Verteilung der Inputdaten sowie die von der KI-Applikation berechneten Scores laufend verglichen werden k\u00f6nnen, sind n\u00fctzliche Werkzeuge, welche helfen, Entscheidungsprozesse nachvollziehbarer zu machen und die Qualit\u00e4t des Monitorings zu sichern.<\/p>\n\n\n\n

Automatisierte Entscheidungen im Transaktionsmonitoring<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

KI kann unterschiedlich weitgehend eingesetzt werden. Die Banken sind gest\u00fctzt auf Art. 20 Abs. 2 GwV-FINMA<\/a> verpflichtet, f\u00fcr die Transaktions\u00fcberwachung ein informatikgest\u00fctztes System zu betreiben, das hilft, Transaktionen mit erh\u00f6hten Risiken nach Artikel 14 GwV-FINMA<\/a> zu ermitteln.<\/p>\n\n\n\n

Viele Banken \u00fcberlegen sich, wie KI die Regel-Engine zur Treffergenerierung unterst\u00fctzen kann. Es sind unterschiedliche Varianten denkbar.<\/p>\n\n\n\n

Variante 1: KI unterst\u00fctzt die Regel-Engine zur Treffergenerierung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In dieser Variante interagieren die KI-Anwendungen mit klassischen Regel-Engines, um deren Entscheidungen pr\u00e4ziser zu gestalten. Auff\u00e4llige Transaktionen, die von der Regel-Engine erkannt wurden, werden durch die KI anhand weiterer Daten bewertet. Ein Beispiel ist der Einsatz von statistischen Wahrscheinlichkeiten (Scores), um False Positives<\/em> zu reduzieren, ohne verd\u00e4chtige F\u00e4lle zu \u00fcbersehen (*vgl. OFK GwG-Wyss, Art. 6 GwG N 47). Die KI kann hier als zweite Bewertungsebene fungieren, um die Regel-Engine im Zusammenhang mit der Identifizierung von verd\u00e4chtigen Transaktionen zu erg\u00e4nzen. Ein zentraler Vorteil ist die Dokumentation: Sowohl auff\u00e4llige als auch als risikoarm bewertete F\u00e4lle werden gespeichert und stichprobenweise \u00fcberpr\u00fcft. Die KI dient hier als unterst\u00fctzendes Instrument zur Erkennung von Transaktionen mit erh\u00f6hten Risiken. Es handelt sich bei diesem Validierungsprozess nicht um Abkl\u00e4rungen im Sinne Art. 15 f. GwV-FINMA<\/a>. Die Bank beh\u00e4lt die Kontrolle und kann ihrer aufsichtsrechtlichen Verantwortung vollumf\u00e4nglich nachkommen. Diese Variante kann rechtlich als unproblematisch angesehen werden.<\/p>\n\n\n\n

Variante 2: KI ersetzt Abkl\u00e4rungen (Auto-Closing)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In dieser Variante \u00fcbernimmt die KI selbstst\u00e4ndig Teile des Abkl\u00e4rungsprozesses, beispielsweise die Plausibilisierung von Auff\u00e4lligkeiten gem\u00e4ss Art. 15 GwV-FINMA<\/a>. Sie bewertet, ob Transaktionen rechtm\u00e4ssig sind, und schliesst F\u00e4lle selbstst\u00e4ndig ab (\u201eAuto-Closing\u201c). Dabei k\u00f6nnen einfache Kriterien, wie die Pr\u00fcfung bereits bekannter Muster oder die Beobachtung von Summen, durch die KI abgedeckt werden (z. B. Art. 15 Abs. 2 lit. a und c GwV-FINMA: wirtschaftliche Berechtigung und Verwendungszweck einer Transaktion). Jedoch ist der Einsatz bei komplexeren Abkl\u00e4rungen \u2013 etwa zur Herkunft der Verm\u00f6genswerte oder bei Verbrechen im Hintergrund \u2013 kritisch. In solchen F\u00e4llen sind R\u00fcckfragen bei der Vertragspartei oder bei Dritten in direkter Interaktion erforderlich, die KI-Systeme \u2013 zumindest im jetzigen Zeitpunkt \u2013 noch nicht einwandfrei leisten k\u00f6nnen. Hier birgt Variante 2 ein Risiko: Werden bestimmte Sorgfaltspflichten nicht erf\u00fcllt, droht dies als Verstoss gegen die Abkl\u00e4rungs- und Meldepflichten nach Art. 6 Abs. 2<\/a> und Art. 9 GwG<\/a> gewertet zu werden.<\/p>\n\n\n\n

Verantwortungsbewusster Einsatz ist m\u00f6glich<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Einsatz von KI im Transaktionsmonitoring ist rechtlich zul\u00e4ssig und kann Banken helfen, Ressourcen effizienter einzusetzen. Gleichzeitig m\u00fcssen sich die Institute bewusst sein, dass KI kein Ersatz f\u00fcr die finale menschliche Verantwortung ist. Die Banken m\u00fcssen die Grenzen der Automatisierung kennen und sicherstellen, dass alle relevanten Prozesse dokumentiert, nachvollziehbar und stichprobenweise \u00fcberpr\u00fcfbar bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Letztlich er\u00f6ffnet KI den Instituten die M\u00f6glichkeit, sich st\u00e4rker auf tats\u00e4chlich risikorelevante F\u00e4lle zu konzentrieren, die Compliance-Mitarbeitenden bei den komplexen und vermutlich relevanteren F\u00e4llen einzusetzen und damit letztlich auch den gesetzlichen Vorgaben besser nachzukommen.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Beitrag enth\u00e4lt Schlussfolgerungen, welche die Autorin zusammen mit Prof. Dr. Cornelia Stengel im Rahmen eines Gutachtens entwickelt hat.<\/em><\/p>\n\n\n

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Quellenangaben:<\/p>\n

*Daniel Thelesklaf \/ Ralph Wyss \/ Mark van Thiel \/ Stiliano Ordolli (Hrsg.), GwG Kommentar \/ AMLA Commentary, Schweizerisches Geldw\u00e4schereigesetz mit weiteren Erlassen \/ Swiss Anti-Money Laundering Act with other Laws, 3. Aufl., Z\u00fcrich 2018.<\/p>\n

 <\/p>\n

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Autorin: Lea Ruckstuhl<\/h1>\n\t\t
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\n\t\t\t\tLea Ruckstuhl<\/a>, MLaw, Counsel bei Kellerhals Carrard, ist eine ausgewiesene Expertin im Bereich Finanzmarktrecht und Geldw\u00e4schereibek\u00e4mpfung. Sie referiert und publiziert regelm\u00e4ssig zu diesen Themen und unterrichtet an der FHNW sowie der HWZ. \t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n\n

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Von Lea Ruckstuhl Das Transaktionsmonitoring ist f\u00fcr Banken ein zentraler Bestandteil der Geldw\u00e4schereipr\u00e4vention. Die gesetzlichen Vorgaben \u2013 insbesondere Artikel 6 des Geldw\u00e4schereigesetzes (GwG) und die Bestimmungen in Art. 14 ff. 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