HSBC und Google Cloud: KI-gestützte Geldwäscheerkennung (AML AI)
Klassische regelbasierte Systeme zur Geldwäscheerkennung erzeugen laut Branchenangaben über 95 Prozent Fehlalarme, was Compliance-Teams stark belastet. HSBC testete gemeinsam mit Google Cloud das ML-basierte Produkt 'AML AI', das Transaktionsmuster, Netzwerkverhalten und KYC-Daten kombiniert analysiert. Im Piloten sank das Alarmvolumen um über 60 Prozent bei gleichzeitig zwei- bis vierfach höherer Trefferquote echter Risikofälle.
Vertiefung
Ausgangslage war die geringe Präzision klassischer regelbasierter AML-Systeme, die Compliance-Abteilungen mit einer Flut überwiegend falscher Alarme belasten und die Prüfung großer Transaktionsmengen erheblich verlangsamen. HSBC pilotierte deshalb gemeinsam mit Google Cloud das Produkt Anti Money Laundering AI, das auf Vertex AI und BigQuery basiert und mittels maschinellem Lernen konsolidierte Risikobewertungen aus Transaktions-, Netzwerk- und KYC-Daten erstellt. Voraussetzung waren umfangreiche historische Transaktionsdaten sowie eine enge technische Integration mit den bestehenden Compliance-Systemen der Bank. Laut offizieller Pressemitteilung von Google Cloud (Juni 2023) konnte HSBC im Piloten das Alarmvolumen um mehr als 60 Prozent senken und gleichzeitig zwei- bis viermal mehr echte Risikofälle identifizieren; die Analysezeit für Milliarden Transaktionen sank von mehreren Wochen auf wenige Tage. HSBC erhielt dafür 2023 den Celent-Preis ‚Model Risk Manager of the Year‘. Das Produkt wurde danach als kommerzielles Angebot für weitere Finanzinstitute ausgerollt und ist damit prinzipiell auf andere Banken mit vergleichbarer Datenbasis übertragbar.