Partner-Post Event-Special zum Swiss Payment Forum

Datenintelligenz macht’s möglich: So bleiben Instant Payments sicher und compliant

Uhr
von Patrick Juffern, INFORM

Echtzeitzahlungen verändern das Finanzwesen: Banken, Zahlungsdienstleister, Fintechs und Plattformen müssen ­Sicherheit und Compliance mit Geschwindigkeit vereinen. Dabei verbindet Datenintelligenz interne und externe ­Informationen, reduziert Fehlalarme und stabilisiert Echtzeit-Entscheidungen.

Patrick Juffern, Senior Business Development Manager, INFORM. (Source: zVg)
Patrick Juffern, Senior Business Development Manager, INFORM. (Source: zVg)

Geschwindigkeit versus Sicherheit

Instant Payments haben den Zahlungsverkehr revolutioniert. Überweisungen laufen in Sekunden ab, während Aufsichtsbehörden strengere Vorgaben für Geldwäsche- und Sanktionsprüfungen verlangen. Damit prallen Geschwindigkeit und Sicherheit aufeinander. Klassische Kontrollprozesse, die früher Stunden Zeit hatten, stossen an Grenzen. Durch Verzögerungen oder Fehlalarme riskieren Finanzinstitute nicht nur regulatorische Sanktionen, sondern auch Kundenunzufriedenheit, denn in vielen anderen Geschäftsmodellen sind reibungslose Echtzeitvorgänge längst der Standard.

Fehlalarme als Stolperstein

Ein zentrales Problem sind die zahlreichen Fehlalarme (sogenannte False Positives): Transaktionen, die fälschlicherweise als verdächtig eingestuft werden. Für Instant Payments ist das kritisch. Jeder Fehlalarm verzögert den Ablauf, bindet Ressourcen und frustriert Kundinnen und Kunden. Hier setzen fortschrittliche Betrugserkennungssysteme an: Sie filtern Verdachtsfälle auf Basis von Mehrdimensionalität und Kontextwissen, wodurch Kosten gespart, Teams entlastet und echte Betrugsfälle sicher erkannt werden.

Synergien nutzen: Betrugsprävention und Compliance mit KI

Lösungen liegen in einem integrierten Vorgehen, das interne und externe Datenquellen kombiniert. Interne Informationen wie Kundenprofile oder Transaktionshistorien werden mit externen Daten – etwa aktuellen Sanktionslisten oder branchenübergreifenden Betrugsmustern – verknüpft. So entsteht ein präziseres Risikobild, das hilft, echte Bedrohungen von harmlosen Auffälligkeiten zu unterscheiden.

Unterstützt wird dieser Ansatz durch künstliche Intelligenz: Mithilfe von Machine Learning können grosse Datenmengen analysiert und verborgene Muster erkannt werden, die für Menschen nur schwer zu identifizieren wären. So lassen sich Risiken präziser bewerten und neue Anomalien frühzeitig erkennen. Wichtig ist dabei, dass die Ergebnisse für Analysten nachvollziehbar bleiben.

Auch organisatorisch bietet die Verbindung von Betrugsprävention und Compliance Vorteile. Trotz unterschiedlicher Zielsetzungen lassen sich durch gemeinsame Daten und abgestimmte Prozesse Redundanzen verringern und Informationslücken schliessen. Das Ergebnis ist ein konsistenteres und umfassenderes Risikobild, das beide Bereiche unterstützt.

Zukunftssicherheit durch Datenintelligenz

Instant Payments verlangen eine neue Balance: Tempo und Sicherheit müssen gleichermassen gewährleistet sein. Mit einer Kombination aus vernetzten Daten, intelligenter Analytik und integrierten Abläufen lassen sich Prozessineffizienzen deutlich verringern. So bleiben Zahlungen nicht nur schnell und zuverlässig, sondern auch regelkonform – ein entscheidender Faktor für das Vertrauen der Kunden und die Zukunftsfähigkeit des Zahlungsverkehrs.

Programm

Webcode
798xfqts