FRAML: Wo Betrugsprävention und AML zusammenfließen

Warum sich Fraud und AML nicht länger trennen lassen

Im Kern von FRAML steht eine zentrale Frage: Wie können Institute Betrugsprävention und Geldwäschebekämpfung besser verzahnen – trotz unterschiedlicher Ermittlungsansätze, regulatorischer Anforderungen und Leistungskennzahlen? Zugleich dürfen die Stärken, die jede Disziplin für sich genommen wirksam machen, nicht verloren gehen.

Denn beide Bereiche zielen auf miteinander verknüpfte kriminelle Aktivitäten, betrachten sie jedoch durch unterschiedliche fachliche Brillen, Zeitachsen und Zielsetzungen.

Und doch überschneiden sich ihre operativen Realitäten regelmäßig: Erlöse aus Betrugsdelikten müssen gewaschen werden. Geldwäscheschemata greifen oft auf betrügerische Mittel zurück, etwa Identitätsdiebstahl, synthetische Konten oder fingierte Rechnungen. Trotzdem arbeiten Betrugs- und AML-Teams in den meisten Finanzinstituten weiterhin mit getrennten Systemen, Datenquellen und Prioritäten.

Wie Framl die Lücken schließen soll

Befürworter von FRAML argumentieren, dass diese Trennung es Kriminellen erleichtert, institutionelle Schwachstellen auszunutzen. Die Lösung sei eine gemeinsame Plattform und Strategie, die es Finanzinstituten ermöglicht:

• Bedrohungen früher zu erkennen, indem Informationen zusammengeführt werden
• Ermittlungen über Funktionsgrenzen hinweg zu beschleunigen
• Kosten zu senken, indem doppelte Systeme abgeschafft werden
• die regulatorische Reaktion durch eine zentrale Prüfspur verbessern (ein lückenloses, revisionssicheres Protokoll aller Entscheidungen und Maßnahmen)

Eine solche Lösung ist RiskShield von INFORM: eine integrierte Plattform, die Echtzeit-Betrugserkennung, Transaktionsmonitoring für AML, Sanktionslistenprüfung und Kunden-Onboarding in einer KI-gestützten Umgebung vereint.

Die Technologie hinter Framl

Lösungen wie RiskShield basieren häufig auf hybrider KI, die traditionelle regelbasierte Expertensysteme mit Machine Learning und fortschrittlichen Analysetechniken kombiniert, darunter:

• Dynamisches Kundenprofiling
• Verhaltensbasierte Anomalieerkennung
• Fuzzy-Logik für mehrdeutige Muster
• Netzwerkbasierte Analyse auf Graph-Basis
• Erklärbare KI für Transparenz und Compliance

Erklärbare KI schließt insbesondere die Vertrauenslücke, die von Compliance- und Audit-Teams häufig im Zusammenhang mit undurchsichtigen „Black-Box“-Algorithmen genannt wird. Gleichzeitig ermöglichen diese Systeme Entscheidungen in Millisekunden, ohne dabei auf Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit zu verzichten – ein entscheidender Anspruch seitens Regulatoren und interner Governance-Teams.

Grenzen, Risiken und Kompromisse

So überzeugend FRAML auch klingen mag, nicht alle sind überzeugt. Aus der Branche kommen insbesondere drei zentrale Kritikpunkte:

1. Komplexität der Governance
Zwei Disziplinen mit unterschiedlichen regulatorischen Anforderungen und Ermittlungsansätzen unter einen Hut zu bringen, ist alles andere als trivial. Die Betrugsprävention setzt auf Schnelligkeit und eine reibungslose Customer Experience, AML-Programme hingegen legen den Fokus auf Gründlichkeit und regulatorische Nachvollziehbarkeit. Eine Zusammenführung kann Prioritäten vermischen und Verantwortlichkeiten verschwimmen lassen.

2. Herausforderungen bei der Datenintegration
Die Vorstellung, Daten aus verschiedenen Abteilungen zu vereinen, klingt attraktiv – doch die Umsetzung eines sauberen, regelkonformen 360°-Kundenbilds ist technisch und organisatorisch anspruchsvoll. Mangelhafte Integration kann zu unvollständigen Risikobewertungen oder einer hohen Anzahl an Fehlalarmen führen, was letztlich sowohl die Fraud Detection als auch die AML-Performance schwächt.

3. Abhängigkeit vom Anbieter und eingeschränkte Flexibilität
Einige Institutionen befürchten, dass ein integriertes System ihre Flexibilität einschränkt. Was, wenn die Fraud-Komponente ausgetauscht werden muss, die AML-Komponente aber noch funktioniert? Wird Innovation durch eine monolithische Plattform ausgebremst?

Ambition mit Vorsicht ausgeglichen

Um diesen Bedenken zu begegnen, setzt RiskShield auf Modularität und größtmögliche Kontrolle durch den Kunden. Die Architektur von RiskShield erlaubt es Finanzinstituten:

• Erkennungsszenarien unabhängig voneinander zu konfigurieren
• Externe Tools über offene APIs einzubinden
• Regeln, Modelle und Workflows ohne Abhängigkeit vom Anbieter zu steuern
• Die Lösung als SaaS einzusetzen (oder in Konfigurationen, die an die internen IT-Anforderungen angepasst sind)

Ausblick: Die Zukunft von Framl

FRAML ist kein Allheilmittel – und auch keine vorübergehende Modeerscheinung. Es handelt sich um eine strategische Weiterentwicklung, die bei durchdachter Umsetzung erhebliche Vorteile bringen kann: schnellere Erkennung, stärkere Compliance und geringere Kosten. Doch wie jede Transformation erfordert auch FRAML mehr als nur Technologie. Es braucht neue Workflows, gemeinsame KPIs, funktionsübergreifende Teams und ein kulturelles Umdenken in der Art und Weise, wie Finanzkriminalität bekämpft wird.

Mit zunehmender Komplexität des Finanzkriminalitätsumfelds, von synthetischem Identitätsbetrug über Geldkuriere bis hin zu Krypto-Geldwäsche, wird der Bedarf an ganzheitlichen, intelligenten Lösungen immer deutlicher. Ob Institute sich für eine vollständige FRAML-Integration oder eine selektive Konvergenz entscheiden, die Botschaft bleibt dieselbe: Silos sind eine Schwachstelle – und ihre Auflösung ist heute ein strategisches Muss.

Die Debatte über FRAML wird weitergehen. Doch eines ist sicher: Die Institute, die das richtige Gleichgewicht zwischen Integration und Flexibilität finden, werden am besten aufgestellt sein, um sowohl Kriminellen als auch regulatorischen Anforderungen einen Schritt voraus zu sein.