Inventive FRC – Compliance: Kann Data-Mining für den Compliance Bereich in Banken nützlich sein?

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Data-Mining unterstützt Banken bei der Sammlung von Informationen aus dem Internet und ermöglicht, etwa im Compliance Umfeld, eine effiziente Kundenanalyse. Doch vor welche Herausforderungen werden deutsche Banken gestellt, um sich Data-Mining zu Nutze zu machen?

ide-value-capgemini-inventCapgemini Invent adressiert die CxO Daten-Strategie und unterstützt seine Kunden bei der datengetriebenen Wertschöpfung.

Mit Inventive Finance, Risk & Compliance (Inventive FRC) meistern wir die Herausforderungen der Finanz-, Risiko- und Compliance-Funktion im Finanz-Sektor. Dieser Blog-Artikel fokussiert auf Compliance.

In der Digitalisierung profitieren Banken zunehmend von neuen Data-Mining-Technologien. Data-Mining hilft Banken dabei, unstrukturierte Informationen aus dem Internet zeitnah und in großer Menge automatisiert zur Verfügung zu stellen, um mögliche Zusammenhänge zu plausibilisieren. Dies kann insbesondere im Compliance-Umfeld zu deutlichen Effizienzsteigerungen, z.B. beim KYC-Onboarding-Prozess, führen.

Wo und wie hilft die Data-Mining Technologie?

Web-crawling und -scraping sind wichtige Techniken für eine solche Aufgabe. Im Prinzip werden hierbei mehrere Anfragen automatisiert an die Websites oder Social-Media-Plattformen geschickt, um relevante Informationen in der HTML-Struktur zu verstehen und herunterzuladen. Diese Dokumente werden systematisch, nach einer vorgegebenen Struktur, gespeichert und können leicht für weitere Analysen genutzt werden. Die folgende Abbildung zeigt einen von Capgemini Invent entwickelten Prototypen, der automatisiert Nachrichten über Personen oder Organisationen herunterlädt und bewertet.

KYC Web Crawler, entwickelt von AI Garage, Capgemini Invent

Data-Mining ist für die weitere Automatisierung und Plausibilisierung von Informationen u.a. beim KYC-Prozess für Banken von großem Vorteil. Hierbei können Nachrichten über relevante Kunden in real-time in den Onboarding-Prozess miteinbezogen werden. Dadurch ist es möglich, auf effiziente Weise ein Gesamtbild über den Kunden zu erhalten.

Wieso nutzen deutsche Banken diese Technologie noch nicht?

Dennoch scheuen viele Banken die Nutzung dieser neuen Technologie. Vor welche Herausforderungen werden deutsche Banken gestellt, um sich Data-Mining zu Nutze zu machen?

Zunächst mangelt es den deutschen Banken an hinreichend notwendigem Technologie-Know-how. Viele Geschäftsszenarien stellen den Vorteil der Analyse von relevanten Daten in großem Umfang mit moderner Programmierung heraus. Doch verfügen die Mitarbeiter in deutschen Banken meist nicht über das benötigte IT-Verständnis.

Des Weiteren führt die Umstellung auf moderne Data-Mining-Technologie zu einer Transformation der komplizierten IT-Infrastruktur, die in vielen Banken nicht mehr up-to-date ist. Die bestehende Infrastruktur in vielen Banken ist jedoch nicht kompatibel für Big-Data, was eine Einführung der Data-Mining-Technologie zusätzlich deutlich erschwert.

Data-Mining als Vorstufe vertrauensvoller Analysen

Zusammenfassend lässt sich die Frage stellen, warum es langfristig vorteilhaft für Banken ist, trotz aller Herausforderungen, moderne Data-Mining-Technologie zu adoptieren. Die Einführung dieser Technologie steigert die Automatisierung und die Optimierung der Datensammlung enorm, was zu einer besseren Evidenzgrundlage für Banken führt. Dazu dient das Data-Mining als Vorstufe vertrauensvoller Analysen, die u.a. auf Machine-Learning basieren. Während die Informationen in digitaler Form weiterhin stark zunehmen, können deutsche Banken langfristig von einer modernen Infrastruktur und Personalausstattung für Data-Mining-Technologie profitieren.

 

Vielen Dank an den Co-Autoren Qixuan Yang, Data Scientist @ AI Garage, Capgemini Invent, Expert in Machine Learning, insbesondere in Natural Language Processing (NLP)

Dieser Blog erscheint im Rahmen unserer Blogreihe “Inventive FRC – Compliance”. In den weiteren Artikeln beschäftigen wir uns mit folgenden Aspekten:

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