Künstliche Intelligenz und Finanzkriminalität – Teil 1

KI zur Bekämpfung von Finanzkriminalität: Vorteile und Risiken

Künstliche Intelligenz (KI oder AI für Artifical Intelligence) ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verhinderung wirtschaftlicher Verbrechen, jedoch kann KI selbst ausgefeilter Cyberkriminalität den Weg frei machen. Die gleiche Technologie, die Finanzverbrechen identifiziert und verhindert, kann von Cyberkriminellen genutzt werden, um fortgeschrittenere Bedrohungen zu schaffen.¹ Die doppelte Natur von KI als präventives Werkzeug und potenzielle Bedrohung erfordert effektive und solide Sicherheitsmaßnahmen.

Nur: Welche Hebel haben Justiz und Wirtschaft hierfür? Wie sich das aktuelle regulatorische Rahmenwerk zur Nutzung von KI gestaltet, welche Vorteile die Nutzung mit sich bringt, aber auch welcher Widerstand der Anwendung entgegentritt, wird im Auftakt unserer Blogserie „Künstliche Intelligenz und Finanzkriminalität“ erstmals beleuchtet.

Wie gestaltet sich das aktuelle regulatorische Rahmenwerk zur Nutzung von KI?

Der regulatorische Rahmen für KI hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Viele Länder und Regionen arbeiten aktiv an Gesetzen und Richtlinien, um die Nutzung von KI zu steuern und ethische Standards sowie Datenschutz zu gewährleisten.²
Insbesondere in den USA wird derzeit der Entwurf der “AI Bill of Rights” diskutiert, der die Rechte des Einzelnen im Zusammenhang mit KI-gestützten Systemen schützen und die Transparenz und Verantwortlichkeit der verwendeten Algorithmen sicherstellen soll.³ Das Büro für Wissenschafts- und Technologiepolitik des Weißen Hauses hat fünf grundlegende Prinzipien herausgearbeitet, diese sind:

• Sichere und wirksame Systeme
• Schutz vor algorithmischer Diskriminierung
• Datenschutz
• Hinweis und Erläuterung
• Menschliche Alternativen, Abwägung und Rückfall

Die Prinzipien fungieren als Richtschnur für Situationen, in denen KI-Systeme potenziell die Rechte oder den Zugang der Öffentlichkeit zu wesentlichen Bedürfnissen beeinflussen können.⁴

Parallel wurde in der Europäischen Union (EU) der “AI Act” eingeführt, der sich auf die Regulierung von KI-Anwendungen konzentriert und speziell im Finanzsektor wichtige Implikationen hat. Am 15. Juni 2023 hat das Europäische Parlament den AI Act angenommen, doch die aktuelle Form wird weiterhin in Verhandlungen überprüft und diskutiert.⁵ Dieses Gesetz sieht vor klare Standards und Regelungen für den Einsatz von KI in verschiedenen Branchen festzulegen, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu stärken und die potenziellen Risiken zu minimieren. Im Rahmen des AI Acts wurde ein risikobasierter Ansatz ausgearbeitet, der vier Risikolevel in KI definiert und Entwicklern sowie Nutzern klare Anforderungen und Verpflichtungen über spezifische Anwendungen von KI bereitstellt.⁶

Die größte Herausforderung in der EU ist die Gesichtserkennung und biometrische Überwachung. Einige Gesetzgeber, wie die USA, Kanada und China, fordern ein vollständiges Verbot, während EU-Länder Ausnahmen für nationale Sicherheit, Verteidigung und militärische Zwecke vorsehen.⁸

Was sind die Chancen und Herausforderungen bei der Nutzung von KI zur Verbesserung von Anti-Financial Crime-Programmen?

Zahlreiche Finanzdienstleistungsunternehmen haben sich dazu entschieden KI-Technologien zu nutzen, um ihre Anti-Financial Crime (AFC)-Programme zu verbessern. Im Hinblick auf die Verwendung von KI in der Prävention von Finanzkriminalität treten drei Kernvorteile hervor:

• Effizienzsteigerung
• Operative Optimierung
• Fraud-Prävention⁹

Die Automatisierung von KI-gestützten Aktivitäten, wie zum Beispiel die der digitalen Identitätsprüfung und der finanziellen Überwachung, verbessert nicht nur die Verarbeitungsgeschwindigkeit, sondern auch die Verarbeitungsqualität und somit die Gesamteffizienz von AFC-Programmen.¹⁰ KI-gesteuerte Systeme können große Mengen an Daten schnell analysieren. Das ermöglicht Finanzinstituten frühzeitig bei möglichen Bedrohungen einzugreifen. KI-basierte Systeme können Betrug,¹¹ Datendiebstahl und Geldwäsche¹² erkennen und entsprechend verhindern, wodurch Finanzinstitute ein höheres Sicherheitsniveau gewährleisten können.

Der Einsatz von KI ist jedoch auch mit Risiken verbunden, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Cyber-Sicherheit. Beim Einsatz von KI-Systemen ist der Datenschutz eine große Herausforderung, da KI-Systeme personenbezogene Informationen verarbeiten und diese eventuell auch für ihre selbstständige Optimierung nutzen können. Dabei besteht das Risiko, dass die erforderliche Datenbasis nicht ausreichend geschützt ist und dadurch von Dritten missbraucht werden könnte.¹³

KI kann verwendet werden, um Cyberkriminalität entgegenzuwirken. Bei der Nutzung von KI in AFC-Programmen überwiegen die Chancen die Herausforderungen. Die größten Herausforderungen sind dabei vor allem der Datenschutz und die Cyber-Sicherheit, die größten Chancen hingegen bieten sich in der Reduzierung von manuellen Arbeitsabläufen und somit Steigerung der Effizienz, Analyse großer Datenmengen und Automatisierung von Überwachungsprozessen.

Im zweiten Teil der Blogreihe über Künstliche Intelligenz und Finanzkriminalität wird eingehend darauf eingegangen, wie die skizzierten Herausforderungen wirksam angegangen und bewältigt werden können.

Vielen Dank an meine Co-Autor*innen Anna Zerback, Tsvetelina Rangelova & Thibaud Keuper.

Quellen:

1. Watney, M. (2020). Artificial Intelligence and its’ Legal Risk to Cybersecurity. European Conference on Cyber Warfare and Security, 398.
2. Levin, B., & Downes, L. (19. Mai 2023). Who is going to regulate AI? Harvard Business Review: https://hbr.org/2023/05/who-is-going-to-regulate-ai abgerufen.
3. White House. (23. Dezember 2023). Blueprint for an AI Bill of Rights: https://www.whitehouse.gov/ostp/ai-bill-of-rights/ abgerufen.
4. Europäisches Parlament. (8. Juni 2023). EU AI Act: first regulation on artificial intelligence: https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence?&at_campaign=20226-Digi-tal&at_medium=Google_Ads&at_platform=Search&at_creation=RSA&at_goal=TR_G&at_advertiser=Webcomm&at_audie abgerufen.
5. Ojamo, J., & Yakimova, Y. (14. Juni 2023). Europäisches Parlament. MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI: https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rules-for-safe-and-transparent-ai abgerufen.
6. Europäische Kommission. (15. November 2023). Regulatory framework proposal on artificial intelligence: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai abgerufen.
7. Europäische Kommission. (21. April 2021). Proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council. Laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain union legislative acts: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A52021PC0206 abgerufen.
8. Park, E. (2023). The AI Bill of Rights: A Step in the Right Direction. Orange County Lawyer, 25-28.
9. Mehndiratta, N., Arora, G., & Ruchika, B. (2023). The use of Artificial Intelligence in the Banking Industry. Institute of Electrics and Electronics Engineers, 588-591.
10. Pavlidis, G. (2023). Deploying Artificial Intelligence for Anti–Money Laundering and Asset Recovery: The Dawn of a New Era. Journal of Money Laundering Control, 155-166.
11. Sood, P., Sharma, C., Nijjer, S., & Sakhuja, S. (2023). Review the role of artificial intelligence in detecting and preventing financial fraud using natural language processing. International Journal of Systems Assurance Engineering & Management, 2125-2135.
12. Ashwini, T. G., Muddasir, A. K., & Abrar, H. (2023). Impact of Artificial Intelligence in Banking Sector with Reference to Private Banks in India. Journal on Banking Accounting & Business, 51-55.
13. Stears, C., & Deeks, J. (2023). Editorial: The use of artificial intelligence in fighting financial crime, for better or worse? Journal of Money Laundering Control, 433-435.