Das Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universität Luxemburg sowie die Luxemburger Bankenvereinigung (ABBL) und die Fondation ABBL pour l’Education Financière haben heute eine neue Partnerschaft verkündet. Zusammen werden sie vertrauenswürdige Tools Künstlicher Intelligenz (KI) für sofortige Sorgfaltsprüfungen zur Bekämpfung von Geldwäsche erforschen und entwickeln. Im Rahmen des Projekts will man eine Methodik und unterstützende Tools entwickeln, um KI prüffähig, nachvollziehbar und sicher zu machen.
Mithilfe von KI-Systemen werden Datenmodelle erlernt, die dann genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen. KI-Tools können jedoch Fehler produzieren, die die Ergebnisse verzerren. Beispielsweise „lernen“ KI-Systeme manchmal, Menschen aufgrund ihres sozioökonomischen Status, Geschlechts oder Herkunftslandes unterschiedlich zu behandeln. Verzerrungen können entweder unbeabsichtigt durch die Art und Weise, wie das System „geschult“ oder codiert wird, oder durch böswillige Eingriffe entstehen. In beiden Fällen ist es erforderlich, diese Systemfehler zu identifizieren und zu beheben, damit die KI-Tools in finanziellen Belangen zuverlässig funktionieren. Mit bloßem Auge sind diese Fehlfunktionen jedoch nicht leicht zu erkennen. In vielen Unternehmen wird nicht nachverfolgt, wie KI-Systeme arbeiten, und einfache Lernmodell-bezogene Fragen wie „wer, wie und wann“ bleiben unbeantwortet.
Die grundlegende Bedeutung dieser Fragen wird vor allem in Bezug auf Prüfungen zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML; Anti-money Laundering) sichtbar, die für Finanzinstitute im Zusammenhang mit den wachsenden Compliance-Verpflichtungen von zentraler Bedeutung sind. Diese notwendigen Verwaltungsabläufe sind komplex und kostspielig. Aufgrund des weltweiten Einsatzes sofortiger Zahlungslösungen mussten Finanzinstitute gezwungenermaßen die Vertrauenswürdigkeit von KI-Tools für eine sofortige AML-Due Diligence-Prüfung untersuchen.
Wie wichtig eine Vertrauenswürdigkeit bei KI-Tools ist, wurde bereits durch die gemeinsame Arbeit von ABBL und SnT im Zuge ihrer Partnerschaft hervorgehoben. In Abstimmung mit ihren Mitgliedern hat die ABBL ein neues Projekt mit SnT und der Unterstützung der Fondation ABBL pour l‘Education Financière eingeleitet, um eine Lösung zu entwickeln, die Banken für ihre KI-basierten sofortigen AML-Prüfungen anwenden können. Im Laufe des Projekts werden SnT-Forscher gemeinsam mit ABBL-Mitgliedern sicherstellen, dass die Arbeit den Herausforderungen der Praxis entspricht. Interessierte ABBL-Mitglieder werden durch die Prüfung der Methodik und Wirksamkeitsnachweise während dieses Prozesses mithelfen, um sicherzustellen, dass die Arbeit auf praktische geschäftliche und regulatorische Herausforderungen abzielt.
„In KI steckt ein enormes Potenzial, Prozesse komplett zu automatisieren und Mitarbeiter*innen einen intelligenten Assistenten zur Seite zu stellen. Durch das Phänomen der Verzerrung wird uns jedoch auch die Komplexität bewusst, mit der wir uns vor einer kompletten KI-Integration befassen müssen“, so Prof. Radu State, Leiter des Projekts bei SnT. „Unsere langjährige Partnerschaft mit ABBL und der Fondation ABBL pour l’Education Financière ist für uns von unschätzbarem Wert, denn so gewinnen unsere Forscher tiefe Einblicke in die praktischen Herausforderungen gewinnen, mit denen Unternehmen in der Praxis konfrontiert sind.“
„Wir setzen darauf, dass Technologien wie KI dafür sorgen, dass Luxemburg weiterhin Drehkreuz im internationalen Finanzwesen bleibt, und damit wir neuen Technologien, wie der sofortigen AML-Prüfung, vertrauen können. Unsere dreijährige Zusammenarbeit mit SnT spielt dabei eine zentrale Rolle. Es verbindet uns mit hochqualifizierten Forschern, die an zukunftsweisenden Technologien arbeiten, die in den kommenden Jahrzehnten für unsere Verbandsmitglieder von zentraler Bedeutung sein werden“, sagte Anna Kautz, Head of Innovation, Digital Banking and Payments bei ABBL. „Unser Ziel ist es, die Entwicklung von hochwertigen, günstigen, integrativen Bankdienstleistungen zu unterstützen, weshalb Initiativen wie diese von so hoher Bedeutung sind, um den Innovationsvorsprung beizubehalten.“