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Ergo Insurance zeigt Geldwäsche die rote Karte

08.12.2015 – Geldwaesche_Sturm_pixelioGeldwäsche ist für Versicherer zu einem relevanten Problem geworden. Denn das organisierte Verbrechen und Terrorvereinigungen nutzen mittlerweile alle Arten von Finanzinstrumenten, auch Versicherungspolicen. Die verschärften Compliance-Anforderungen zur Geldwäscheprävention stellen die Versicherungsbranche vor erhebliche Herausforderungen. Die belgische Ergo Insurance setzt in der Prävention auf Automatisierung.

“Wir müssen jeden Vertrag penibel gegen eine umfassende schwarze Liste mit Verdächtigen abgleichen“, erklärt Steven Verlinden, Business Analyst bei Ergo: “Das ist eine komplizierte und langwierige Aufgabe angesichts der riesigen Menge an relevanten Daten. Darüber hinaus werden die Liste und die Policen häufig geändert. Beispielsweise müssen Verträge bei jeglicher Modifikation, wie der Festlegung eines neuen Begünstigten, nochmals überprüft werden. Jede Änderung muss also validiert und dokumentiert werden.”

Für diese umfassende Analyse greift die Ergo Insurance, ein Tochterunternehmen der Ergo Versicherungsgruppe, auf ein automatisiertes Verfahren zurück. Täglichen gleicht ein IT-System sämtlicher Dokumente und die 800.000 Kunden umfassende Datenbank mit verdächtigen Personen und Organisationen in zugekauften Dow-Jones-Dateien ab. Entwickelt hat das System das Software-Unternehmen SAS. Der Schlüssel, so Verlinden, liege in der besseren Analyse der ohnehin vorhandenen Daten. Dabei gelte es, sicher zu stellen, dass keine verdächtige Person unerkannt bleibt aber gleichzeitig auch keine zu große Zahl an Falsch-Warnungen generiert wird.

“Wir waren uns der Risiken und Fallstricke einer kompletten Automatisierung voll und ganz bewusst“, erklärt Verlinden: “Zum Beispiel ist es schwierig, unsere Vertragsnehmer präzise mit den verdächtigen Personen und Organisationen in den zugekauften Dow-Jones-Dateien abzugleichen. Ein vorhandener Name kann unterschiedlich geschrieben sein, es gibt Abkürzungen und Zweitnamen sowie Spitznamen. Daher benötigten wir eine leistungsstarke Lösung, die mit dieser Art von Abweichungen umgehen kann.”

Die SAS-Lösung greift hierbei auf die Fuzzy-Logic-Analyse zurück. “Fuzzy Logic ermöglicht dem System, Übereinstimmungen zwischen nicht identischen, aber auf textlicher, phonetischer oder numerischer Ebene ähnlichen Datensätzen aufzuzeigen und dabei auch die Qualität oder Wahrscheinlichkeit des Treffers einzuschätzen”, erläutert Verlinden. “Wir mussten zudem genaueste Kriterien definieren, die erfüllt sein müssen, damit eine Benachrichtigung generiert wird. Nur so können wir sichergehen, dass wir alle verdächtigen Datensätze erfassen und Fehlalarme weitestgehend vermeiden.” (vwh/jko)

Bildquelle: Rainer Sturm / pixelio.de

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