Von der Risikoanalyse zum Transaktionsmonitoring
Ausgangspunkt eines risikoorientierten Transaktionsmonitorings ist die Risikoanalyse. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, identifizierte Risiken in konkrete Szenarien, Regeln, Parameter und Schwellenwerte zu übertragen. Dafür müssen Institute bestimmen, welche Daten erforderlich sind und wie Kunden- und Transaktionsrisiken sinnvoll miteinander verknüpft werden können.
Neben den Vorgaben aus dem GwG behandelt das Seminar insbesondere AMLR und die Anforderungen der AMLA an das laufende Monitoring. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich regulatorische Anforderungen in funktionsfähige und nachvollziehbare Monitoring-Prozesse überführen lassen.
Model Governance und Wirksamkeit der Modelle
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Model Governance im Transaktionsmonitoring. Regelbasierte Modelle müssen entwickelt, freigegeben und dokumentiert sowie regelmäßig kalibriert und validiert werden. Auch das laufende Model Monitoring gehört zu einem belastbaren Steuerungsansatz.
In der Praxis spielen dabei Trefferqualität und False Positives eine wesentliche Rolle. Ein hohes Alert-Volumen kann erhebliche Ressourcen binden, während gleichzeitig eine angemessene Risikoabdeckung gewährleistet und die Wirksamkeit des eingesetzten Modells nachgewiesen werden muss. Datenlücken und technische Systemgrenzen stellen Institute dabei vor zusätzliche Herausforderungen.
Machine Learning und Network Intelligence
Das Seminar befasst sich außerdem mit neuen Ansätzen zur Weiterentwicklung des Transaktionsmonitorings. Dabei werden regelbasierte Modelle und Machine-Learning-Verfahren gegenübergestellt und Voraussetzungen sowie Grenzen von ML-Modellen untersucht.
Zu den fachlichen Themen gehören unter anderem:
– aktuelle Anforderungen aus GwG, AMLR und AMLA
Risikoanalyse als Grundlage des Transaktionsmonitorings
– Ableitung von Szenarien, Regeln und Schwellenwerten
– Datenbasis und Datenqualität
– Kalibrierung und Validierung von Monitoring-Modellen
– laufendes Model Monitoring und Messung der Wirksamkeit
– Machine Learning bei Alert-Priorisierung und Fallanalyse
– Information-Sharing und zusätzliche Datenquellen
– Linked Transactions und Network Intelligence
– institutsübergreifende Zusammenhänge bei der Risikoerkennung
Information-Sharing und Network Intelligence können dabei den Blick über einzelne Transaktionen hinaus erweitern und zusätzliche Zusammenhänge bei der Erkennung von Finanzkriminalitätsrisiken sichtbar machen.
Fachlicher Blick auf AML und moderne Monitoring-Modelle
Die Masterclass richtet den Blick sowohl auf regulatorische als auch auf technische Fragestellungen im AML-Transaktionsmonitoring. Anhand konkreter Beispiele wird behandelt, wie Risiken operationalisiert, Modelle gesteuert und deren Wirksamkeit überprüft werden können. Eine Gruppenübung greift typische Problemfelder aus der Praxis auf.
Referenten sind Christian Dahl, Head of AFC Modelling bei N26 Bank SE, und Carsten Helm, Lead Fraud Prevention bei EBA Clearing. Dahl verfügt über langjährige Erfahrung im AML-Transaktionsmonitoring, in der Modellentwicklung und Datenanalyse. Helm bringt mehr als 15 Jahre Erfahrung mit Compliance- und Fraud-Prevention-Frameworks mit; zu seinen Schwerpunkten zählen unter anderem Information-Sharing, Real-time-Monitoring und Network Intelligence.
Online-Masterclass am 3. November 2026
Die „Masterclass Transaktionsmonitoring – Anforderungen, Herausforderungen und Lösungsansätze“ findet am 3. November 2026 von 9:30 bis 16:30 Uhr als Online-Veranstaltung statt.
Transaktionsmonitoring: Masterclass zu AMLR, AMLA, Model Governance und Machine Learning hinzugefügt von News am
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