OLB modernisiert Fraud- und Compliance-Systeme für Echtzeit-Zahlungen

Mit der zunehmenden Verbreitung von SEPA Instant Payments geraten bestehende Fraud- und Compliance-Systeme vieler Banken an ihre technischen Grenzen. Transaktionen werden innerhalb weniger Sekunden ausgeführt, wodurch klassische, batchbasierte Prüfprozesse nicht mehr ausreichen. Auch bei der Oldenburgischen Landesbank AG (OLB) führte dieser Wandel zu der Entscheidung, die bestehende Systemlandschaft für Betrugsprävention und Compliance grundlegend zu modernisieren.

Neben dem Zeitdruck durch Echtzeitzahlungen sah sich die Bank mit einer steigenden Komplexität von Betrugsmustern sowie wachsenden regulatorischen Anforderungen konfrontiert. Insbesondere im Zahlungsverkehr erfordert dies Systeme, die Risiken kanalübergreifend, automatisiert und ohne Verzögerung bewerten können. Bereits 2022 initiierte die OLB ein Projekt zur Erneuerung ihres Fraud- und Compliance-Managements. Das zuvor eingesetzte System war weder in der Lage, Transaktionen in Echtzeit zu analysieren, noch bot es ausreichende Flexibilität bei der Anpassung von Regeln und Szenarien. Änderungen mussten technisch umgesetzt werden und ließen sich nur mit erheblichem Aufwand produktiv setzen.

Nach einer Marktrecherche und einer Ausschreibung entschied sich die OLB für die Plattform RiskShield des Aachener Softwareanbieters Inform. Ausschlaggebend waren aus Sicht der Bank vor allem die Echtzeit-Risikoanalyse, die zentrale Verarbeitung aller relevanten Kanäle sowie die Möglichkeit, Betrugsprävention und Compliance-Funktionen in einer integrierten Plattform zusammenzuführen.

„Instant Payment ist betrugstechnisch inzwischen das Zahlungsmittel Nummer eins. Verdächtige Aktivitäten müssen heute in Echtzeit erkannt werden, sonst ist das Geld verloren.“

Marie-Christine Titze, Director Compliance Anti Financial Crime bei der OLB

Echtzeit-Risikoanalyse über alle Kanäle

Die Einführung von RiskShield erfolgte schrittweise. 2023 ging zunächst ein Modul zur Echtzeit-Betrugserkennung in den produktiven Betrieb, weitere Module wurden sukzessive ergänzt. Heute bildet die Plattform das technische Rückgrat für das Transaktions- und Kundenscreening der OLB. Im Fokus steht die Echtzeitprüfung von Zahlungen auf mögliche Betrugsindikatoren oder Sanktionsverstöße. Ergänzt wird dies durch das Screening von Neu- und Bestandskunden auf Sanktionslisten und politisch exponierte Personen (PEPs) sowie durch die Analyse von Transaktionsmustern zur Identifikation potenzieller Geldwäscheaktivitäten. Die technische Konsolidierung dieser Funktionen in einem System reduziert Schnittstellen und vereinfacht den Betrieb.

Ein zentraler IT-Aspekt ist die enge Kopplung von Kunden- und Transaktionsscreening innerhalb der Plattform. Diese Architektur gewinnt insbesondere im Kontext von SEPA Instant Payments an Bedeutung, da bestimmte Prüfungen während der Transaktionsverarbeitung regulatorisch nicht zulässig sind. Die OLB nutzt daher eine Echtzeit-Abfrage im Kundensanktionsscreening, um dennoch eine regelkonforme Risikobewertung vornehmen zu können. Durch die integrierte Plattform konnten die dafür notwendigen Schnittstellen effizient umgesetzt werden, ohne separate Systeme oder zusätzliche Medienbrüche einzuführen.

Flexible Regelsteuerung durch die Fachbereiche

Neben der Echtzeitfähigkeit lag ein weiterer Fokus auf der operativen Steuerbarkeit des Systems. Während Regelanpassungen im vorherigen System nur mit erheblichem technischem Aufwand möglich waren, können Fachbereiche heute Schwellenwerte, Regeln und Szenarien weitgehend selbst anpassen. Diese Flexibilität ist insbesondere vor dem Hintergrund sich schnell verändernder Betrugsmuster relevant. Neue Angriffsszenarien lassen sich zeitnah abbilden, ohne lange Entwicklungs- oder Releasezyklen in der IT abwarten zu müssen.

Die technische Modernisierung zeigt sich auch in messbaren Ergebnissen. Nach Angaben der OLB werden rund 99,66 Prozent aller Transaktionen nach dem automatisierten Screening unmittelbar freigegeben. Nur 0,34 Prozent werden als potenziell auffällig markiert und einer manuellen Prüfung zugeführt. Durch optimierte Prüflogiken und eine höhere Qualität der Warnmeldungen konnte der manuelle Prüfaufwand um rund 20 Prozent reduziert werden. Gleichzeitig werden etwa 96 Prozent der betrügerischen Transaktionen verhindert. Die Reaktionszeiten bei Betrugswarnungen haben sich laut OLB deutlich verkürzt.

Ausbau von KI- und ML-Komponenten geplant

Perspektivisch plant die OLB, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning innerhalb der Plattform weiter auszubauen. Ziel ist es, den bereits hohen Automatisierungsgrad weiter zu erhöhen, die Erkennung tatsächlicher Betrugsfälle zu verbessern und gleichzeitig die False-Positive-Rate weiter zu senken. Mit der Einführung einer integrierten Echtzeitplattform für Fraud- und Compliance-Management reagiert die OLB auf die technologischen und regulatorischen Anforderungen moderner Zahlungssysteme. Das Projekt verdeutlicht, wie Banken ihre IT-Architekturen zunehmend auf Echtzeitverarbeitung, Automatisierung und flexible Steuerungsmodelle ausrichten, um den Herausforderungen von Instant Payments und Finanzkriminalität zu begegnen.tw