KI-Workflow-Automatisierung FinTech

Ausgangssituation

Ein nordisches FinTech-Unternehmen, das taeglich ueber 50.000 Transaktionen abwickelte, hatte steigende Compliance-Kosten. Acht Analysten in Vollzeit kuemmerten sich um die Transaktionsueberwachung, doch eine False-Positive-Rate von 40% bedeutete, dass ein Grossteil dieser Arbeit ins Leere lief und Kunden Verzoegerungen spuerten.

PSD2 und AML5 liessen keine Abkuerzungen zu. Mit mehr Personal allein war das Transaktionsvolumen nicht mehr zu bewaeltigen.

Loesung

Wir entwickelten eine KI-gestuetzte Automatisierungspipeline mit vier Schichten:

• ML-Pre-Screening: auf historischen Daten trainierte Modelle vergeben einen Risiko-Score pro Transaktion, bevor ein Mensch sie bewertet
• RAG-gestuetzte Analyse: ein Retrieval-System liefert den passenden regulatorischen Kontext fuer jede markierte Transaktion
• Human-in-the-Loop: Analysten sehen nur Alerts mit hoher Konfidenz, jeweils mit einer KI-generierten Zusammenfassung und Handlungsempfehlung
• Kontinuierliches Lernen: Analysten-Entscheidungen fliessen zurueck in die Modelle und verbessern die Treffsicherheit ueber Zeit

Ergebnis

Wir haben das System in 6 Wochen stufenweise eingefuehrt. Die False-Positive-Rate fiel von 40% auf 14%, die Bearbeitungszeit sank um 80%, und 5 Analysten wechselten von der Routinepruefung zu komplexen Untersuchungen. Die jaehrlichen Einsparungen beliefen sich auf 420.000 EUR.