Payment & Banking Fintech Podcast #528: Wie Spotixx Banken im Kampf gegen Betrug und Geldwäsche vernetzt
Betrugs- und Geldwäscheprävention wird für Finanzinstitute immer komplizierter. In Zeiten von Echtzeitzahlungen bleibt gar keine Zeit mehr für manuelle Überprüfung, aber Systeme, die eine sichere und regelkonforme Automatisierung ermöglichen, fehlen bisher noch.
Es ist eine Lücke, die Spotixx schließen will. Die Gründer Stefan Klaeser und Patrick Tomo Töniges erklären im Gespräch mit Jochen Siegert, wie sie Banken unterstützen wollen. Die KI-gestützte Software des Unternehmens soll das operative Tagesgeschäft einfacher machen.
Zentral für deren Funktionieren ist der sogenannte Shared-Data-Ansatz, bei dem bestimmte Transaktionsdaten (wie IBANs oder Auffälligkeiten) zwischen Instituten geteilt werden können – unter Einhaltung des Datenschutzes. Die Idee: Wenn eine Bank bereits Auffälligkeiten bei einer bestimmten Zahlung oder einem Konto erkannt hat, sollen diese Informationen für andere Institute schneller nutzbar gemacht werden. Die technische Umsetzung basiert auf verschlüsselten, dezentral verarbeiteten Daten, bei denen keine der beteiligten Banken Einblick in Daten erhält, die sie nicht ohnehin selbst sehen dürfte. Die rechtliche Grundlage für solche Modelle soll künftig Artikel 75 AMLR bilden – ein EU-weites Regelwerk zur Geldwäschebekämpfung, das gemeinsame Analysen und sektorübergreifende Kooperationen ermöglichen soll. Wie die Gründer betonen, ist das Thema in der Praxis bisher kaum angekommen. Umso wichtiger sei es, bereits jetzt erste Netzwerke aufzubauen und die technischen Voraussetzungen zu schaffen. Die Vorgabe aus Brüssel ist klar: Ab Mitte 2027 sollen erste Shared-Data-Lösungen live gehen.
Klaeser und Töniges hoffen, auch durch die Regulierung den bisher kaum standardisierten Markt zu ordnen, in dem sie sich bewegen. Noch sei aber viel Überzeugungsarbeit und Zeit nötig, um Banken zur Teilnahme an solchen Kooperationen zu bewegen. Mittelfristig sehen die Gründer aber großes Wachstumspotenzial, schließlich wird die Menge an relevanten Transaktionsdaten eher zu- als abnehmen.