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Neues Agenten-LLM-Framework verbessert Adverse-Media-Check in AML-Compliance

Adverse-Media-Checks sind ein wesentlicher Bestandteil der Anti-Geldwäsche- und Know‑Your‑Customer‑Compliance in Banken und Finanzinstituten. Traditionelle Verfahren, die auf Stichwort‑Suche setzen, führen häufig zu hoh…

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  • Adverse-Media-Checks sind ein wesentlicher Bestandteil der Anti-Geldwäsche- und Know‑Your‑Customer‑Compliance in Banken und Finanzinstituten.
  • Traditionelle Verfahren, die auf Stichwort‑Suche setzen, führen häufig zu hohen Fehlalarm‑Raten oder erfordern aufwändige manuelle Prüfungen.
  • Die neue Lösung nutzt ein agentisches System, das große Sprachmodelle (LLMs) mit Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kombiniert.

Adverse-Media-Checks sind ein wesentlicher Bestandteil der Anti-Geldwäsche- und Know‑Your‑Customer‑Compliance in Banken und Finanzinstituten. Traditionelle Verfahren, die auf Stichwort‑Suche setzen, führen häufig zu hohen Fehlalarm‑Raten oder erfordern aufwändige manuelle Prüfungen.

Die neue Lösung nutzt ein agentisches System, das große Sprachmodelle (LLMs) mit Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kombiniert. Der LLM‑Agent durchsucht das Web, holt relevante Dokumente ab, verarbeitet sie und berechnet anschließend einen Adverse Media Index (AMI) für jeden zu prüfenden Namen.

In einer umfangreichen Evaluation wurden verschiedene LLM‑Backends auf einem Datensatz aus politisch exponierten Personen, Personen auf Regulierungs‑Watchlisten, sanktionierten Individuen und sauberen Referenznamen getestet. Das System konnte zuverlässig zwischen Hoch‑ und Niedrig‑Risiko‑Personen unterscheiden.

Durch die Automatisierung reduziert das Framework die Fehlalarm‑Raten, spart Zeit bei der manuellen Prüfung und stärkt die Compliance‑Effizienz von Finanzinstituten.

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