Die Grenzen traditioneller AML-Systeme

Herkömmliche Anti-Geldwäsche-Systeme analysieren Transaktionen isoliert oder nutzen einfache regelbasierte Heuristiken. Während diese Ansätze grundlegende Strukturierungsschemata erfassen können, verstehen sie grundsätzlich nicht den Netzwerkcharakter von Geldwäscheoperationen.

Stellen Sie sich ein ausgefeiltes Schichtschema vor, bei dem Gelder über mehrere Zwischenkonten verschiedener Institutionen fließen. Ein traditionelles System markiert zwar einzelne Transaktionen, kann aber das Gesamtbild nicht erkennen: dass all diese scheinbar nicht zusammenhängenden Transaktionen ein zusammenhängendes Netzwerk bilden, das darauf abzielt, die Herkunft illegaler Gelder zu verschleiern.

Geben Sie Graph Neural Networks ein

Graph Neural Networks (GNNs) stellen einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie wir die AML-Erkennung angehen. Anstatt Transaktionen als unabhängige Ereignisse zu behandeln, modellieren GNNs das gesamte Finanzsystem als Diagramm:

KnotenRepräsentieren von Einheiten (Kunden, Konten, Händler)
Kantenrepräsentieren Transaktionen zwischen Entitäten
MerkmaleDazu gehören Transaktionsbeträge, Zeitstempel und Verhaltensmuster

Wie GNNs bei der Bekämpfung von Geldwäsche funktionieren

Bei nerous.ai verwenden wir eine GraphSAGE-Architektur (Graph Sample and Aggregate) mit Aufmerksamkeitsmechanismen. So funktioniert es:

1. Einbettung von Entitäten

Jede Entität im Transaktionsnetzwerk wird als 128-dimensionale Vektoreinbettung dargestellt. Diese Einbettung erfasst nicht nur die direkten Eigenschaften der Entität, sondern auch ihre Position und Rolle im breiteren Netzwerk.

2. Nachrichtenübermittlung

Das GNN führt die Nachrichtenübermittlung über 3–5 Schichten durch. In jeder Ebene sammeln Knoten Informationen von ihren Nachbarn. Dadurch kann das Modell Multi-Hop-Beziehungen „erkennen“ und beispielsweise erkennen, dass Konto A Geld an Konto B gesendet hat, welches wiederum an Konto C gesendet hat und welches wiederum an einen Partner von Konto A zurückgesendet hat.

3. Aufmerksamkeitsmechanismus

Nicht alle Verbindungen sind gleich wichtig. Unser Aufmerksamkeitsmechanismus lernt, verschiedene Beziehungen basierend auf ihrer Relevanz für Geldwäschemuster zu gewichten. Beispielsweise kann eine direkte Überweisung anders gewichtet werden als eine Überweisung über einen Handelsvermittler.

Beispiele für die Erkennung aus der Praxis

Schichtschemata

GNNs zeichnen sich durch die Erkennung von Schichten aus, da sie Gelder über mehr als 10 Grad Trennung hinweg verfolgen können. Wenn illegale Gelder über mehrere Briefkastenfirmen und Konten bewegt werden, identifiziert das GNN die zugrunde liegende verbundene Struktur, selbst wenn einzelne Transaktionen legitim erscheinen.

Mule-Netzwerke

Money-Mule-Netzwerke bilden unterschiedliche Diagrammmuster: Mehrere Konten erhalten Gelder aus verschiedenen Quellen und leiten diese dann an ein gemeinsames Ziel weiter. GNNs können diese Hub-and-Spoke-Muster automatisch erkennen, selbst wenn Maultiere im Laufe der Zeit nach und nach rekrutiert werden.

Handelsbasierte Geldwäsche

Bei TBML nutzen Kriminelle legitime Handelsströme, um Geld zu bewegen. GNNs analysieren sowohl Transaktions- als auch Handelsnetzwerke gleichzeitig und identifizieren, wenn Zahlungsmuster nicht mit typischen Handelsbeziehungen übereinstimmen – beispielsweise zirkuläre Handelsmuster oder Zahlungen, die nicht mit den Warenströmen übereinstimmen.

Technische Architektur

Unser Produktions-GNN-System verarbeitet Diagramme mit Milliarden von Kanten in Echtzeit:

Diagrammabtastung: Wir verwenden Nachbarschaftsstichproben, um die Berechnung für große Diagramme durchführbar zu machen
Stapelverarbeitung: Transaktionen werden aus Effizienzgründen in Mini-Batches von 10.000 verarbeitet
Inkrementelle Updates: Wenn neue Transaktionen eintreffen, aktualisieren wir die Einbettungen schrittweise, anstatt das gesamte Diagramm neu zu berechnen
Multi-GPU-Training: Das Modelltraining wird für eine schnellere Iteration auf GPU-Cluster verteilt

Ergebnisse und Auswirkungen

Seit der Einführung der GNN-basierten Erkennung haben unsere Kunden Folgendes gesehen:

Steigerung um 45 %bei der Erkennung anspruchsvoller Schichtschemata
Reduzierung um 87 %bei Fehlalarmen im Vergleich zu regelbasierten Systemen
10x schnellerUntersuchungszeit durch automatische Netzwerkvisualisierung
Echtzeitanalysemit einer Latenzzeit von unter 100 ms für die Transaktionsbewertung

Herausforderungen und zukünftige Richtungen

Obwohl GNNs einen großen Fortschritt darstellen, bleiben Herausforderungen bestehen:

Erklärbarkeit: GNN-Entscheidungen für Compliance-Beauftragte und Aufsichtsbehörden interpretierbar machen
Zeitdynamik: Bessere Modellierung der Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit
Institutionsübergreifende Netzwerke: Analyse von Netzwerken, die mehrere Finanzinstitute umfassen
Privatsphäre-wahrende GNNs: Ermöglicht eine kollaborative Erkennung bei gleichzeitigem Schutz der Kundendaten

Wir erforschen diese Bereiche aktiv und unsere Roadmap umfasst zeitliche GNN-Architekturen und föderierte Lernansätze für die institutionenübergreifende Zusammenarbeit.

Abschluss

Graphische neuronale Netze stellen die Zukunft der AML-Erkennung dar. Durch die Modellierung von Finanzsystemen als miteinander verbundene Netzwerke können GNNs raffinierte Geldwäschepläne erkennen, die traditionelle Systeme umgehen. Da Kriminelle ihre Taktiken weiterentwickeln, werden grafikbasierte KI-Ansätze von entscheidender Bedeutung sein, um an der Spitze zu bleiben.

Bei nerous.ai spiegelt unser Name – vom finnischen Wort für Genie, Einfallsreichtum und Brillanz – unser Engagement wider, innovatives Denken in die Prävention von Finanzkriminalität einzubringen. GNNs sind nur ein Beispiel dafür, wie wir modernste KI-Forschung einsetzen, um reale AML-Herausforderungen zu lösen.

Verständnis graphischer neuronaler Netze bei der AML-Erkennung