Künstliche Intelligenz im Bankwesen und in der Compliance
Wo künstliche Intelligenz eingesetzt wird
Der erste breite Einsatz maschinellen Lernens in Schweizer Banken erfolgte in der Compliance. Die Geldwäschereiverordnung der FINMA verpflichtet Banken und Wertpapierhäuser, ihre Geschäftsbeziehungen und Transaktionen wirksam zu überwachen und dafür ein informatikgestütztes System zu betreiben, das Transaktionen mit erhöhten Risiken nach vom Institut festgelegten Kriterien ermittelt.1 Herkömmliche Überwachungssysteme arbeiten mit festen Regeln, etwa Schwellenwerten für Bareinzahlungen oder für Überweisungen in Länder mit hohem Risiko. Sie erzeugen grosse Mengen an Warnmeldungen, von denen sich die meisten nach der Prüfung durch einen Compliance Officer als unbegründet erweisen. Modelle des maschinellen Lernens versprechen, diese Fehlalarme zu verringern, indem sie aus früheren Fällen lernen, welche Kombinationen von Merkmalen auf ein tatsächliches Risiko hindeuten, und Muster wie Netzwerke miteinander verbundener Konten zu erkennen, die Regeln nicht erfassen können. Für eine Luganeser Privatbank mit einer auf Italien konzentrierten Kundschaft gehören zu den relevanten Mustern das Kreisen von Geldern über italienische und schweizerische Konten, der Einsatz von Sitzgesellschaften und die in den Kapiteln G.I und G.III beschriebene handelsbasierte Geldwäscherei.
Ein zweites Feld sind die Kundenidentifikation und die Know-your-Customer-Prozesse. Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache lesen Ausweisdokumente, Handelsregisterauszüge und Gesellschaftsdokumente in mehreren Sprachen, prüfen sie auf Widerspruchsfreiheit und füllen das Kundenprofil aus. Screening-Systeme gleichen die Namen von Kunden und Gegenparteien mit Sanktionslisten und Listen politisch exponierter Personen ab, eine Aufgabe, die bei italienischen, russischen und arabischen Namen mit unterschiedlichen Transliterationen besonders anspruchsvoll ist. Das Screening negativer Medienberichte verwendet Sprachmodelle, um Nachrichten in vielen Sprachen zu lesen und Berichte über Ermittlungen oder Verurteilungen zu erkennen. Für das in Kapitel G.II beschriebene Sanktionsregime, das die Schweizer Institute verpflichtet, die vom Staatssekretariat für Wirtschaft (SECO) gestützt auf das Embargogesetz (EmbG) veröffentlichten Listen anzuwenden, ist das automatisierte Screening heute gängige Praxis.2 Ein drittes Feld ist das Anlagegeschäft: Portfoliokonstruktion, Auswertung von Research, Vorbereitung von Eignungsprüfungen und Kundenreporting. Das jüngste Feld ist der allgemeine Einsatz generativer künstlicher Intelligenz durch Mitarbeitende zum Verfassen, Zusammenfassen und Übersetzen, der die Technologie in nahezu jede Funktion einer Bank trägt.
Die FINMA-Umfrage von 2024 und 2025
Die FINMA befragte zwischen Ende November 2024 und Mitte Januar 2025 rund 400 beaufsichtigte Institute zu ihrem Einsatz künstlicher Intelligenz. Rund 50 Prozent der Institute setzten künstliche Intelligenz ein oder hatten erste Anwendungen in Entwicklung, weitere 25 Prozent planten die Einführung innerhalb von drei Jahren. Die Institute, die künstliche Intelligenz einsetzten, hatten im Durchschnitt rund fünf Anwendungen im Betrieb und neun in Entwicklung. 91 Prozent von ihnen nutzten auch generative künstliche Intelligenz wie Chatbots, was die FINMA als Zeichen einer starken Abhängigkeit von einer kleinen Zahl grosser Technologieanbieter deutete. Rund die Hälfte hatte den Einsatz künstlicher Intelligenz in einer ausdrücklichen Strategie verankert. Die von den Instituten am häufigsten genannten Risiken betrafen Datenqualität, Datenschutz und Erklärbarkeit, gefolgt von Informationssicherheit, Genauigkeit und Outsourcing. Grössere Institute setzten deutlich mehr Anwendungen ein als kleinere, die sich typischerweise ausschliesslich auf externe Anbieter stützten.3
Der letzte Befund ist für Lugano von besonderer Bedeutung, wo die meisten Banken klein oder mittelgross und die unabhängigen Vermögensverwalter und Treuhänder Kleinunternehmen sind. Solche Institute werden selten eigene Modelle entwickeln. Sie kaufen Compliance-Software, Portfolioverwaltungssysteme und generative KI-Werkzeuge von Anbietern, von denen viele ausserhalb der Schweiz ansässig sind, und die künstliche Intelligenz ist in das Produkt eingebettet. Für sie sind die Rechtsfragen der künstlichen Intelligenz weitgehend Fragen der Beschaffung, des Outsourcings und des Datenschutzes.
Anmerkungen
- Geldwäschereiverordnung-FINMA vom 3. Juni 2015 (GwV-FINMA), SR 955.033.0, Art. 20 Abs. 1 (wirksame Überwachung der Geschäftsbeziehungen und Transaktionen) und Abs. 2 («Banken und Wertpapierhäuser betreiben für die Transaktionsüberwachung ein informatikgestütztes System»), mit einer Ausnahme in Abs. 4 für Institute mit wenigen Geschäftsbeziehungen oder Transaktionen, Text unter https://www.droit-bilingue.ch/de-fr/9/95/955.033.0-20-24.html. ↩
- Bundesgesetz vom 22. März 2002 über die Durchsetzung von internationalen Sanktionen (Embargogesetz, EmbG), SR 946.231, Art. 1 (Zwangsmassnahmen, die unter anderem den Zahlungs- und Kapitalverkehr beschränken), Text unter https://www.droit-bilingue.ch/de-en/9/94/946.231-1-4.html; vgl. Kapitel G.II. ↩
- FINMA, «FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions» (April 2025), https://www.finma.ch/en/news/2025/04/20250424-mm-umfrage-ki/ (24. April 2025). ↩
Nur zur allgemeinen Information. Dieser Beitrag ist keine Rechts- oder Steuerberatung, ersetzt nicht die Beratung im Einzelfall und begründet kein Mandatsverhältnis. Rechtsstand: 10/2026.