Compliance und Konzerne (Teil 2)


Prolog:

„Klaatu barada nikto!“

Deaktivierung des Roboters Gort, um die Zerstörung des Planeten Erde zu verhindern (Filmzitat aus: „Der Tag, an dem die Erde stillstand“ / USA 1951).

Künstliche Intelligenz (KI) im Konzern

In welchem Ausmaß sich künstliche Intelligenz schon heute in Konzernen auswirkt, hat das Digital Transformation Institute von Capgemini, ein Beratungs- und IT-Dienstleister und die größte Unternehmensberatung europäischen Ursprungs, im Jahr 2017 untersucht. Dazu wurden weltweit Führungskräfte aus fast 1.000 Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 500 Millionen Dollar befragt.

In der Studie gaben 83 Prozent der Befragten an, künstliche Intelligenz (KI) habe bzw. wird neue Aufgaben im Unternehmen schaffen und den täglichen Arbeitsfluss in der näheren Zukunft grundlegend beeinflussen.

Einhergehend mit der Thematik KI wird sich dies daher auch deutlich auf den Bereich Compliance im Konzern und Unternehmen in den nächsten Jahren auswirken. Doch, was ist künstliche Intelligenz eigentlich?

Künstliche Intelligenz – Geschichte

Künstliche Intelligenz ist keine neue Erscheinung oder Entwicklung. Der Computerwissenschaftler John McCarthy prägte erstmalig im Jahr 1956 den Begriff ‘künstliche Intelligenz’ auf einer Konferenz an der Dartmouth Universität.

Aufmerksam geworden, gab die Regierung der USA John McCarthy und seinem Kollegen Marvin Minsky die finanziellen Mittel zur Entwicklung von KI, um ihre Position im Kalten Krieg mit Russland zu stärken. Der Ansatz war, die künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Muster der russischen Sprache zu verstehen, in der Hoffnung, es würde sie befähigen, russische Unterlagen in großem Umfang schneller und effizienter zu übersetzen. Der große Erfolg in Verbindung zur Nutzung der KI blieb, gerade auch wegen damals fehlender Technologie, aber aus.

In den 70er Jahren war der Forschungsdrang im Bereich der KI fast zum Erliegen gekommen. Die finanziellen Mittel der Regierung für KI wurden drastisch gekürzt, als nicht genug Fortschritte sichtbar wurden. Der Forschungsdrang stoppte quasi, bis IBM sein, sehr medienwirksames, Projekt Deep Blue vorstellte. Der IBM Supercomputer Deep Blue schlug im Jahr 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov. Eine Sensation für diese Zeit, dass eine Maschine in der Lage war, einen Menschen zu schlagen. Für Deep Blue war dies kein Problem. Deep Blue war in der Lage, bis zu 200 Millionen potenzielle Positionen in einer Sekunde zu analysieren und den Schachweltmeister so vom Brett zu fegen.

Künstliche Intelligenz – Definition

Die Definition von Künstlicher Intelligenz beruht auf der Vorstellung, dass menschliche Intelligenz die Summe aus verschiedenen Berechnungen ist. Der denkende Mensch wird schon seit der Aufklärung als Maschine betrachtet. Künstliche Intelligenz selbst wird auf unterschiedliche Weise erzeugt.

Erkennung von Mustern: KI-Systeme erkennen Muster und können entsprechende Handlungen ausführen.
Zugriff auf große Wissensdatenbank: Manche KI-Systeme werden mit sehr viel Wissen gespeist. Aus diesem Datenschatz schöpft das System, wenn es Lösungen oder Antworten sucht.
Vorhersage von Mustern: Durch die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten können bestimmte KI-Systeme auf mögliche Muster in der Zukunft reagieren.

Insgesamt beruht Künstliche Intelligenz heute auf der Verarbeitung von sehr großen Datenmengen, der sogenannten Big Data. Die modernste Ausprägung von künstlicher Intelligenz nutzt künstliche neuronale Netzwerke und entwickelt selbstlernende Systeme in Form von Machine Learning.

Blick in die Glaskugel – Compliance Management in der Zukunft

Betrachtet man die Ergebnisse einer Studie, in der Konzerne sich über die Zukunft des Compliance im Unternehmen äußern, so fällt sofort auf, dass künstliche Intelligenz (KI) zusammen mit der Investition in Prozesse der Automatisierung sehr häufig genannt wird. Nicht nur der Einstieg in Industrie 4.0 sondern bereits die, zwar noch vorsichtige, Perspektive in das Zeitalter von Industrie 5.0, in der die KI immer mehr und deutlich dominieren wird, ist bereits jetzt ein Diskussionsthema.

Ob künstliche Intelligenz sich in Konzernen und Unternehmen maßgeblich durchsetzen wird ist nicht die Frage, einzig wann es so weit ist, bleibt zu beobachten!

Eines der grundlegenden Ergebnisse in dieser Studie war, das momentan 60% der befragten Unternehmen den Schwerpunkt auf „Comply“ (gesetzliche und regulatorische Anforderungen beachten und erfüllen) fokussieren und nur 20% der Unternehmen momentan ihre Hauptausrichtung auf den Bereich „Integrate“ (regulatorische und gesetzkonforme Anforderungen in die täglichen Aufbau- und Ablauforganisation durch konsequente Umsetzung des „Three-Lines-of-Defense-Modells im Unternehmen) legen.

Drei Verteidigungslinien im Compliance


Grafik: WIRTSCHAFTScampus

Nur 20% der Unternehmen konzentrieren sich momentan bei der Umsetzung ihres Compliance Managements auf das Segment „Automate“, also die Automatisierung und Digitalisierung bestehender und zukünftiger Complianceprozesse.

Genau hier wird ein massives und signifikantes Umdenken im Bereich Compliance und der praxisbezogenen Umsetzung des Compliance Management in der nächsten Zeit stattfinden! Auf die Frage der künftigen Praxis im Unternehmen und der Strukturierung und Umsetzung des internen Compliance Management Systems gaben 50% der befragten Verantwortlichen für den Bereich Compliance an, dass der zukünftige Schwerpunkt in der Automatisierung der Compliancestruktur unter Einbeziehung einer KI bzw. der damit einhergehenden Compliance Software besteht.

Aber wie definiert sich nun der (neue) Bereich der Automatisierung unter Einbeziehung von Software und KI? Als Beispiel hierfür soll dies nachfolgend am Segment „Berichterstattung“ im Unternehmen in Hinblick auf mögliche Compliancevorfälle kurz dargestellt werden. Über 45% der Chief Compliance Officers wünschen sich im Unternehmen eine Plattform (Dashboard) zur Anzeige von Vorfällen oder zur internen Berichterstattung. Somit wäre in Echtzeit immer und flexibel die aktuelle Compliancesituation, sowohl mobil als auch stationär, abrufbar.

Digitalisierung und Compliance: 3 Schritte zum Weg in die Zukunft

Voraussetzung ist die konsequente Umsetzung der Digitalisierung im Bereich Compliance, die in der unternehmerischen Praxis in drei Schritten durchzuführen ist. Der erste Schritt beinhaltet, dass alle compliancerelevanten Daten in digitaler Form zur Verfügung gestellt werden.

Ausdrücklich müssen den verantwortlichen Mitarbeitern aus dem Bereich Compliance Zugänge zu allen wichtigen Systemen, wie der Kundenbestandsdatenbank, ermöglicht werden, damit diese an das, in einem Konzern bestehende, System der Compliance-IT angebunden werden können. Somit ergibt sich eine Koppelung zu bereits vorhandenen Kontrollmechanismen zum Beispiel aus dem Umfeld Kartellrecht oder dem bereits bestehenden Monitoringsystem zur Prävention von Geldwäsche.

Das Compliance-IT-Zielbild


Grafik: WIRTSCHAFTScampus

Im zweiten Schritt müssen innerhalb des Konzerns aufeinander abgestimmt IT-gestützte Tools und intern genutzte Programme zur Darstellung aller Prozesse im Bereich Compliance realisiert werden. Hierzu ist die Definition eines Compliance-IT-Zielbilds zwingend erforderlich und sollte in jedem Fall die nachfolgenden Teilbereiche beinhalten, welche mit Hilfe eines internen Frage- und Bestandsbogens gemeinsam mit den Mitarbeitern in den jeweiligen Abteilungen erfasst und erarbeitet werden müssen.

  1. Sicherheitsmanagement
  2. Allgemeine Sicherheitsaspekte und Verhalten in Notfällen
  3. Sicherheitsbewusstsein
  4. Zugriffsschutz: Benutzernamen, Kennwörter und Verschlüsselung
  5. Internet und E-Mail
  6. Datensicherung
  7. Drahtlose Netzwerkverbindungen (WLAN) und Hotspots im Konzern
  8. Software-Nutzung und Software-Updates
  9. Schutzvorkehrungen und Schutzeinrichtungen

Nur so können kostenaufwendige Medienbrüche (zum Beispiel wird ein ausgedrucktes Textdokument oder ein empfangenes Fax als Textdatei in einen Computer eingegeben) und manuelle Prozesse reduziert werden. Wenn diese beiden Schritte durchgeführt wurden, ist die Grundlage für den Einsatz neuer digitaler Technologien, wie beispielsweise

  • Blockchain (Liste von Datensätzen, welche durch kryptographische Verfahren miteinander verkettet sind)
  • Data & Analytics (automatisierte Analyse von großen Datenmengen)
  • Predictive-Data-Analysen (Vorhersage von zukünftigen Trends)
  • Robotertechnik

im Konzern vorhanden und der dritte, finale, Schritt in ein digitales Compliance-Zeitalter kann umgesetzt werden.

Die Zukunft: Künstliche Intelligenz (KI)

Mit diesen, in den beiden ersten Schritten neu geschaffenen, Instrumentarien, können dann im dritten und finalen Schritt künftig eine intelligente Datenextraktion mit einer ständig einhergehenden Analyse der auflaufenden Daten oder eine fortlaufende Kunden-Due-Diligence durchgesetzt werden. Genau hier öffnet sich dann das Tor zu einer neuen, digitalisierten Welt im Unternehmen. Entscheidungen, die aktuell noch durch Menschen getroffen werden, können in dieser Ausbaustufe der Digitalisierung dann von den technischen Systemen unter Einbeziehung der (geschaffenen) KI getroffen werden.

KI im Privaten

88% der Deutschen meinen, dass KI zukünftig helfen wird, private Herausforderungen zu meistern! War es noch vor Jahren für den Großteil der Bevölkerung in Deutschland ein Märchen aus fernen Welten und Galaxien, so entwickelt sich die Akzeptanz und der selbstverständliche Umgang mit künstlicher Intelligenz in einer rasenden Geschwindigkeit. Laut einer in 2017 durchgeführten Studie mit über 1.000 Befragten in ganz Deutschland steigen die Erwartungen an die KI im täglichen Umfeld rasant an.

Künstliche Intelligenz im Alltag

In welchen Bereichen wäre der Einsatz von künstlicher Intelligenz geeignet, um dabei zu helfen, zukünftige Herausforderungen zu meistern?

Basis: n= 1.017 / Mehrfachnennungen möglich
Quelle: PWC 2017 / „Bevölkerungsbefragung 2017“, Grafik: WIRTSCHAFTScampus

Doch auch die praktische Anwendung im täglichen Leben unter der (ständigen) Nutzung von KI ist in Deutschland bereits angekommen. 85% der Befragten können sich vorstellen, eine KI im persönlichen Umfeld ständig zu nutzen. Einsatzgebiete hierfür sind für die Befragten die Nutzung von Putzrobotern (58%), ein Hilfsroboter für schwere Arbeiten im Haushalt (51%), ein Sprachroboter wie Alexa von Amazon oder Siri von Apple für tägliche Aufgaben wie Einkaufen oder zur Kommunikation und selbst das digitale Auto, das selbstständig fährt ist bereits heute für 31% der Befragten eine zukünftige Selbstverständlichkeit.

Es gilt als sicher, dass die Akzeptanz und die Normalität der KI im täglichen Umfeld in den nächsten Jahren innerhalb der Bevölkerung deutlich ansteigen werden.

KI im Konzern

Werden Systeme mit Künstlicher Intelligenz die Menschen bei Finanzunternehmen ersetzen, weil sie effektiver und schneller sind, nicht krank werden und an keine Arbeitszeiten gebunden sind? Ja! Hier hat die Zukunft bereits begonnen.

Die japanische Versicherung Fukoku Mutual Life Insurance investiert genau in diese Richtung. Sie führt eine Künstliche Intelligenz (IBM Watson, eine Plattform für KI) ein, um fast 30 Prozent der Mitarbeiter für Schadensbemessung zu ersetzen. Das Unternehmen geht davon aus, dass die Einrichtung der künstlichen Intelligenz rund 1,6 Millionen Euro und der Betrieb danach jährlich rund 120.000 Euro kosten werden. Dem stünden Einsparungen bei den Personalkosten in Höhe von jährlich rund 1,1 Millionen Euro gegenüber. Drei weitere Unternehmen in Japan folgen bereits und auch in den USA findet diese Innovation sehr große Aufmerksamkeit.

Tatsächlich eröffnet der technische Fortschritt auch im Finanzsektor immer neue Anwendungsmöglichkeiten; sowohl bei der Robotik im Sinne von unterstützenden Anwendungen als auch bei der KI, die eigenständig hochkomplexe Aufgabenstellungen in Sekundenschnelle bearbeitet.

RPA: Robotic Process Automation

Aktuell ist der größte Einsatzbereich bei Versicherungen die Automatisierung von einfachen, heute noch manuellen und weitestgehend standardisierten Tätigkeiten durch Robotic Process Automation (RPA).

Bereits jetzt optimieren Versicherungen und andere Unternehmen ihre täglichen Arbeitsprozesse indem sie ihren Mitarbeitern in Einzelbereichen Roboter zur Seite stellen. Über eine zentrale, durchgängige Plattform kann die RPA-Technologie im nächsten Schritt innerhalb des gesamten Unternehmens implementiert werden. So lassen sich Aufgaben effizienter automatisieren, Prozesse straffen und die Mitarbeiterproduktivität kann erhöht werden. Vorliegende Studien und Prognosen sehen hier Kosteneinsparungspotenziale von etwa 30 bis zu 75 Prozent im bestehenden Wertschöpfungsmodell.

Bei Banken und anderen Finanzdienstleistern erhält das Instrument RPA ebenfalls sehr schnellen und zukunftsweisenden Einzug, beispielsweise im Rahmen der Vergabe von Krediten und dahinterliegenden Verarbeitungsprozessen oder im Handel mit Wertpapieren. Nachfolgend als Beispiel drei Anwendungsbereiche bzw. Szenarien, die unproblematisch auf (fast) alle Branchen und Unternehmen transformiert werden können.

1. Chatbots

Wofür braucht man einen Menschen, wenn der Roboter es doch auch, und zwar 24 Stunden an sieben Tagen in der Woche, kann? Mit Chatbots können Kunden über Textnachrichten oder Sprache kommunizieren, um sich von ihnen beraten zu lassen. Das geht zum Beispiel auch über Facebook und WhatsApp oder am Telefon.

Das Besondere an den Robotern und den genutzten Programmen ist, dass sie unter Einbeziehung und der Nutzung von künstlicher Intelligenz aus den Interaktionen mit den Nutzern lernen und sich deren Bedürfnissen und Vorlieben immer besser anpassen.

2. Compliance

In Verbindung mit Software, die Sprache verarbeiten kann, ist die künstliche Intelligenz bereits jetzt zu einem Compliance-Thema geworden. Dieser Punkt der Compliance wird zukünftig deutlich an Wertigkeit zunehmen! Dort hat sich der Aufwand bei der Bewertung von Texten und Informationen durch die vielen Regulierungen sehr stark erhöht. Mit künstlicher Intelligenz ist es bereits jetzt möglich, eine große Menge an Texten vollkommen automatisiert und ohne Menschen auszuwerten und sie mit den internen Richtlinien abzugleichen.

Alleine die Geschwindigkeit betreffend ist die Maschine bereits jetzt deutlich schneller als der Mensch und die genutzten Programme lernen, immer genauere Analysen durchzuführen und es wird einfacher feststellbar, welche Anforderungen und Verpflichtungen in der Bank oder in anderen Unternehmen sich auf welche spezifischen Mitarbeiter, Leistungen oder Produkte beziehen.

3. Personalisiertes Marketing

In diesem speziellen Bereich des Marketings geht es darum, aufgrund von Kundenverhalten abzuleiten, für welche Produkte oder Leistungen sich ein spezifischer Kunde interessieren könnte. Es werden aggregierte Metadaten gebildet über bestimmte Kundeneigenschaften, wie Alter, Familienstand, Bildungsgrad oder beruflicher Status, und diese werden in Verbindung gebracht mit Interessen, Kaufentscheidungen oder der Interaktion mit Online-Angeboten wie personalisierten E-Mails oder Newslettern.

Daraus kann schließlich abgeleitet werden, welche Eigenschaften ein typischer Kunde hat, der gerne einen Bausparvertrag abschließen möchte. Aufgrund dessen können diesem zum Beispiel in seinem Newsletter automatisch die richtigen Produkte gezeigt werden, oder die Informationen fließen in die Vorbereitung der Berater auf ein Gespräch mit ein. Gerade da Banken so viele Kundendaten haben, könnten für ein personalisiertes Marketing wertvolle Informationen gewonnen werden.

Roboter werden Menschen überlegen sein

Auf der Zeitgeist-2015-Konferenz in London erklärte dies Stephen Hawking, der theoretische Physiker und Astrophysiker aus England: „Computer werden Menschen innerhalb der nächsten hundert Jahre mit künstlicher Intelligenz überholen. Wenn das passiert müssen wir sicher gehen, dass die Ziele der Computer mit unseren übereinstimmen“.

Die Zukunft wird nicht digital – sie ist es bereits, da sie in der Vergangenheit begonnen hat. Ein Schritt zurück oder gar eine Ablehnung oder die Verweigerung neuer Instrumentarien wie künstliche Intelligenz ist, ob nun unternehmerisch oder privat, nicht mehr möglich. Somit fordert dies im unternehmerischen Bereich zwingend die Weiterbildung und Aktualisierung aller Compliance – Instrumentarien für bestehende und zukünftige Anforderungen und der Umsetzung der Compliance in allen internen und externen Tätigkeiten des Unternehmens.

Epilog

„Wir scannen nicht all jene Bücher, damit sie von Menschen gelesen werden, wir scannen sie, damit sie von einer Künstlichen Intelligenz gelesen werden können.“ (Zitat aus 2005 von einem Google – Ingenieur)

Weiterbildung Compliance

Starten Sie jetzt mit der Ausbildung zum Chief Compliance Officer oder Tax Compliance Officer!

Nutzen Sie mit dem WIRTSCHAFTScampus die Möglichkeit zur zertifizierten Ausbildung im Bereich Compliance Management und schützen Sie sich selbst oder ihr Unternehmen mit der persönlichen Teilnahme oder der Anmeldung eines ihrer Mitarbeiter bei unserer Compliance-Weiterbildung. Der WIRTSCHAFTScampus bietet die beiden aufeinander aufbauenden Fernlehrgänge im Bereich Compliance Management an:

Certified Compliance Officer: Die Inhalte des Fernlehrgangs Certified Compliance Officer beinhalten u.a. Innerbetriebliches Kontrollsystem (IKS), Risikomanagementsystem (RMS), Ethik-Kodex, Grundsätze ordnungsgemäßer Prüfung von Compliance-Management-Systemen IDW PS 980, ISO 19600 – Richtlinien für ein Compliance Management System, ISO 37001 – Standard zur Antikorruption.

Certified Chief Compliance Officer: Die Inhalte des Fernlehrgangs Certified Chief Compliance Officer beinhalten u.a. Compliance von Lieferanten und Kunden, Compliance und M&A, Compliance und IT, Compliance auf Führungsebene, Haftung der Geschäftsführung, Arbeitsrecht und Compliance, Kartell- und Wettbewerbsrecht, Geldwäsche, ISO 19600.

Weiterhin ist die Ausbildung zum Certified Tax Compliance Officer jederzeit möglich.

Eine ausführliche Darstellung der Inhalte unserer Fernlehrgänge im Bereich Compliance finden Sie hier:
Fernstudium Compliance Officer
Fernstudium Tax Compliance Officer
oder in unserer Weiterbildungsbroschüre 2018, die wir Ihnen selbstverständlich gern unverbindlich zusenden.

Quellenangaben:

Veröffentlichung: „Mit Daten Werte schaffen“, KPMG, 2017

Veröffentlichung: „Bevölkerungsbefragung Künstliche Intelligent“, PwC, 2017

Veröffentlichung: „Compliance – die neue Dimension“, Compliance Business, 2017

Veröffentlichung: „Rechtsgrundlage und Reichweite der Compliance in Aktiengesellschaft und Konzern“, Institute for Law and Finance, Goethe-Universität Frankfurt/Main, 2012