REGTECH INSIGHTS - DELOITTE
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RegTech Insights Report
02
RegTech Insights Report
RegTech – Modernisierung der Compliance
ist nicht mehr optional 04
Von Experten für Experten – unsere RegTech Insights 06
2021 – KI fasst Fuß in der Compliance-Organisation 06
KYC/KYB der Zukunft 08
Dauerbrenner im Reg-Reporting 10
Reporting mit Natural Language Generation 11
Herausforderungen und Chancen im
Bereich der Distributed-Ledger-Technologie 12
Vom Papiertiger zum lebenden Objekt:
Unsere Lösungen live im RegTech Lab 14
03
RegTech – Modernisierung der Compliance ist nicht mehr optional In sozioökonomisch angespannten Zeiten Insbesondere Anforderungen hinsichtlich Bundesregierung zur Reform der Unter- treten Risiko- und Compliance- besserer Datenqualität und -sicherheit oder nehmensverantwortung für nachhaltige Herausforderungen vermehrt in den Vor- der Bedarf an skalierbaren, effizienten und Lieferketten ab 2023 in Kraft treten. dergrund; ein effektives Compliance- kostensenkenden Prozessen in der Compli- Unternehmen werden verpflichtet, die Management und die Verhinderung von ance lassen sich oftmals nur mit dem Ein- Auswirkungen ihrer Geschäfte auf interna- wirtschaftskriminellen Aktivitäten werden satz digitaler RegTech-Lösungen nachhaltig tional anerkannte Menschenrechte, Arbeit- somit stetig erschwert. Die COVID-19-Krise umsetzen. Gerade im Berichtswesen spielt nehmerbelange und die Umwelt in einer verlangt zudem nach kreativen Lösungen die Qualität der Daten eine entscheidende Risikoanalyse zu ermitteln und wirksame und neuen Dienstleistungen im RegTech- Rolle, um Fehler, die sich aus wiederholen- Maßnahmen zu ergreifen. Im RegTech Lab Umfeld. Unternehmen stehen vor der den, manuell getriebenen Tätigkeiten erge- entwickelte Assets und Services – vorange- Aufgabe, unter anderem neu auftretende ben, zu minimieren. Auch kleinste Fehler bei trieben mit unseren Kooperationspartnern Betrugsmuster frühzeitig zu erkennen und der kontinuierlichen Überwachung und Ein- – integrieren alle an der Unternehmens- entsprechende mitigierende Maßnahmen haltung von Compliance-Vorschriften stellen lieferkette beteiligten Parteien in die aufzusetzen. Experten beobachten, potenzielle Risiken dar. RegTech verbessert automatisierte Identifizierung von Risiken. dass Compliance-Bedrohungen rascher mittels automatisierter Ansätze die Agilität Die Untersuchungsergebnisse können zunehmen als die Fähigkeit der meisten bei regulatorischen Änderungen, indem für weitere vertiefende Prüfungen oder Unternehmen, mit ihnen im heutigen, Daten quasi in Echtzeit sicher zur Verfügung nachhaltigkeitsbezogene Berichte genutzt zunehmend digitalisierten Kreislauf umzu- gestellt werden. werden. gehen. Während diese Beobachtungen ein oft negatives Bild der Zukunft der Auch in ehemals Compliance-fremden Zusammenfassend befinden sich viele Compliance-Welt malen, bieten aus Sicht Funktionen steigen der regulatorische regulierte Branchen inmitten einer digita- des RegTech Lab die Automatisierung und Druck und damit auch der Bedarf an len Transformation und implementieren damit auch RegTech eine große Chance, RegTech, beispielsweise in den Bereichen Data Analytics, KI sowie andere Technolo- das Compliance-Framework in Organisati- Umwelt (Environment), Soziales (Social) gien in ihre Abläufe. Die aus unserer Sicht onen effektiv zu stärken, sich stetig neuen und Unternehmensführung (Governance), relevantesten Instrumente auf diesem Weg Best Practices im Umfeld anzupassen und übergreifend als ESG bezeichnet. So soll zur Digitalisierung sind die folgenden: Risiken in Zukunft proaktiv zu bewältigen. beispielsweise der Gesetzesentwurf der 04
RegTech Insights Report
Abb. 1 – Wichtige Technologien als Basis für RegTech-Lösungen
KI-basierte Robotic Process
Technologien Automation (RPA)
Reg
Tech
Big-Data-Analysen
KI-basierte Technologien umfassen maschi- Häufig stellen wir in unserem Arbeitsalltag
nelles Lernen, Computer Vision (Bild- fest, dass RegTech zwar als Buzzword in
erkennung), Spracherkennung, natürliche den Köpfen unserer Mandanten präsent
Sprachverarbeitung und Robotik. Einige ist, oft aber keine konkrete Vorstellung
Finanz- und Nicht-Finanzinstitute nutzen hinsichtlich der Lösungsmöglichkeiten
KI bereits, um Daten und regulatorische besteht. Auf Basis einiger der oben
Vorschriften zu analysieren und virtuelle genannten Technologien möchten wir auf
Assistenten bereitzustellen, die gängige den folgenden Seiten einige spannende
Fragen beantworten können. Einblicke zu RegTech-Anwendungsszena-
rien gewähren.
Robotic-Process-Automation-(RPA-)
Software ahmt die Schritte nach, die ein
Mensch bei der Erledigung verschiedener
Aufgaben wie dem Ausfüllen von Formula-
ren, der Übertragung von Daten zwischen
Tabellenkalkulationen oder dem Zugriff auf
mehrere Datenbanken durchführen würde.
Big-Data-Analysen unterstützen die
zugrunde liegenden Daten als Kernkompo-
nente jeder Analyselösung.
05
Von Experten für Experten –
unsere RegTech Insights
2021 – KI fasst Fuß in der Compliance-
Organisation
Anders als in tendenziell weniger regulier-
ten Themenbereichen ist KI und verwand-
ten Technologien wie Natural Language
Generation (NLG) und Natural Language
Processing (NLP) aktuell noch nicht der
große, medienwirksame Durchbruch in
Compliance, Rechts- oder Geldwäsche-
abteilungen gelungen. Der Trend zu mehr
Automatisierung und umfangreicherem
Einsatz von Machine Learning setzt sich
aber ständig fort.
Folgende Compliance-Themenfelder
wurden in den letzten ein bis zwei Jahren
verstärkt mittels KI unterstützt und finden
als „smarte“ Alltagswerkzeuge immer mehr
Einzug in die Compliance.
Skalierbare Prozesse:
• Aufbereitung und Anreicherung von Tref-
ferdaten in Überwachungssystemen inkl.
Vorsortierung und Vorbewertung
• Post-Alert-Filterung zur Reduktion von
False Positives
• Vorbewertung und Selektion von falschen
Content-Zuordnungen im Umfeld
• Compliance Chatbots als Entlastung der
Compliance-Advisory-Funktion für Alltags-
fragen
• Vorgabe von Entscheidungsinformationen
für RPA auf Basis von Datenanalysen
06
RegTech Insights Report
Abb. 2 – Überblick KI-Schwerpunkte in der Compliance-Welt
Geringer KI-Reifegrad in der Compliance Fortgeschrittener KI-Reifegrad in der
Compliance
Selbstlernende Systeme Datengetriebene
Entscheidungs-
unterstützung
(Autonome) NLP/NLG allgemein
Entscheidungsfindung
Komplexe Forensik/
Compliance- Datenanalysen
Probleme
NLP und NLG: • Projektspezifische Auswertungen von Fazit
• Datenextraktion aus Dokumenten, bei- umfangreichen Dokumentensammlungen RegTech als unterstützendes Werkzeug in
spielsweise Verträgen, zur Identifikation wie den Panama Papers, inkl. Ermittlung der Compliance findet immer mehr Einzug –
von Vertragspartnern oder zur Vorbewer- von Ähnlichkeiten bei Namen von natür- es bleibt abzuwarten, ob klare Vorgaben
tung, z.B. bei Betroffenheitsanalysen lichen und juristischen Personen und durch die Aufsichtsbehörden weitere
Verknüpfung von Entitäten Anwendungsfälle in der Praxis ermöglichen.
• Auswertung von Massendaten wie Dies zeigt aber auch, dass mit KI und ähnli-
KYC-Dokumenten inkl. Extraktion von Andere potenzielle Einsatzgebiete sind chen Technologien einhergehende Poten-
Risikoinformationen der KI de facto (noch) verwehrt. Generell ziale noch nicht vollständig ausgeschöpft
werden Systeme zur Entscheidungsfindung werden.
• Datengetriebene Reporterstellung (z.B. Scoringsysteme) mit kontinuierlichen
(Meldeverpflichtungen, KYC-Reviews, Selbstlernmechanismen noch von vielen
AML-Verdachtsfälle) Aufsichtsbehörden in Europa als auch den
Vorständen und Compliance-Beauftragten
Forensik/Datenanalysen: aufgrund ihres Black-Box-Charakters abge-
• Massendatenuntersuchungen mittels lehnt. Sowohl die Nachvollziehbarkeit von
Machine Learning zur Aufdeckung von Entscheidungen als auch die Hoheit über
verdächtigen Kommunikationsstrukturen die eigentliche Entscheidungsfindung sollen
(z.B. Insiderhandel) in den Abteilungen verbleiben. Daneben
wird künstliche Intelligenz noch kaum für
• Unterstützung bei der Kalibrierung und komplexe Compliance-Problemstellungen
Parametrisierung von Rating-, Scoring- eingesetzt, was u.a. auf den individuellen
und Überwachungssystemen zur Charakter und die Vielschichtigkeit der
Reduktion von False Positives und zur dortigen Herausforderungen zurückgeführt
Minimierung von Betrugsschäden werden kann.
07
KYC/KYB der Zukunft Personen (PEPs) und gegen Sanktionslisten Fazit
In Zeiten digitaler Disruption ist es sowie weitere Anti-Money-Laundering-(AML-) KYC-Shared-Platform-Ansätze bieten neue
entscheidend, mit dem technologischen Maßnahmen. Potenziale, indem ein Mechanismus sowohl
Fortschritt mitzuhalten und damit auch aus einer zentralen Datenbank als auch aus
die KYC-Compliance effektiv zu verbessern. Auch wenn es nicht verpflichtend ist, ist dezentralen oder verteilten Datenbank(en)
Der Begriff „Know Your Customer“ (KYC) es für alle Institutionen unabhängig von verwendet werden kann, um KYC-Daten
kann sich auf eine Vielzahl von Geschäfts- ihrer Sektorzugehörigkeit im Rahmen ihrer verschiedener Institutionen gemeinsam zu
aktivitäten beziehen. Im Finanz- und KYC-Tätigkeiten wichtig, angemessene nutzen. Hierdurch werden Redundanzen
Regulierungssektor wird er vor allem im Due-Diligence- und Compliance-Prüfungen in KYC-Prozessen reduziert und Effizienzen
Zusammenhang mit der Customer Due Dili- durchzuführen, um Risiken zu mitigieren. gesteigert. Trends wie diese lassen vermu-
gence verwendet. Der KYC-Prozess ist, ein- Die Optimierung der Onboarding-Prozesse ten, dass auch in Zukunft KYC-Prozesse
fach ausgedrückt, die Überprüfung eines mittels RegTech-Lösungen ist ein fester unter starkem Einfluss von digitalen Lösun-
Kunden, bevor Geschäftsbeziehungen ein- Bestandteil geworden, um die KYC-Compli- gen stehen werden und RegTech Assets
gegangen werden – d.h. das „Onboarding“ ance zu verbessern einen nachhaltigen Mehrwert leisten
des Kunden und dessen kontinuierliche können.
Überwachung („Monitoring“). Spezifische In Abbildung 3 haben wir die wichtigsten
KYC-Aktivitäten variieren von Unternehmen Instrumente auf dem Weg zur KYC-
zu Unternehmen und umfassen in der Digitalisierung einschließlich eingebun-
Regel die Überprüfung der Identität, die dener Technologien zusammengefasst
Identifizierung des wirtschaftlich Berechtig- und freuen uns auf einen Assetbasierten
ten oder Ultimate Beneficial Owner (UBO), Austausch zu den dargestellten Use Cases
das Screening nach politisch exponierten mit Ihnen.
„The four most
expensive words in
the English language
are, 'This time it’s
different.'“
Sir John Templeton
08
RegTech Insights Report
Abb. 3 – Wichtige Instrumente auf dem Weg zur KYC-Digitalisierung
Regulatorische Anforderungen
Richtlinien und Verfahren
Onboarding Prozesse
Prozessschritte Technologien Nutzen
ID&V KI/Biometrie: RPA; DLT; OCR Ermöglicht Identitätsprüfung
Screening- in Echtzeit Bestehende
Liste Altsysteme
Screening RPA; KI/ML/NLP Verringert falsch-positive
Ergebnisse
Negative News CDD RPA; KI/ML/NLP; Link-Analyse Verkürzt die Zeit bis zum Onboarding
Abschluss der CDD/EDD Tools
Sanktionen
CRS KI/NLP; RPA; Link-Analyse Verbessert die Genauigkeit
Risiko-
und Geschwindigkeit von CRS
PEP bewertung
EDD für HRC RPA; KI/ML/NLP; Link-Analyse Verkürzt die Zeit bis zum
Interne Quellen Abschluss der CDD/EDD Screening Tools
Laufende Prozesse Data Analytics &
Reporting
Prozessschritte Technologien Nutzen
Regelmäßige Überprüfung RPA; KI/ML/NLP Ermöglicht Datenorchestrierung
und Rationalisierung von
Prozessen
Berichterstattung RPA Optimiert die Effizienz der
internen und externen
Berichterstattung
Aufzeichnung RPA Ermöglicht digitale Speicherung
und Abruf von Unterlagen
Datenverwaltung
Verbundene Prozesse
09Dauerbrenner im Reg-Reporting Abb. 4 – Prozess des X-Validators
Aufsichtsrechtliche Anforderungen und
damit einhergehende langwierige Prozesse
stellen das Meldewesen in Banken vor
enorme Herausforderungen. Meldungen
auf Basis unzureichender Daten ziehen den
Input Verarbeitung Output
entsprechenden Prozess durch mögliche
Rückfragen der Aufsichtsbehörde in die
Länge und verursachen zusätzliche Auf-
wände.
Mit dem X-Validator (Cross-Validator) Import von Durchführung der Erstellung der
stellt Deloitte eine automatisierte, auf Meldedateien und Kreuzvalidierung Ergebnisdateien
der Programmiersprache Python basie- Regelwerk Bei der Verarbeitung Der X-Validator liefert
rende Lösung zur Kreuzvalidierung von Die Meldedateien werden die Validie- einen Bericht über die
Meldewesenberichten zur Verfügung. werden in gängigen rungsregeln auf die Validierungsergebnisse
Die Kreuzvalidierung erfolgt anhand von Formaten (Excel, CSV importierten Meldeda- als Grundlage zur
Validierungsregeln, die über die Anfor- und XBRL) aus Abacus, ten angewandt. Identifizierung von
derungen der EBA und der Bundesbank BAIS u.a. exportiert DQ-Maßnahmen.
deutlich hinausgehen. Risikorelevante und in den X-Validator
Berichtsdaten werden aus der zum Einsatz importiert.
kommenden Meldewesensoftware expor-
tiert (z.B. Abacus, BAIS). Ziele sind (a) die
Reduzierung von manuellen Vor- und/oder
Nacharbeiten bei der Erstellung von Berich- lidierung eine Übersicht über die erfüllten
ten, (b) die Aufdeckung von Inkonsistenzen und die verletzten Validierungsregeln. Die
zwischen Berichten aus verschiedenen Ergebnisse werden in einer Excel-Datei
Meldebereichen und (c) die nachhaltige ausgegeben. Neben Informationen zu den
Erhöhung der Datenqualität im Rahmen validierten Meldungen und den verwen-
der regelmäßigen Meldungserstellung. deten Validierungsregeln werden im Falle
verletzter Validierungsregeln der Unter-
Datengrundlage für die Kreuzvalidierung schiedsbetrag, die Höhe der prozentualen
sind zum einen die Validierungsregeln, die Abweichung sowie eine Klassifizierung des
in einer eigenen Excel-Datei vorgehalten Unterschiedsbetrags in Form eines Schwe-
werden (Regelwerk), zum anderen die regrades ausgewiesen.
Meldedateien, die in den entsprechenden
Formaten (Excel, CSV und XBRL) aus Aba- Fazit
cus und BAIS exportiert werden. Die Bereit- Der X-Validator hilft Finanzinstituten,
stellung des Regelwerks über eine separate ressourcen- und zeitintensive manuelle
Datei stellt sicher, dass Adjustierungen am Aktivitäten im Meldewesen zu automa-
Regelset nur in dieser Datei vorzunehmen tisieren, und liefert durch eine erhöhte
sind. Datenqualität im regulatorischen Reporting
einen besonderen Mehrwert. Rückfragen
Nachdem der Anwender das Regelwerk der Aufsichtsbehörde werden dadurch
sowie die zu validierenden Meldedateien reduziert oder ganz vermieden.
selektiert hat, werden die Validierungsre-
geln auf die Meldedaten angewendet. Der
X-Validator liefert als Ergebnis der Regelva-
10RegTech Insights Report
„In Zeiten der RegTech 3.0 Ära
ist aus unserer Sicht der
Einsatz von innovativen
Compliance-Lösungen
unabdingbar, um Risiken
frühzeitig zu erkennen und ein
effektives CMS aufzusetzen.“
Peter Schadt
1112
RegTech Insights Report
Reporting mit Natural Language Abb. 5 – Vorteile durch NLG
Generation
Komplexe Sachverhalte können mit neu- 100%
artiger Technik auf Knopfdruck in beliebig
formatierte, konsistente Textformen
transformiert werden. Bei der Erzeugung 80%
von Texten mittels Natural Language
Generation (NLG) liegen strukturierte
Informationen als Ausgangsmaterial
60%
vor. Diese werden analysiert und gemäß
einem eindeutigen Regelwerk in logischen 100%
Repräsentationen dargestellt. Aus diesen
semantischen Inhalten werden im nächs- 40%
bis zu
ten Schritt grammatisch korrekte Sätze 70%
und Texte erstellt. Die kognitive Kapazität bis zu
dieser Form von KI ist folglich darauf ausge- 20% 50%
richtet, die Variabilität natürlicher Sprache
zu imitieren. Dabei können Anpassungen
und Fehlerkorrekturen auch rückwirkend 0%
auf bereits produzierte Berichtsentwürfe
Kostenersparnis Reduzierung der Regulatorische
angewendet werden. Das Reporting ganzer
Durchlaufzeit Zuverlässigkeit
Geschäftsbereiche wird so in Sekunden-
bruchteilen an neue Regularien angepasst.
Dabei sind die heutigen NLG-Plattformen Neben den in Abbildung 5 genannten Vor- Fazit
so leistungsfähig, dass sie auch individuali- teilen zeichnen sich die regelbasierten und Die sprachgenerierenden KIs, mit denen
siert berichten können: Jeder Adressaten- protokollierten NLG-Lösungen durch Ska- das Deloitte NLG Solutions Team arbei-
kreis erhält die für ihn wichtigsten Informa- lierbarkeit und Flexibilität aus. Zusätzlich tet, besitzen großes Potenzial bei der
tionen in den gewohnten Formaten und entfallen Risiken durch menschliche Fehler. Unterstützung von Reporting-Tätigkeiten
kann so in kurzer Zeit Handlungsoptionen einzelner Analysten. Sie tragen dazu bei,
abwägen sowie auf den Ebenen deskripti- Im Management-Reporting und regu- ein regulierungskonformes Berichtswesen
ver, deduktiver und präskriptiver Analysen latorischen Berichtswesen erstellt die auch bei sich stetig ändernden Anforderun-
fundierte Entscheidungen treffen. Anhand NLG-Lösung von Deloitte aus Rohdaten gen aufrechtzuerhalten.
von Beispieltexten „lernt“ die KI, aus wel- entscheidungsrelevante Informationen und
chen Aussagen, Wertungen und Schlussfol- Vorlagen. Die Ausgabe kann dabei ad hoc
gerungen ein Berichtstext bestehen muss im jeweils gewünschten Format erfolgen,
und wie diese wiederum mit Mustern und d.h. in Schriftform oder als gesprochener
Beobachtungen in der Datenquelle zusam- Text. So könnte ein Vorstandsmitglied im
menhängen. Ist die KI auf diese Art und Bedarfsfall einen Bericht etwa komplett
Weise „trainiert“, benötigt sie von diesem im formellen Quartalsberichtsformat
Moment an nur noch Daten, um in Echtzeit abrufen oder mithilfe eines zusätzlichen
und vollautomatisch Analysen und Reports digitalen Sprachassistenten eine interaktive
generieren zu können. „Konversation mit dem Bericht“ führen und
die passenden Antworten auf seine Fragen
erhalten – ganz so wie in einem Dialog mit
einem Mitarbeiter.
Bei der Erarbeitung von NLG-Lösungen
kooperiert Deloitte exklusiv mit marktfüh-
renden deutschen Softwarefirmen, die
komplexe deutschsprachige Text Engines
entwickeln. Entscheidend für den Erfolg
des Ansatzes ist dabei die besondere
Branchenexpertise des Deloitte Network
for Language Technology.
13Herausforderungen und Chancen im Nicht zu vernachlässigen ist, dass immer Der Fokus des Gesetzgebers sowie der
Bereich der Distributed-Ledger- mehr unterschiedliche Vermögenswerte Aufsicht liegt auf Kryptowährungen, wäh-
Technologie auf unterschiedlichen Blockchains in rend relativ neue Entwicklungen wie der
Spätestens seit der Kursexplosion des handelbare Tokens umgewandelt werden. De-Fi-Sektor aktuell weitgehend unregu-
Bitcoins und anderer Kryptowährungen Auch den Gesetzgebern sind Bedeutung liert bleiben. Viele Fragestellungen hinsicht-
2021 sind Distributed-Ledger-Technologien und Veränderungskraft der DLT deutlich lich der Regulierung bleiben deshalb hier
(DLT) und Blockchains allgemein bekannt. geworden. Jedoch steckt die weltweite offen oder sind unklar.
Während sich seit April 2021 eine beträcht- Regulierung von Anwendungsfällen der
liche Kurskorrektur bei Kryptowährungen Blockchains noch in ihren Anfängen. Fazit
eingestellt hat, wird die Blockchain- Weiterhin entstehen viele Start-ups/
Technologie weiterhin mit hoher Entwick- Kryptowährungen und Regulierungen Fintechs, die Blockchainbasierte Produkte
lungsgeschwindigkeit im Markt adaptiert Zunehmend konkretere Regulierungen oder Dienstleistungen offerieren. Dabei
und angenommen. Die zu beobachtenden werden durch den Gesetzgeber veröffent- ist die Entwicklungsgeschwindigkeit von
Trends sind hier nicht nur, dass auch licht, wie bspw. Einzellösungen, die Compliance und regu-
immer mehr etablierte Unternehmen und latorische Prozesse im Zusammenhang mit
Finanzdienstleister Kryptowährungen in ihr • Supranational: FATF-Leitlinien zu einem Blockchain und Distributed-Ledger-
Geschäftsmodell einbinden, sondern auch, risikobasierten Ansatz für virtuelle Ver- Technologie anbieten, sehr hoch.
dass fast täglich neue Use Cases auf Block- mögenswerte und Anbieter von Dienst-
chains entwickelt werden. Beispielweise leistungen für virtuelle Vermögenswerte
erlebt die Entwicklung von Smart Contracts
im Bereich der Decentralised Finance • EU-Ebene: Markets in Crypto-Assets
(De-Fi) aktuell einen regelrechten Hype. (MiCA)
Hierbei werden grundsätzlich Anwen-
dungsfälle/Produkte des Finanzwesens auf • National: Kryptotransferverordnung des
einer Blockchain implementiert. Bundesfinanzministerium
Abb. 6 – Potenzial für neue Möglichkeiten
Herausforderungen Chancen
Viele Einzellösungen von Vernetzung von Anbietern von
unterschiedlichen Anbietern Einzellösungen, um integrierte
lassen bei Anwendern einen Lösungen anzubieten, die an
„Flickenteppich“ entstehen. interne Systeme angebunden
werden können.
Neue Regulierungen sowie Die fortschreitende Regulierung
regelmäßige Anpassungen der und deren Umsetzung bei
bestehenden Maßnahmen sind Marktteilnehmern werden
zu erwarten. Eine Anwendung zunehmend eine Massen-
der Regulierung auf Blockchain adaptierung ermöglichen.
Use Cases erfordert prozessuale
und juristische Analysen sowie
gegebenenfalls die Kommuni-
kation mit der Aufsicht.
14RegTech Insights Report
15Vom Papiertiger zum lebenden
Objekt: Unsere Lösungen live im
RegTech Lab
Aus Erfahrung wissen wir, dass Innovation Zusammen mit externen Lösungspartnern werden. Gemeinsam mit unseren Rechts-,
meist auf Skepsis stößt. Viele Unternehmen erproben wir IT-Potenziale für aktuelle IT- und Fachexperten werden die Heraus-
scheuen Investitionen in wenig erprobte Compliance- und Regulatorikfragestellun- forderungen zur Regulatorenakzeptanz in
Technologien und neue Ansätze vor dem gen in unserer Sandbox-Umgebung. Ziele alle Überlegungen einbezogen.
Hintergrund enger F&E-Budgets und sind die Simulation aktueller und zukünf-
fehlender Fachexperten in den Organisa- tiger Herausforderungen unserer Kunden Das RegTech Lab-Team steht Ihnen bei
tionen. und die Entwicklung maßgeschneiderter Fragen zum Themenfeld AI und Compli-
Lösungen: von individuellen Softwarelösun- ance sowie RegTech-Lösungen zur Seite.
Vor diesem Hintergrund hat Deloitte die gen bis hin zu Managed RegTech (Risk & Darüber hinaus gewähren wir Ihnen gerne
RegTech Lab-Initiative ins Leben gerufen. Compliance) Services. detailliertere Einblicke in unsere entwickel-
Als Plattform für die Verprobung von ten Deloitte RegTech-Assets. Unsere erfah-
RegTech+ Anwendungen und die Weiter- Die vielfältigen Anwendungsszenarien wer- renen Experten vereinen das Fachwissen
entwicklung von neuen Ansätzen dient den im Lab kundenspezifisch aufbereitet. zu Compliance- und Regulatorikvorgaben
das erste Entwicklungslabor dieser Art in Ihre Umsetzbarkeit wird objektiv bewertet, mit technischem Know-how und unter-
Deutschland als zukünftiger Ursprungsort bevor kostenintensive Innovationen in der stützen Sie von der ersten Idee bis hin zur
praxistauglicher Lösungen. eigentlichen Kundeninfrastruktur getätigt Implementierung.
Abb. 7 – Unsere entwickelten Deloitte RegTech-Assets
Versatile
Customer PayTracer KYC R.A.
Underwriting
VCU identifiziert Beziehungen und Der PayTracer nutzt unsere KYC R.A. bietet eine 360°-Sicht in der
Netzwerkstrukturen für natürliche RegTech-Expertise, um Finanzinstitu- Kundenprüfung inklusive aller
Personen oder Unternehmenseinhei- ten eine 360° Echtzeit- und modulare Transaktionen und einem Gesamtbe-
ten über mehrere Datenquellen hinweg Zahlungsscreening-Lösung zur richt mit Risikobewertung. Hierdurch
auf transparente Weise, um eine Überprüfung bestehender Kunden kann der manuelle Aufwand reduziert
effiziente, verbesserte Customer Due oder zur sicheren Aufnahme neuer und somit eine hohe Fehleranfälligkeit
Diligence sicherzustellen. Firmenkundenbeziehungen zu bei AML Verdachts- & Risikoberichten
bieten. vermieden werden.
16RegTech Insights Report
„There are risks and costs
to action. But they are
far less than the long
range risks of comfortable
inaction.“
John F. Kennedy
17Ansprechpartner Peter Schadt Sebastian Hainzl Kilian Strauss Partner Senior Manager Senior Manager Head of RegTech Lab Deloitte Deutschland RegTech Integration Expert RegTech Integration Expert Tel: +49 151 58002618 Tel: +49 151 58002617 Tel: +49 30 25468 5931 pschadt@deloitte.de shainzl@deloitte.de kstrauss@deloitte.de Anna Werner Manager RegTech Integration Expert Tel: +49 151 58073881 annwerner@deloitte.de Über Ihre Anregungen und Rückmeldungen zu diesem Whitepaper an RegTechLab@Deloitte.de würden wir uns sehr freuen. 18
RegTech Insights Report
19Deloitte bezieht sich auf Deloitte Touche Tohmatsu Limited („DTTL“), ihr weltweites Netzwerk von Mitgliedsunternehmen und ihre verbundenen Unternehmen (zusammen die „Deloitte-Organisation“). DTTL (auch „Deloitte Global“ genannt) und jedes ihrer Mitgliedsunternehmen sowie ihre verbundenen Unternehmen sind rechtlich selbstständige und unabhängige Unternehmen, die sich gegenüber Dritten nicht gegenseitig verpflichten oder binden können. DTTL, jedes DTTL-Mitgliedsunternehmen und verbundene Unternehmen haften nur für ihre eigenen Handlungen und Unterlassungen und nicht für die der anderen. DTTL erbringt selbst keine Leistungen gegenüber Mandanten. Weitere Informationen finden Sie unter www.deloitte.com/de/ UeberUns. Deloitte ist ein weltweit führender Dienstleister in den Bereichen Audit und Assurance, Risk Advisory, Steuerberatung, Financial Advisory und Consulting und damit verbundenen Dienstleistungen; Rechtsberatung wird in Deutschland von Deloitte Legal erbracht. Unser weltweites Netzwerk von Mitgliedsgesellschaften und verbundenen Unternehmen in mehr als 150 Ländern (zusammen die „Deloitte-Organisation“) erbringt Leistungen für vier von fünf Fortune Global 500®-Unternehmen. Erfahren Sie mehr darüber, wie rund 330.000 Mitarbeiter von Deloitte das Leitbild „making an impact that matters“ täglich leben: www.deloitte.com/de Diese Veröffentlichung enthält ausschließlich allgemeine Informationen. Weder die Deloitte GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft noch Deloitte Touche Tohmatsu Limited („DTTL“), ihr weltweites Netzwerk von Mitgliedsunternehmen noch deren verbundene Unternehmen (zusammen die „Deloitte-Organisation“) erbringen mit dieser Veröffentlichung eine professionelle Dienstleistung. Diese Veröffentlichung ist nicht geeignet, um geschäftliche oder finanzielle Entscheidungen zu treffen oder Handlungen vorzunehmen. Hierzu sollten Sie sich von einem qualifizierten Berater in Bezug auf den Einzelfall beraten lassen. Es werden keine (ausdrücklichen oder stillschweigenden) Aussagen, Garantien oder Zusicherungen hinsichtlich der Richtigkeit oder Vollständigkeit der Informationen in dieser Veröffentlichung gemacht, und weder DTTL noch ihre Mitgliedsunternehmen, verbundene Unternehmen, Mitarbeiter oder Bevollmächtigten haften oder sind verantwortlich für Verluste oder Schäden jeglicher Art, die direkt oder indirekt im Zusammenhang mit Personen entstehen, die sich auf diese Veröffentlichung verlassen. DTTL und jede ihrer Mitgliedsunternehmen sowie ihre verbundenen Unternehmen sind rechtlich selbstständige und unabhängige Unternehmen. Stand 10/2021 20
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