In der Welt des Datenmanagements gibt es ein bekanntes Prinzip: „Müll rein, Müll raus“ (auf englisch: Garbage In, Garbage Out – GIGO). Dieses Konzept impliziert, dass die Qualität des Outputs durch die Qualität des Inputs bestimmt wird. Wenn ungenaue oder schlechte Daten in ein System eingegeben werden, dann werden die Ergebnisse zwangsläufig fehlerhaft sein. Umgekehrt gilt, wenn der Input von hoher Qualität ist, wird der Output ebenso hochwertig sein. Dieses Prinzip trifft perfekt auf das Gebiet der Geldwäschebekämpfung (AML) zu, wo die Qualität der Daten die Genauigkeit und Effektivität der Maßnahmen zur Erkennung und Verhinderung von Geldwäsche erheblich beeinflusst.
Daten spielen eine kritische Rolle in AML-Prozessen.
Finanzinstitutionen nutzen riesige Mengen an Daten, um Transaktionen zu überwachen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Diese Daten, wenn sie genau erfasst und analysiert werden, können Organisationen helfen, die ersten Anzeichen von Geldwäsche zu erkennen, was eine rechtzeitige Intervention und Prävention ermöglicht. Allerdings ist die Sicherstellung der Datenqualität eine anspruchsvolle Aufgabe, die die richtige Expertise und Tools erfordert.
Ungenau oder unvollständige Daten können zu falschen Risikobewertungen, übersehenen verdächtigen Aktivitäten oder Fehlalarmen führen, die alle schwerwiegende Konsequenzen im Kontext der AML-Compliance haben können.