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False Positives: Definition, Ursachen & Lösungsansätze


Bei unterschiedlichen Screening-Methoden stellt sich die Herausforderung von „False Positives“ – Situationen, in denen fälschlicherweise eine Übereinstimmung von Kriterien erkannt wird. Diese unerwünschten Situationen sind nicht nur ärgerlich, sondern verursachen auch erheblichen zusätzlichen Aufwand. False Positives führen zu Verzögerungen bei der Erfüllung von Verpflichtungen und der Identifizierung potenzieller Risiken. Dies wirft die Frage auf: Warum sind sie so hartnäckig und wie können wir dieser Herausforderung wirksam begegnen?

Was sind False Positives?

Prinzipiell tritt ein „False Positive“ auf, wenn bei einer Überprüfung oder einem Test fälschlicherweise eine Übereinstimmung von Kriterien erkannt wird, die tatsächlich nicht vorhanden ist. Im Gegensatz dazu sind „False Negatives“ Prüfergebnisse Situationen, in denen eine tatsächliche Übereinstimmung nicht erkannt oder fehlerhaft negiert wird. False Negatives verursachen nicht nur zusätzlichen Arbeitsaufwand, wie es bei „False Positives“ der Fall ist, sondern könnten auch erhebliche Konsequenzen haben. Dies gilt besonders dann, wenn ein problematischer Geschäftskontakt nicht erkannt wurde.

Zur Veranschaulichung machen wir folgendes Beispiel: Ein Screening-Tool wird eingesetzt, um Geschäftsbeziehungen auf Risiken im Zusammenhang mit politisch exponierten Personen (PEPs) zu überprüfen. Ein „False Positive“ könnte in diesem Szenario auftreten, wenn das Screening-Verfahren fälschlicherweise eine Geschäftsbeziehung mit einem PEP identifiziert, obwohl keine wirkliche Verbindung besteht. Dies könnte zu unnötigen Überprüfungen und Ressourcenverschwendung führen, insbesondere wenn die falsch identifizierte Person tatsächlich keinerlei risikobehaftete Aktivitäten aufweist.

Ursachen von False Positives im Risikoscreening

Unabhängig von der Art des Risikoscreenings besteht die Möglichkeit von False Positives. Die Anpassung der Genauigkeit von Matching-Engines ist zwar flexibel, aber in den meisten Fällen starten sie mit einem breiten Ansatz, um potenzielle Risiken frühzeitig zu erfassen. Eine zu restriktive Einstellung könnte dazu führen, verdächtige Geschäftsbeziehungen oder Transaktionen zu übersehen. Durch den Einsatz eines umfassenden Filters wird sichergestellt, dass eine breite Palette möglicher Risikofaktoren berücksichtigt wird, was gleichzeitig die Herausforderung von „False Positives“ erhöht.

Je mehr Namen oder Datenpunkte abgeglichen werden müssen, desto höher ist die Anzahl der Ergebnisse und damit auch die Wahrscheinlichkeit für False Positives. Zudem beeinflusst die Datenqualität den Screening-Prozess erheblich. Folgende Fehlerquellen können zu verpassten Warnungen oder falschen Treffern führen:. 

  • falsche Schreibweisen, Schreibfehler und Schriftarten der Welt
  • fehlende Geburtsdaten
  • fehlende Adressen

Die Überprüfung dieser Ergebnisse erfordert häufig manuelle Arbeit, was eine zeitaufwändige Aufgabe darstellt und die Ressourcen von Organisationen belastet. Verschiedene Faktoren tragen dazu bei, die Identifizierung von False Positives zu erschweren. Unter anderem können unklare Datenquellen, mangelnde Standardisierung von Informationen, sowie technische Herausforderungen bei der Datenintegration und -validierung zu Komplikationen führen. Inwiefern diese Faktoren die Identifizierung von False Positives behindern, hängt stark von den individuellen Gegebenheiten ab.

Konsequenzen und Lösungsansätze

Die Konsequenz ist, dass nur ein kleiner Bruchteil potenzieller Kunden, Klienten oder Transaktionen mit der Detailgenauigkeit, Häufigkeit und Präzision überwacht wird, die heute für die immer gründlicheren Compliance-Checks erforderlich sind. Dennoch ist dies durchaus realisierbar, insbesondere mit hoher Datenqualität und einem optimalen Listenabgleich.

Die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der durch die Screening Software (z.B. Partner Screening) laufenden Daten gewinnt an entscheidender Bedeutung. Screening Anbieter wie Pythagoras Solutions setzen auf qualitativ hochwertige Datenanbieter, um den Anteil der False Positives in Abfragen drastisch zu reduzieren. Die an die Screening Software angebundenen Datenanbieter sind frei wählbar. Sie bieten sowohl unstrukturierte Daten (Nachrichtenartikel von lizenzierter und renommierter Nachrichtenquellen vgl. Adverse Media) als auch strukturierte Daten (einschliesslich PEP-Listen, Sanktionslisten, Adverse Media und weitere Datensätze).

Die Lösungen zum Listenabgleich konzentrieren sich bei der Reduzierung von False Positives auf zwei Hauptbereiche: die optimale Konfiguration der Lösungen und die sinnvolle Kontextualisierung des Scanprozesses.

Effiziente Compliance Checks: Pythagoras Partner Screening

Das Partner Screening von Pythagoras Solutions bietet fortschrittliche Funktionen zur Steigerung der Präzision und Effizienz. Durch die umfassende Kenntnis verschiedener Schreibweisen und Schriftarten wird ein genauer Abgleich ermöglicht. Das integrierbare Native Character Screening erweitert diese Funktionalität, indem es auch nicht lateinische Schriftzeichen erkennt. Dadurch ist eine globale Anwendung möglich, die gleichzeitig lokale Anforderungen erfüllt.

Die intelligente Suchtechnologie des Tools ermöglicht einen exakten Vergleich Ihrer Partnerdaten mit definierten Referenzdaten. Dabei liefert sie präzise und konsistente Ergebnisse, unabhängig von Datenvolumen, Datenart und -qualität. Zusätzlich unterstützt das Case-Management-Tool eine strukturierte Alert-Bearbeitung, wodurch Sie die Kontrolle über alle Geschäftsbeziehungen behalten und jeden Schritt gemäss regulatorischen und Compliance-Anforderungen dokumentieren können.

Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Compliance-Checks effizienter und wirksamer durchzuführen, ohne wertvolle Ressourcen für die manuelle Überprüfung von potenziellen False Positives zu verschwenden. 

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