Automated Suspicion Algorithms: Strafverfolgung durch Künstliche Intelligenz am Beispiel der Geldwäsche

Dr. Lena Leffer

doi:10.5771/9783748952831

Zusammenfassung

Ist automatisierte Verdachtsgewinnung an der Schnittstelle von Privatsektor und Strafverfolgung die Zukunft der Verbrechensbekämpfung? Die Autorin untersucht das Spannungsverhältnis zwischen dem Einsatz von KI in der Strafverfolgung, der Wahrung von Betroffenenrechten sowie von rechtsstaatlichen und verfassungsrechtlichen Vorgaben. Ein besonderes Augenmerk im Zusammenspiel der einschlägigen Regularien liegt dabei auf der EU KI-Verordnung. Aufbauend auf den Ergebnissen leitet sie Mindestanforderungen für einen solchen Technik-Einsatz ab und etabliert u.a. erstmalig ein „blindes Begründungserfordernis“ und entwickelt einen Vorschlag für ein zweigleisiges KI-System zur rechtssicheren Aufhellung des Dunkelfeldes der Geldwäsche.

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Bibliographische Angaben

Auflage: 1/2025
Copyrightjahr: 2025
ISBN-Print: 978-3-7560-2408-7
ISBN-Online: 978-3-7489-5283-1
Verlag: Nomos, Baden-Baden
Reihe: Schriftenreihe zum deutschen, europäischen und internationalen Wirtschaftsstrafrecht
Band: 60
Sprache: Deutsch
Seiten: 307
Produkttyp: Monographie

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/InhaltsverzeichnisSeiten 1 - 28 Download Kapitel (PDF)
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1. A. Prolog
2. B. Einleitung
3. C. Gang der Untersuchung
4. 1. I. Algorithmus
  2. II. Big Data
  3. III. Künstliche Intelligenz (KI)
  4. IV. Algorithmic-Decision-Making-System (ADM-System)
  5. V. Predictive Policing, Automated Suspicion Algorithms, Data Mining
  6. VI. KI-Alert
  7. VII. False-positive Treffer
5. 1. I. Aktualität
  2. II. Transformation der Gesellschaft
  3. III. Regulierungsflut und tiefgreifende Grundrechtseingriffe
  4. IV. Forschungslücke
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1. 1. I. Begriffsherkunft
  2. II. Definition und Rechtsgut
  3. 1. 1. „Placement“ – Erste Phase
    2. 2. „Layering“ – Zweite Phase
    3. 3. „Integration“ – Dritte Phase
    4. 4. Kritik an dieser und der generellen Modellierung von Geldwäsche
  4. IV. Zwischenfazit
2. 1. 1. 1. U.S. Bank Secrecy Act
    2. 2. Wiener Übereinkommen
    3. 3. Straßburger Konvention
  2. 1. 1. a) FATF-Empfehlungen
      2. b) Evaluation der Mitgliedstaaten
    2. 1. a) Erste EU-Geldwäsche-Richtlinie v. 10.06.1991, RL 91/308/EWG
      2. b) Zweite EU-Geldwäsche-Richtlinie v. 04.12.2001, RL 2001/97/EG
      3. c) Dritte EU-Geldwäsche Richtlinie v. 26.10.2005, RL 2005/60/EG
      4. d) Vierte EU-Geldwäsche Richtlinie v. 20.05.2015, RL 2015/849/EU
      5. e) Fünfte EU-Geldwäsche Richtlinie v. 30.05.2018, RL 2018/843/EU
      6. f) Erste Richtlinie über die strafrechtliche Bekämpfung der Geldwäsche v. 23.10.2018, RL 2018/1673/EU
      7. aa) EU-Geldwäsche-Verordnung
        bb) Sechste EU-Geldwäsche-Richtlinie
        cc) Verordnung zur Errichtung einer europäischen Behörde zur Bekämpfung von Geldwäsche
        dd) Aktualisierung der Geldtransferverordnung
    3. 1. a) Grundgesetz
      2. aa) Geldwäschegesetz
        bb) § 261 StGB
        cc) Nationales und europäisches Datenschutzrecht
  3. 1. 1. Verpflichtete
    2. 2. FIU
    3. 3. Strafverfolgungsbehörden
    4. 4. Ausblick: EU-Agentur für die Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (AMLA)
3. 1. I. Keine Effekte der bisherigen Regulatorik
  2. II. Fehlende Kosten-Nutzen-Relation der Geldwäschebekämpfung
  3. III. Interessendurchsetzung durch die USA und UK
  4. IV. Zwischenfazit
4. D. Kritik an der nationalen Geldwäschebekämpfung
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1. A. Erfordernis einer Begriffsbestimmung für Künstliche Intelligenz
2. 1. I. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin)
  2. II. EU-KI-Verordnung
3. 1. I. Algorithmus
  2. 1. 1. Trainingsdaten
    2. 2. Eingabedaten
  3. III. Regelbasierte Systeme
  4. 1. 1. a) (Lernende) Entscheidungsbäume
      2. b) Prognose (Regression)
    2. 1. a) Clusteranalyse
      2. b) Künstliche neuronale Netze
    3. 3. Teilüberwachtes Lernen
    4. 4. Bestärkendes Lernen
  5. V. Zusammenfassung
4. 1. I. Grenzen der Programmierung
  2. II. Mangelnde Neutralität der Programmierer
  3. III. Korrelation versus Kausalität
  4. IV. Keine Grenzenlosigkeit durch Technik
5. 1. 1. 1. Hawk AI
    2. 2. Vespia
    3. 3. Mostly AI
    4. 4. FIU Analytics
    5. 5. X-PIDER
    6. 6. Anti-Money Laundering AI (Google)
    7. 7. Palantir Foundry
    8. 8. Zusammenschau
  2. 1. 1. Option 1: Anomalie-Detektion
    2. 2. Option 2: Priorisierung von Fällen
    3. 3. Option 3: Reduzierung von Alerts eines regelbasierten Systems
    4. 4. Option 4: Kombination verschiedener KI-Systeme
    5. 5. Zwischenfazit
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1. A. Einführung – Erste Verdachtsstufe
2. B. Begriffswahl der „Verdachtsstufen“
3. 1. 1. 1. Risikobasierter Prüfungsmaßstab der GwG-Verpflichteten
    2. 1. a) Vermögensgegenstand
      2. b) Geschäftsbeziehung, Maklergeschäft oder Transaktion
      3. c) Aus einer strafbaren Handlung stammt, die eine Vortat der Geldwäsche darstellen könnte
      4. d) Tatsachen deuten darauf hin
  2. 1. 1. a) Europarechtlicher Hintergrund
      2. b) Grundsatz: Trennung zwischen repressivem und präventivem polizeilichem Handeln
      3. c) Rechtsprechung zur Trennung von Prävention und Repression
      4. d) Anwendung dieses Rechtskonzeptes auf die geldwäscherechtliche Meldepflicht: Einordnung als repressiv
      5. e) Zusammenfassende Stellungnahme
    2. 1. a) Praktische Probleme der Wahrnehmung der Verdachtshöhe durch die Verpflichteten
      2. aa) Einflussnahme durch die FATF
        bb) Kritik an der FATF
        cc) Weitere Entwicklung
      3. c) Gewerberechtliche Meldeverpflichtung
      4. d) Verpflichtung sui generis
      5. aa) Gängige Argumentation gegen eine Einordnung als Strafanzeige
        bb) Anlass für eine Neuordnung dieser Argumentation: Stellungnahme
      6. f) Zusammenfassung
    3. 1. a) Einleitung des Ermittlungsverfahrens
      2. aa) Vorermittlungen
        bb) Vorfeldermittlungen
      3. c) Stellungnahme
    4. 4. Zusammenfassung
  3. 1. 1. Beleihung
    2. 2. Verwaltungshilfe
    3. 3. Indienstnahme Privater
    4. 4. Zwischenergebnis
  4. 1. 1. Verfassungsrechtliche Grenzen gegenüber den Verpflichteten
    2. 1. a) Prüfungsmaßstab
      2. b) Schutzbereich
      3. c) Eingriff
      4. aa) Legitimer Zweck
        bb) Geeignetheit
        cc) Erforderlichkeit
        (1) Organisatorische und verfahrensrechtliche Vorgaben
        (2) Rechtsschutz
        (3) Zwischenergebnis
        ee) Normenklarheit und Bestimmtheit
      5. e) Zusammenfassung und Zwischenfazit
4. 1. 1. 1. GG
    2. 2. Europäische Grundrechte-Charta (GRCh)
    3. 1. a) Umgehungsverbot – Einschaltung von Privaten in die Strafverfolgung
      2. b) Art. 6 EMRK – Recht auf ein faires Verfahren
      3. aa) GwG als Gesetz i. S. d. EMRK
        bb) Legitimes Ziel
        cc) Notwendigkeit in einer demokratischen Gesellschaft
      4. d) Art. 14 EMRK – Diskriminierungsverbot
      5. e) Art. 13 EMRK – Recht auf wirksame Beschwerde
      6. f) Zusammenfassung EMRK
    4. 1. a) JI-Richtlinie
      2. (1) Art. 5 Abs. 1 lit. a DSGVO (Rechtmäßigkeit der Verarbeitung)
        (2) Art. 5 Abs. 1 lit. b DSGVO (Zweckbindung)
        (3) Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO (Datenminimierung)
        (4) Art. 5 Abs. 1 lit. d DSGVO (Datenrichtigkeit)
        (5) Art. 5 Abs. 1 lit. e DSGVO (Speicherbegrenzung)
        (6) Art. 5 Abs. 1 lit. f DSGVO (Integrität und Vertraulichkeit)
        (7) Zwischenergebnis Art. 5 DSGVO
        bb) Verbot automatisierter Entscheidungen, Art. 22 DSGVO
      3. c) Zwischenergebnis: Datenschutzrechtliche Anforderungen
    5. 1. aa) Sachlicher Anwendungsbereich
        bb) Persönlicher Anwendungsbereich
        cc) Örtlicher Anwendungsbereich
        dd) Zusammenfassung
      2. b) Verbotene KI-Praktiken
      3. aa) Art. 6 Abs. 1 EU-KI-Verordnung
        (1) Anhang III Nr. 5 lit. b EU-KI-Verordnung
        (a) Anhang III Nr. 6 lit. a EU-KI-Verordnung
        (b) Anhang III Nr. 6 lit. b, c, d, e EU-KI-Verordnung
        (3) Anhang III Nr. 8 lit. a EU-KI-Verordnung
        cc) Zusammenfassung Hochrisiko-KI-Systeme und Bewertung
      4. (1) Erhebliche allgemeine Verwendbarkeit
        (2) Zwischenergebnis
      5. e) KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck, die systemische Risiken bergen
      6. aa) Erwägungsgrund 27 EU-KI-Verordnung
        bb) Art. 4 EU-KI-Verordnung
      7. g) Anforderungen EU-KI-Verordnung
    6. 6. Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen
    7. 7. Zusammenfassung
  2. 1. 1. Entwicklungsmodalitäten
    2. 2. Einsatzmodalitäten
    3. 3. Kontrollmodalitäten
  3. III. Checkliste von Mindestanforderungen
  4. IV. Zusammenfassung Kapitel IV.
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1. 1. 1. 1. Status quo
    2. 2. Plädoyer für eine Neuausrichtung der FIU
    3. 3. Legalitätsprinzip
    4. 4. Umgehung von Beschuldigtenrechten
  2. II. Vergleich Steuerstrafverfahren
2. 1. I. Vom Dunkelfeld ins Hellfeld
  2. 1. 1. Erster Schritt: Anomalie-Detektion bei den Verpflichteten
    2. 2. Zweiter Schritt: Sammlung, Auswertung, Typologie
    3. 3. Dritter Schritt: Rückmeldung
    4. 4. Vierter Schritt: Umsetzung durch die Verpflichteten
  3. III. Finanzkriminalitätsbekämpfungsgesetz
3. C. Zusammenfassung
Kapitel VI. Ausblick: Staatsanwaltschaften in der automatisierten Geldwäschebekämpfung – Dritte VerdachtsstufeSeiten 277 - 280 Download Kapitel (PDF)
Kapitel VII. Epilog: Automated Suspicion NavigationSeiten 281 - 284 Download Kapitel (PDF)
ThesenSeiten 285 - 288 Download Kapitel (PDF)
LiteraturverzeichnisSeiten 289 - 307 Download Kapitel (PDF)

Literaturverzeichnis (321 Einträge)

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Automated Suspicion Algorithms