Compliance, AML und KYC
Geldwäsche-Risikoanalyse nach § 5 GwG
anymize entfernt Mitarbeiter-Namen und konkrete Kunden-Beispiele aus den Risikoanalyse-Inputs, bevor sie an GPT, Claude oder Gemini gehen — und setzt sie nach der KI-Antwort wieder ein. So drafften Sie eine § 5 GwG-Risikoanalyse mit Risiko-Matrizen in fünf Dimensionen und Maßnahmen-Vorschlag, ohne § 43 KWG oder § 26 BDSG zu berühren.
Schwierigkeit: Spezialist · Datenklasse: Mandantendaten · Letztes Review:
Zur Orientierung gedacht. Die anwaltliche Würdigung im Einzelfall bleibt selbstverständlich bei Ihnen — KI-Outputs sind vor jeder Verwendung zu prüfen. Mehr dazu am Ende.
Anwendungsbereich
Worum geht es hier?
§ 5 GwG verlangt eine jährlich aktualisierte Geldwäsche-Risikoanalyse als Anker aller Sorgfaltspflichten. BaFin AuA GwG (Update 29.11.2024) konkretisiert Erwartungen. Mit anymize gehen die Risikoanalyse-Inputs anonymisiert an die Frontier-KI; die KI strukturiert Risiko-Matrizen in fünf Dimensionen (Kunden, Produkte, Vertriebskanäle, Geografie, Transaktionsverhalten). Die Risikoabwägung und Vorstands-/Aufsichtsrats-Genehmigung bleiben Mensch-Pflicht.
Für wen passt das?
Zielgruppe und Kontext
- Rolle
- MLRO, Geldwäschebeauftragter, Compliance-Leitung, Interne Revision AML.
- Seniorität
- Senior.
- Kanzleigröße
- Alle Verpflichteten.
- Spezifische Kontexte
- Auch Sparkassen mit dezentraler GWB-Funktion müssen institutsindividuelle Risikoanalyse vorlegen; AMLA-direktbeaufsichtigte Großbanken mit erweiterten Reporting-Anforderungen ab 2026.
Die Situation in der Kanzlei
So bringen Sie Tempo und Sorgfalt zusammen
Risikoanalyse umfasst typischerweise: Kundenstruktur-Inventar (Privat/Firma/PEP/Krypto), Produktrisiken (Bargeld, Trade Finance, Korrespondenz-Banking, Krypto), Vertriebskanäle, Geografie (FATF-Listen, EU-Sanktionen), Erfahrungs-Werte (Vor-SARs, Vor-Audits, Bundesbank-Findings). Manuell 2–5 Personen-Wochen. Public-LLM-Upload der Kundenstruktur-Detail-Daten ohne Pseudonymisierung nicht zulässig. anymize löst diesen Konflikt: konkrete Beispiele werden anonymisiert; die KI strukturiert die Risiko-Matrizen.
Was Sie davon haben
Zeit, Wert, Vertraulichkeit
Erstaufwand
8–20 h
Größenordnung; KI verdichtet KPI-Inputs, fachliche Würdigung bleibt erhalten.
Skaleneffekt
~1 P-Woche
Bei mittlerer Bank Einsparung pro Jahr.
AMLA-Vorbereitung
strukturell
Risikoanalyse-Ergebnis dient als Aufsichts-Output bei AMLA-Inspektion.
Vertraulichkeit
strukturell
Konkrete Sachverhalts-Beispiele und Mitarbeiter-Namen anonymisiert.
So gehen Sie vor
In 5 Schritten zum Antrag
Datenbasis sammeln: Kundenstruktur, Produkt-Portfolio, Vertriebskanal-KPI, Geografie-Exposition, Vor-SAR-Statistik, Vor-Audit-Findings, Bundesbank-Sonderprüfungs-Ergebnisse.
Sie / Tool
§ 5 GwG
Risiko-Faktoren-Katalog: nationale Risikoanalyse (BMF-NRA 2023/2025), BaFin AuA GwG, FATF-Typologien.
Sie
Strukturgrundlage
anymize anonymisiert: Mitarbeiter-Namen, konkrete Kunden-Beispiele.
anymize
§ 43 KWG · § 26 BDSG · DSGVO Art. 28
Spot-Check; Vier-Augen mit IR.
Sie
NER-Falsch-Negativ
Frontier-KI strukturiert mit CRAFT-Prompt: Risiko-Matrizen in fünf Dimensionen (Kunden/Produkte/Vertriebskanäle/Geografie/Transaktionsverhalten) mit Wahrscheinlichkeit, Schwere, Brutto, Kontrollen, Netto. Veränderung-zu-Vorjahr-Analyse, Maßnahmen-Liste mit Priorität.
GPT / Claude / Gemini in anymize
Strukturierung
Inhaltliche Prüfung durch MLRO + IR.
Sie
§ 5 GwG
Beschluss durch Vorstand; Aufsichtsrats-Information.
Sie
§ 25a KWG
Dokumentation; jährliche Wiederholung; 5 Jahre Aufbewahrung § 50 GwG.
Sie
§ 50 GwG
Womit Sie arbeiten
So setzen Sie anymize konkret ein
Was anymize tut
- Erkennt Mitarbeiter-Namen, konkrete Kunden-/UBO-Beispiele mit über 95 %.
- Bidirektionale Anonymisierung; AVV nach Art. 28 DSGVO.
- Daten in deutschen Rechenzentren (Hetzner); KI-Inventar-tauglich.
- Aggregierte KPI-Inputs können Klasse B/C sein; konkrete Beispiele zwingend Klasse A.
Was Sie als MLRO tun
- BMF-NRA 2023/2025 und FATF-Typologien als Struktur-Anker verwenden.
- KPI-Inputs aus TMS, KYC-System, DMS konsolidieren — KI verdichtet, ersetzt nicht die Datenarbeit.
- Inhaltliche Prüfung mit IR Vier-Augen; juristische Bewertung in Rechtsabteilung.
- Vorstand-Beschluss zum Maßnahmenplan; Aufsichtsrats-Information.
Daten-Input
Kundenstruktur (Privat/Firma/PEP/Krypto), Produkt-Portfolio (Bargeld, Trade Finance, Korrespondenz, Krypto-Custody), Vertriebskanäle (Filiale, Online, Video-Ident), Geografie (Auslandsfilialen, Korrespondenten), Vor-SAR-Statistik, Vor-Audit-Findings, Bundesbank-Sonderprüfungs-Ergebnisse.
Output-Kontrolle
Re-identifizierte Risiko-Matrizen in fünf Dimensionen mit Wahrsch./Schwere/Brutto/Kontrollen/Netto, Veränderungs-Block YoY, Maßnahmen-Liste mit Priorität.
Freigabeprozess
Vier-Augen MLRO + IR + Vorstand-Beschluss; Aufsichtsrats-Information.
Die KI-Anweisung
Prompt zum Kopieren
So nutzen Sie diesen Prompt:
1. Risikoanalyse-Inputs in anymize einfügen — konkrete Beispiele werden pseudonymisiert.
2. Diesen Prompt anhängen; „Max“; KI-Aufruf.
3. Inhaltliche Prüfung MLRO + IR; Vorstand-Beschluss; Aufsichtsrats-Information.
# Context (C)
Du erstellst einen Erstentwurf der jährlichen Geldwäsche-Risikoanalyse
nach § 5 GwG für ein deutsches Kreditinstitut. Rechtsstand: <heutiges
Datum>. Inputs pseudonymisiert.
# Role (R)
GwG-Risikoanalyse-Drafting-Assistenz. Du kennst § 5 GwG (Risikomanagement),
BaFin AuA GwG (Update 29.11.2024), nationale Risikoanalyse Geldwäsche/
Terrorismusfinanzierung (BMF), FATF-Typologien.
# Action (A)
1. Risiko-Matrizen in fünf Dimensionen: (a) Kunden,
(b) Produkte/Dienstleistungen, (c) Vertriebskanäle, (d) Geografie,
(e) Transaktionsverhalten.
2. Pro Dimension: Risiko-Indikatoren, Eintritts-Wahrscheinlichkeit,
Schwere-Effekt, Bruttorisiko, vorhandene Kontrollen, Nettorisiko.
3. Veränderung-zu-Vorjahr-Analyse.
4. Empfehlungen für Maßnahmen-Update (z. B. Kontroll-Verschärfung bei
Krypto-Produkten).
5. `[VERIFY: …]` für alle Behauptungen mit KPI-Bezug.
# Format (F)
- Eine Matrix pro Dimension: Risiko / Wahrsch. / Schwere / Brutto /
Kontrollen / Netto.
- Veränderungs-Block (im Vergleich zum Vorjahr).
- Maßnahmen-Liste mit Priorität.
# Target Audience (T)
Vorstand und Aufsichtsrat sowie MLRO. Präzise; keine erfundenen
Wahrscheinlichkeits-Zahlen.So sieht der Sachverhalt aus
Pseudonymisierter Eingabetext
Risikoanalyse-Inputs Bank [[Unternehmensname-219e]]
Kundenstruktur:
- Privatkunden Gesamt: 220.000
- davon Hochrisiko: 1.200 (0,54 %)
- davon mittel: 18.700 (8,5 %)
- Firmenkunden Gesamt: 14.200
- davon Hochrisiko: 380 (2,7 %)
- davon mittel: 1.900 (13,4 %)
- PEP-Kunden: 145
- Krypto-affine Firmenkunden: 28 (neu seit 2024)
Produkte:
- Bargeldgeschäft Filialen: 28 % Volumen
- Trade Finance: 12 % Volumen (Trend +8 % YoY)
- Korrespondenzbank-Beziehungen: 80 aktiv
(davon 12 in FATF-Beobachtungsliste-Ländern)
- Krypto-Custody-Service: gestartet [[Datum-7f2a]]
(Q4 2025), 65 Mandate Ende 2025
Vertriebskanäle:
- Filiale 42 %; Online-Banking 38 %; Mobile-App 18 %;
Video-Ident IDnow 2 %
Geografie:
- Auslandsfiliale Wien (AT); Korrespondenten 18 Länder
Vor-SAR-Statistik 2025: 87 SARs (2024: 73; +19 %)
Bundesbank-Sonderprüfung 2024: 2 Findings
(KYC-Lücken Krypto-Sektor; Schulungsquote)So liefert anymize zurück
Der Antrags-Entwurf
## Dimension 1 — Kunden
| Risiko | Wahrsch. | Schwere | Brutto | Kontrolle | Netto |
|---|---|---|---|---|---|
| PEP-Privatkunden | mittel | hoch | hoch |
EDD § 15 Abs. 3 Nr. 2 GwG, jährlicher Refresh | mittel |
| Hochrisiko-Firmen mit Drittland-UBO | mittel | hoch | hoch |
jährlicher Periodic Review + EDD | mittel |
| Krypto-affine Firmenkunden (neu) | mittel | hoch | hoch |
MiCAR-Compliance-Check, monatliches Monitoring |
mittel (Aufmerksamkeit nötig) |
## Dimension 2 — Produkte
| Risiko | Wahrsch. | Schwere | Brutto | Kontrolle | Netto |
|---|---|---|---|---|---|
| Bargeldgeschäft Filialen | hoch | mittel | hoch |
TMS-Smurfing-Regeln, 15.000-EUR-Schwelle | mittel |
| Trade Finance | mittel | hoch | hoch |
Wolfsberg-CBDDQ, Embargo-Prüfung | mittel |
| Korrespondenzbank in FATF-Beobachtungs-Ländern | hoch | hoch | hoch |
jährlicher Wolfsberg-Refresh | mittel-hoch |
| Krypto-Custody-Service | hoch | hoch | hoch |
MiCAR-Lizenz, Travel-Rule-Monitoring | hoch (neu — strenge Aufmerksamkeit) |
## Dimension 5 — Transaktionsverhalten
SAR-Steigerung +19 % zeigt aktivere Detection; KPI-Trend ist konsistent
mit ausgeweitetem TMS-Regelwerk. [VERIFY: Korrelation Regel-Update vs.
SAR-Volumen].
## Veränderungs-Block
1. Neu: Krypto-Custody-Service (Q4/2025).
2. Anstieg: Trade Finance +8 % YoY.
3. Persistent: Korrespondent-Risiken FATF-Länder.
4. Verbesserung: Bundesbank-Findings 2024 dokumentiert behoben [VERIFY].
## Maßnahmen 2026 (Priorität)
1. **Hoch**: Krypto-Custody-Service in Risikoanalyse als Hochrisiko-
Sektor pflegen; Travel-Rule-Monitoring etablieren;
UC-V-FIN-COM-017 institutionalisieren.
2. **Hoch**: Schulungsquote auf ≥ 95 % bringen.
3. **Mittel**: AMLA-Vorbereitung — Self-Assessment UC-V-FIN-COM-009.
4. **Mittel**: GwGMeldV-Übergang abschließen.Was das Berufsrecht verlangt
Pflichten — und wie anymize sie abdeckt
§ 5 GwG jährliche Aktualisierung (SRC-0112)
Versäumnis ist Pflichtverstoß; AMLA-Inspektion macht das kritisch.
§ 25a KWG Geschäftsleitungs-Beschluss
Vorstand-Beschluss zur Risikoanalyse; KI-Erstentwurf ist Vorlage.
§ 43 KWG Pseudonymisierung (SRC-0109)
Konkrete Beispiele anonymisieren; Mitarbeiterdaten besonders.
Halluzinations-Risiko bei KPI (SRC-0158)
Verifikation Pflicht; keine erfundenen Wahrscheinlichkeits-Zahlen.
Krypto-Sektor
Neue Risiken nicht unterschätzen; MiCAR-Relevanz prüfen.
BaFin-Orientierungshilfe IKT/KI (SRC-0119)
KI-Inventar; Schatten-KI vermeiden.
AMLA-Vorbereitung
Erstmalige Risikoanalyse vor AMLA-Inspektion strenger.
Datenschutz und Vertraulichkeit
So funktioniert das mit anymize
Rechtsgrundlage Art. 6 Abs. 1 lit. c DSGVO i.V.m. § 5 GwG. Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner), AVV nach Art. 28 DSGVO. § 43 KWG bei konkreten Beispielen, § 26 BDSG bei Mitarbeiterbezug. BaFin-Orientierungshilfe IKT/KI vom 18.12.2025 verlangt KI-Inventar; AMLA-Verordnung 2024 erhöht Aufsichts-Aufmerksamkeit ab 2026.
Was anymize konkret leistet
- Erkennt Mitarbeiter-Namen, konkrete Kunden-/UBO-Beispiele mit über 95 %.
- Re-identifiziert die KI-Antwort automatisch.
- Verarbeitung in deutschen Rechenzentren (Hetzner). AVV + KI-Inventar.
- Alternativen: Self-Hosted Presidio; S-KIPilot (Sparkassen); atruvia (Genossenschaftsbanken); LBBW blue.gpt; Commerzbank Sherlock.
Sicherheitscheck vor der Einreichung
Was anymize liefert — was Sie souverän entscheiden
Vor dem KI-Aufruf
- Kundenstruktur, Produkt-Portfolio, Vertriebskanal-KPI vollständig?
- Vor-SAR-Statistik, Vor-Audit-Findings, Bundesbank-Sonderprüfung erfasst?
- BMF-NRA, BaFin AuA GwG aktuell als Struktur-Anker?
- Bei konkreten Beispielen: Anonymisierungs-Vorschau gesichtet?
Nach der KI-Antwort
- Re-Identifikation korrekt?
- 5-Dimensionen-Matrizen vollständig?
- Veränderungs-Block YoY plausibel?
- Alle [VERIFY] gegen Primär-Reports abgearbeitet?
Vor Vorstand-Beschluss
- Inhaltliche Prüfung MLRO + IR erfolgt?
- Maßnahmen-Liste mit Priorität konkret?
- Vorstand-Beschluss eingeholt?
- Aufsichtsrats-Information vorbereitet?
- Aufbewahrung 5 Jahre § 50 GwG?
Typische Fehlermuster — und wie anymize gegensteuert
- →KI erfindet Wahrscheinlichkeits-Zahlen — [VERIFY] und manuelle Verifikation.
- →KI unterschätzt Krypto-Sektor — MiCAR-Relevanz nicht ausgewiesen.
- →KI vergisst KI-Inventar als Risiko-Indikator (Schatten-KI).
- →KI klassifiziert Bargeldgeschäft pauschal — Geschäftsstellen-Spezifika übersehen.
- →KI vergisst AMLA-Vorbereitung als Maßnahmen-Punkt.
Rechtsgrundlagen
Normen, Urteile, Belege
Primärnormen
- Risikomanagement (SRC-0112)
- AML-Sicherungsmaßnahmen (SRC-0108)
- Verantwortung Geschäftsleitung
- Bankgeheimnis (SRC-0109)
- Aufbewahrung 5 Jahre (SRC-0112)
- Auftragsverarbeitung (SRC-0142)
Aufsichtspraxis
- Auslegungs- und Anwendungshinweise GwG
- KI-Inventar (SRC-0119)
- Nationale Risikoanalyse Geldwäsche
Tool-Markt
- ACTICO MLDS — Kennzahlen
- GFT Smaragd
Stand: · Nächste Überprüfung:
Hinweis zur Nutzung
Zur Orientierung — nicht als Mandatsersatz
Diese Anleitung beschreibt einen Arbeitsablauf, den Sie mit anymize umsetzen können. Sie ist zur Orientierung gedacht und ersetzt weder die anwaltliche Würdigung im Einzelfall noch eine fachanwaltliche Prüfung. Welche Rechtsprechung einschlägig ist, wie der Sachverhalt rechtlich zu bewerten ist, welche Anträge in Ihrem konkreten Mandat richtig sind — das bleibt selbstverständlich bei Ihnen.
KI-Outputs müssen vor jeder Verwendung anwaltlich geprüft werden. Insbesondere Urteils-Aktenzeichen, Norm-Verweise und Fristen sind gegen Primärquellen zu verifizieren. anymize gewährleistet die Vertraulichkeit der Mandantendaten gegenüber dem KI-Anbieter; die fachliche Richtigkeit des Outputs liegt in Ihrer Verantwortung.
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Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.
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