Prävention von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung

c) Risikofaktoren der Dimension „Transaktion“[57]

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Durch eine Analyse der Transaktionen versucht man, darauf Rückschlüsse zu ziehen, woher die Mittel kommen und für welche Zwecke sie verwendet werden könnten. Natürlich kann man auch in diesem Zusammenhang keine absoluten Aussagen machen, es gibt aber wiederum Risikofaktoren, die auf ein tendenziell erhöhtes Risiko hindeuten können.

aa) Senderland

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Ähnlich wie bei der Analyse des Kundenrisikos spielt das Länderrisiko auch bei der Analyse des Transaktionsrisikos eine entscheidende Rolle. Wenn ein Kunde häufig Zahlungen aus Hochrisikoländern erhält, dann steigt das Geldwäscherisiko. Werden beispielsweise Gelder aus Ländern empfangen, von denen bekannt ist, dass Korruption und Steuerhinterziehung häufig sind, sollte diese Transaktion als riskanter eingeschätzt werden.

bb) Empfängerland

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Gerade im Zusammenhang mit Terrorismusfinanzierung spielt natürlich auch das Empfängerland eine wichtige Rolle. Werden regelmäßig Transaktionen in Länder getätigt, von denen bekannt ist, dass sie terroristische Organisationen unterstützen, oder dass terroristische Organisationen in ihnen ansässig sind, so steigt das Risiko, dass diese Transaktionen der Terrorfinanzierung dienen.

cc) Bargeldtransaktionen

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Gleich wie bei bargeldintensiven Produkten muss auch bei Bargeldtransaktionen von einem höheren Risiko ausgegangen werden. Grund dafür ist, dass die Herkunft der Mittel von der Bank i.d.R. nicht nachvollzogen werden kann und gerade illegale Aktivitäten, wie Drogenhandel, oft Bareinnahmen verzeichnen.

dd) Korrespondenzbankgeschäft

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Eine Korrespondenzbankbeziehung besteht, wenn eine Bank, das sog. Korrespondenzinstitut, Bankdienstleistungen für eine andere Bank, das sog. Respondenzinstitut erbringt. Diese Dienstleistungen können sowohl für das Respondenzinstitut, als auch für dessen Kunden erfolgen. In diesem Zusammenhang ist es wichtig zu verstehen, dass das Korrespondenzinstitut i.d.R. keine eigenen Geschäftsbeziehungen zu den Kunden des Respondenzinstituts selbst unterhält.

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Während das Korrespondenzinstitut die Pflicht hat, das Respondenzinstitut vor Aufnahme der Geschäftsbeziehung eingehend zu prüfen[58], hat es häufig keine oder wenig Kenntnis über dessen Kunden. Eine Taktik zur Geldwäsche ist beispielsweise das „Nesting“ oder „Downstream clearing“. Dabei werden Gelder durch eine Reihe von Korrespondenzbanken geschleust, sodass der Ursprung der Gelder verschleiert wird.

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Bei der Einschätzung des Risikos in Zusammenhang mit der Respondenzbank wird insbesondere darauf geachtet, in welchem Land die Respondenzbank ansässig ist. Von erhöhten Risiken ist in jedem Fall immer dann auszugehen, wenn der Respondent außerhalb der EU ansässig ist. Doch auch einzelne EU-Mitgliedsstaaten können vom Korrespondenzbankinstitut als erhöhtes Risiko eingestuft werden.[59]

d) Risikofaktoren der Dimension „Vertrieb“[60]

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Bei den Vertriebskanälen gibt es Kanäle, die es den Tätern unter Umständen leichter machen, Geldwäsche zu betreiben, und solche, bei denen Geldwäsche tendenziell erschwert ist. Nachfolgend werden einige gängige Vertriebskanäle auf ihr Gelwäscherisiko hin erläutert.

aa) Filialvertrieb

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Persönlicher Kontakt in der Filiale reduziert tendenziell das Geldwäscherisiko. Dadurch kann dieser Vertriebskanal grds. als weniger riskant beurteilt werden.

bb) Onlinevertrieb

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Bei Onlinevertrieb fällt der physische Kontakt in der Filiale zunächst weg. Das macht es Kunden potenziell leichter, eine falsche oder fremde Identität zu verwenden. Allerdings werden Gesichtserkennungsprogramme zunehmend besser und ermöglicht das von der BaFin anerkannte Videoidentifizierungsverfahren eine GwG-konforme Identifizierung. Im Ergebnis wird auch der Onlinevertrieb sicherer. Im Vergleich zum Filialvertrieb besteht aber weiterhin ein tendenziell höheres Risiko.

cc) Einsatz von Vermittlern

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Auch der Einsatz von Vermittlern kann zu erhöhtem Geldwäscherisiko führen.[61] Hierbei kommt es entscheidend darauf an, wer den Kunden angeworben hat: Handelt es sich hierbei um eine Bank, die zur selben Institutsgruppe gehört, eine Drittbank oder um einen Vermittler, der selbst kein Finanzinstitut ist? Ist der Vermittler in einem Land mit erhöhtem Geldwäscherisiko ansässig?

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Bei der Beurteilung des Vermittlerrisikos müssen sich Banken überlegen, inwieweit sie dem Vermittler bei der Identifizierung des Kunden „vertrauen“ können. Gute Indikatoren sind die Tatsache, dass der Vermittler selbst Verpflichteter des GwG ist. Sofern es sich um einen ausländischen Vermittler handelt, ist u.a. entscheidend, ob das jeweilige Land strengen Anforderungen zur Geldwäscheprävention unterliegt.

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › III. Schritt 3a: Risikokategorisierung und -bewertung – Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung › 4. Berechnung eines Gesamtrisikoscores pro Kunde

4. Berechnung eines Gesamtrisikoscores pro Kunde

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Die Risikoscores der Risikodimensionen auf Einzelkundenebene sind zu einem Gesamtrisikoscore pro Kunde zu kombinieren.

Abb. 2:

Berechnung des Gesamtrisikoscores

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a) Mögliche Optionen bei der Kombination des Gesamtrisikoscores

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Bei der Bildung des Gesamtrisikoscores auf Einzelkundenebene bestehen grds. zwei Optionen.

aa) Option 1: Gesamtrisikoscore als Maximalwert

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Eine Möglichkeit, die einzelnen Scores je Dimension zu kombinieren, ist die Maximalwertmethode. Dabei bestimmt sich der Gesamtrisikoscore des Kunden anhand des Einzelscores mit dem höchsten Risiko.

Abb. 3:

Gesamtrisikoscore als Maximalwert

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Durch die Bildung des Maximalwerts wird quasi ein Vorsichtsprinzip angewandt. Allerdings werden mögliche risikomindernde Faktoren nicht berücksichtigt. So erhält beispielsweise ein in Saudi Arabien lebender deutscher Staatsangehöriger, der ein Bauspardarlehen für den Bau seines Einfamilienhauses in Hessen aufgenommen hat, automatisch eine schlechte Risikoeinstufung, da die Ausprägung „Saudi Arabien“ des Risikofaktors „Wohnsitz“ einen hohen Risikoscore hat, während die Ausprägungen „Deutschland“ (Risikofaktor „Nationalität“) und „Bauspardarlehen“ (Risikodimension „Produkt“) einen niedrigen Risikoscore haben.

bb) Option 2: Gesamtrisikoscore als arithmetisches Mittel

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Dem o.g. Dilemma versuchen viele Institute entgegen zu wirken, indem sie nicht den Maximalwert der Einzelscores als ausschlaggebend übernehmen, sondern stattdessen ein arithmetisches Mittel aller Risikoscores bilden. In unserem Beispiel von vorhin würden der Faktor Nationalität und die Dimension Produkt risikomindernd auf den Faktor Wohnsitz wirken, sodass sich insgesamt ein ausgewogenerer Gesamtrisikoscore ergeben würde.

Abb. 4:

Gesamtrisikoscore als arithmetisches Mittel

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Um nicht Gefahr zu laufen, dass durch die Durchschnittsbildung hohe Risiken in unangemessener Weise abgeschwächt werden, sollten sog. Auto High Risk-Faktoren bestimmt werden: Sobald ein solcher Auto High Risk-Faktor relevant wird, ermittelt sich der Gesamtrisikoscore des Kunden nicht mehr anhand des arithmetischen Mittels, sondern anhand des Maximalwertprinzips. Ein häufig vorkommendes Beispiel für Auto High Risk-Faktoren ist der PEP-Status.

b) Institutsspezifische Gewichtung der Risikofaktoren

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Um das Risikomodell noch an die Institutsspezifika anzupassen, bietet es sich an, statt eines einfachen arithmetischen Mittels einen gewichteten Durchschnitt zu bilden. Die Gewichtung der einzelnen Risikodimensionen und der zugehörigen Faktoren muss von jedem Institut individuell festgelegt werden. Grundsätzlich sollte aber darauf geachtet werden, dass die Gewichtung einigermaßen ausgewogen erfolgt und nicht ein Faktor den Gesamtrisikoscore dominiert. Außerdem sollte die Gewichtung nicht dazu missbraucht werden, das Risikoprofil der Bank oder einzelner Kunden(segmente) zu beschönigen.

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Die Wolfsberg-Gruppe gibt in ihren „Frequently Asked Questions on Risk Assessments for Money Laundering, Sanctions and Bribery & Corruption“ aus 2017 ein Beispiel für eine solche Gewichtung.[62] Hier erhalten jene Dimensionen, von denen angenommen wird, dass von ihnen ein höheres Risiko ausgeht, eine höhere Gewichtung als jene, von denen per se betrachtet geringere Geldwäscherisiken ausgehen.

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › III. Schritt 3a: Risikokategorisierung und -bewertung – Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung › 5. Kategorisierung

5. Kategorisierung

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Nachdem der Gesamtrisikoscore für jeden Kunden berechnet wurde, können die Kunden kategorisiert und die Gesamtrisikoverteilung des Instituts ermittelt werden. Wie bei der Festlegung der Risikoscores empfehlen wir auch hier drei Risikokategorien: Niedrig, mittel und hoch. Eine detaillierte oder gröbere Kategorisierung ist möglich.

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Falls man sich für die Ermittlung des Gesamtrisikoscores mittels Maximalwert entschieden hat, fällt die Kategorisierung der Kunden relativ leicht. Angenommen man hat als Risikoscores die Werte 1, 2 und 3 festgelegt, dann würde ein Gesamtrisikoscore von 1 der Kategorie „niedriges Risiko“, von 2 der Kategorie „mittleres Risiko“ und von 3 der Kategorie „hohes Risiko“ entsprechen.

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Bei Ermittlung des Gesamtrisikoscores mittels gewichtetem oder einfachem Durchschnitt wird die Kategorisierung etwas komplexer. Da es vorkommt, dass der Gesamtrisikoscore keine ganze Zahl ist, muss für jede Risikokategorie ein entsprechendes Intervall festgelegt werden. Ein Beispiel für mögliche Intervalle findet sich in der nachfolgenden Abbildung.

Abb. 5: Beispielhafte Intervalle je Risikokategorie

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › IV. Schritt 2b: Risikoerfassung und -identifizierung – sonstige strafbare Handlungen

IV. Schritt 2b: Risikoerfassung und -identifizierung – sonstige strafbare Handlungen

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In diesem Schritt sind mögliche strafbare Handlungen zu Lasten des Instituts zu erfassen. Anders als bei Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung ist im Zusammenhang mit sonstigen strafbaren Handlungen ein szenariobasiertes Vorgehen zu empfehlen.

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › IV. Schritt 2b: Risikoerfassung und -identifizierung – sonstige strafbare Handlungen › 1. Definition der „sonstigen strafbaren Handlungen“

1. Definition der „sonstigen strafbaren Handlungen“

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In § 25h Abs. 1 KWG erfolgt lediglich der Hinweis darauf, dass Institute über ein angemessenes Risikomanagement sowie Verfahren und Grundsätze zur Verhinderung von sonstigen strafbaren Handlungen, die zu einer Vermögensgefährdung führen können, verfügen müssen. Außer der Angabe, dass die Handlung einerseits strafbar und andererseits vermögensgefährdend sein muss, wird der Begriff im KWG nicht näher definiert.

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Die Deutsche Kreditwirtschaft interpretiert in ihren Auslegungs- und Anwendungshinweisen von 2014 den Begriff als „alle vorsätzlich begangenen strafbaren Handlungen […] die zu einer wesentlichen Gefährdung des Vermögens des Instituts führen können“.[63] Im Zusammenhang mit dem Begriff „Vermögensgefährdung“ wird festgehalten, dass es sich dabei sowohl um materielle Verluste, als auch um Reputationsschäden handeln kann.

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Insbesondere die folgenden Tatbestände können somit als sonstige strafbare Handlung betrachtet werden:

Nicht von dem Begriff umfasst sind Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung, sowie Insiderhandel und Marktmanipulation, da diese Tatbestände einzeln betrachtet werden.

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Des Weiteren wird in der Regel zwischen externen und internen strafbaren Handlungen unterschieden. Bei ersteren handelt es sich bei den Tätern ausschließlich um institutsfremde Personen, während bei letzteren zumindest einer der Täter institutsansässig ist (Mitarbeiter oder Mitglied der Organe).

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › IV. Schritt 2b: Risikoerfassung und -identifizierung – sonstige strafbare Handlungen › 2. Identifizierung von institutsspezifischen Szenarien

2. Identifizierung von institutsspezifischen Szenarien

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Ein wesentlicher Bestandteil von Schritt 2b ist die Identifizierung von geeigneten Szenarien, also denkbaren Begehungsformen sonstiger strafbarer Handlungen im Institut. Mögliche Anhaltspunkte für Szenarien können vergangene, im Institut begangene, Straftaten oder Vorfälle in Medienberichten sein. Eine weitere Quelle, insbesondere für Betrugsszenarien, ist die i.d.R. vorhandene OpRisk-Datenbank des Instituts. Darüber hinaus können Institute auch auf externe Schadensfalldatenbanken zugreifen.

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Für jedes Szenario sollte eine kurze Beschreibung erstellt werden. Wichtig ist, dass das Szenario eine konkrete Situation darstellt, die potenziell eintreten könnte.

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › V. Schritt 3b: Risikokategorisierung und -bewertung – sonstige strafbare Handlungen

V. Schritt 3b: Risikokategorisierung und -bewertung – sonstige strafbare Handlungen

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Nachdem in Schritt 2b die für das Institut relevanten Szenarien für sonstige strafbare Handlungen identifiziert wurden, geht es in diesem Schritt darum, die identifizierten Szenarien zu bewerten.

2. Kapitel Risikoanalyse nach § 5 GwG: Identifizierung der Risiken der Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung und sonstigen strafbaren Handlungen › C. Durchführung der Risikoanalyse › V. Schritt 3b: Risikokategorisierung und -bewertung – sonstige strafbare Handlungen › 1. Kriterien zur Bewertung der Szenarien

1. Kriterien zur Bewertung der Szenarien

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Die Bewertung sollte entlang der Dimensionen „Eintrittswahrscheinlichkeit“ und „Erwartete Schadenshöhe“ erfolgen. Beide Dimensionen kombiniert ergeben das Risiko des einzelnen Szenarios.

a) Eintrittswahrscheinlichkeit

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Die erste Dimension zur Beurteilung des Szenarios ist die Eintrittswahrscheinlichkeit. Hier ist entscheidend, wie häufig das einzelne Szenario nach Einschätzung des Instituts eintritt. Dies kann z.B. von „mehrmals im Jahr“ bis „seltener als alle zehn Jahre“ reichen. Jedes Institut sollte eine für sich geeignete Skala wählen.

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Eine denkbare Skala wäre:

b) Erwartete Schadenshöhe

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Die zweite Dimension zur Beurteilung des einzelnen Szenarios ist die erwartete Schadenshöhe. Das Institut muss hierbei einschätzen, wie hoch der Schaden ausfällt, wenn er eintreten sollte. Noch wichtiger als bei der Wahl der Skala der Eintrittswahrscheinlichkeiten, ist es, dass die Bank bei der erwarteten Schadenshöhe eine Skala findet, die zu ihrer potenziellen Gefährdungssituation passt. So können beispielsweise die Schäden bei einem Institut, das sich auf Großkunden spezialisiert hat, potenziell höher ausfallen, als bei einem Institut, das nur kleinvolumiges Geschäft mit Privatkunden oder kleineren Gewerbekunden betreibt.

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Eine mögliche Skala wäre: