AMLA Datenerhebungs- und Testübung
Test des zukünftigen EU-AML-Aufsichtsrahmens
Im März 2026 hat die Europäische Anti-Geldwäsche-Behörde (AMLA) eine Datenerhebungs- und Testübung gestartet, die darauf abzielt, ihre EU-weiten Modelle zur Risikobewertung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (GW/TF) zu kalibrieren.
Die Übung stellt einen der ersten operativen Schritte hin zu der neuen europäischen AML-Aufsichtsarchitektur dar, die durch das EU-AML-Paket geschaffen wurde. Ihr Hauptziel ist die Entwicklung einer harmonisierten Methodik zur Bewertung von GW/TF-Risiken bei Kredit- und Finanzinstituten in der Europäischen Union.
Die erhobenen Daten werden AMLA dabei unterstützen, Modelle zu entwickeln, die zur Auswahl von Instituten für die direkte EU-Aufsicht ab 2028 verwendet werden.
Warum AMLA Daten erhebt
Die Testübung von AMLA verfolgt zwei zentrale regulatorische Ziele.
1. Kalibrierung der AMLA-Risikobewertungsmodelle
Das erste Ziel besteht darin, die GW/TF-Risikobewertungsmodelle von AMLA zu testen und zu kalibrieren. Diese Modelle sollen sicherstellen, dass Aufsichtsbehörden in der gesamten EU einheitliche Risikoindikatoren und vergleichbare Methoden bei der Bewertung von Finanzinstituten anwenden.
Historisch wurden Risikobewertungen überwiegend auf nationaler Ebene durchgeführt, häufig unter Verwendung unterschiedlicher Aufsichtsrahmen und Indikatoren. AMLA verfolgt das Ziel, einen gemeinsamen, EU-weiten analytischen Ansatz auf Basis strukturierter Datensätze einzuführen.
2. Vorbereitung der direkten AMLA-Aufsicht
Das zweite Ziel besteht darin, den Auswahlprozess für Institute zu unterstützen, die künftig der direkten Aufsicht durch AMLA unterliegen werden.
Im neuen EU-AML-Rahmen wird AMLA eine begrenzte Anzahl von hochrisikobehafteten, grenzüberschreitend tätigen Finanzinstituten direkt beaufsichtigen. Der Auswahlprozess findet im Jahr 2027 statt, während die direkte Aufsicht im Jahr 2028 beginnt.
Die Testübung ermöglicht es AMLA, die Datenanforderungen und Methoden vor Beginn dieses Auswahlprozesses zu validieren.
Wer an der AMLA-Übung teilnimmt
Die Teilnahme an der Datenerhebung ist auf Institute beschränkt, die von ihren zuständigen nationalen Behörden benachrichtigt wurden.
Die teilnehmenden Unternehmen sind Teil einer repräsentativen Stichprobe von Kredit- und Finanzinstituten in der EU. Die Stichprobe umfasst sowohl:
- Institute, die von Aufsichtsbehörden aufgrund ihrer Relevanz ausgewählt wurden, als auch
- zufällig ausgewählte Institute zur Sicherstellung der statistischen Repräsentativität.
Wenn ein Institut nicht von seiner nationalen Behörde benachrichtigt wurde, nimmt es nicht an der Übung teil.
Das AMLA-Reporting-Paket
Zur Unterstützung der Testübung hat AMLA ein umfassendes Reporting-Paket veröffentlicht, das mehrere Komponenten umfasst.
Interpretative Note
Die Interpretative Note erläutert die Risikobewertungsmethodik und die Reporting-Anforderungen. Sie enthält Definitionen, konkretisiert den Umfang der Datenerhebung und erklärt, wie die geforderten Datenpunkte zu interpretieren sind.
Reporting-Template
Das Reporting-Template enthält die strukturierten Datenfelder, die von den Instituten auszufüllen sind. Diese Templates erfassen Informationen über verschiedene AML-Risikodimensionen hinweg.
Webinar und Präsentationsmaterialien
Darüber hinaus hat AMLA ein aufgezeichnetes Webinar sowie Präsentationsfolien bereitgestellt, um teilnehmende Institute durch die Reporting-Anforderungen zu führen und die Methodik zu erläutern.
Welche Daten AMLA erhebt
Die Datenerhebung umfasst mehrere Risikodimensionen im Zusammenhang mit GW/TF-Exposition.
Institutionelle Merkmale
Institute müssen strukturelle Informationen zu ihrer Organisation melden, darunter:
- Art des Finanzinstituts
- angebotene Produkte und Dienstleistungen
- geografische Präsenz
- grenzüberschreitende Aktivitäten
Diese Datenpunkte ermöglichen AMLA die Bewertung des institutionsbezogenen Risikoprofils.
Kundenbezogene Risikoindikatoren
Die Templates enthalten auch Informationen zur Kundenstruktur, beispielsweise:
- Anzahl und Art der Kunden
- Exponierung gegenüber politisch exponierten Personen (PEPs)
- Kunden mit Bezug zu Hochrisikoländern
- komplexe Eigentümerstrukturen
Diese Indikatoren dienen der Bewertung der kundengetriebenen GW/TF-Risiken.
Produkt- und Dienstleistungsrisiken
AMLA erhebt zudem Daten zu den angebotenen Finanzprodukten und Dienstleistungen, darunter Zahlungsdienste, Kreditprodukte, Versicherungen und weitere Finanzaktivitäten.
Diese Datenpunkte ermöglichen die Analyse von produktorientierten GW/TF-Risiken.
AML-Kontrollumfeld
Neben inhärenten Risikofaktoren umfasst das Reporting auch Informationen zu Governance- und Kontrollsystemen, wie etwa:
- Customer Due Diligence (CDD)
- Transaktionsmonitoring
- Sanktionsscreening
- interne AML-Kontrollen
Diese Informationen dienen der Bewertung von Risikominderungsmaßnahmen und Kontrollwirksamkeit.
Zeitplan der Übung
Die AMLA-Testübung folgt einem klar definierten Zeitplan.
Teilnehmende Institute müssen ihre Daten bis zum 22. April 2026 einreichen.
Im Anschluss wird AMLA:
- die Vollständigkeit und Qualität der Daten prüfen,
- die vorgeschlagenen Risikoindikatoren und Modelle testen,
- die Methodik auf Basis der Ergebnisse weiterentwickeln.
Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in die finale Ausgestaltung der AMLA-Risikomodelle ein.
Warum die AMLA-Datenerhebung wichtig ist
Die Testübung markiert einen entscheidenden Schritt hin zu einer datengetriebenen AML-Aufsicht in der Europäischen Union.
Erstmals wird eine zentralisierte, EU-weite Methodik zur Risikobewertung auf Basis strukturierter Meldedaten von Finanzinstituten aufgebaut.
Die Übung ermöglicht sowohl AMLA als auch den teilnehmenden Instituten:
- interne Daten- und Reporting-Systeme zu testen,
- Lücken in AML-Risikodaten zu identifizieren,
- sicherzustellen, dass die erforderlichen Informationen für die zukünftige EU-Aufsicht bereitgestellt werden können.
Letztlich schafft diese Initiative die Grundlage für einen harmonisierten und analytischen Ansatz der AML-Aufsicht im europäischen Finanzsektor.
Downloads
Quelle: https://www.amla.europa.eu/amla-launches-data-collection-exercise-test-risk-assessment-models_en