Wie Marktmissbrauch mit KI und Big Data Analytics bekämpft wird

Die Schweizer Börsenaufsicht SER überwacht die an Six kotierten Unternehmen auf marktmissbräuchliche Aktivitäten. Seit Inkrafttreten des Finanzinfrastrukturgesetzes (FinfraG) stehen ihr zusätzliche Informationen über die wirtschaftlich Berechtigten einer Transaktion zur Verfügung – diese Daten werden in das Überwachungssystem integriert und mit den Handelsdaten verknüpft.

Big Data Analytics ist zentral

SER, welche die drei Handelsplätze Six Swiss Exchange, SDX Trading und Six Repo reguliert und überwacht, kotierte im Jahr 2021 mehr als 57 000 strukturierte Produkte; das Handelsvolumen belief sich auf über 1,2 Billionen Franken. 94 Banken und 2492 Händler wickeln ihre Transaktionen über Six Swiss Exchange ab, die pro Tag 151 Millionen Aufträge und Quotes bewältigen muss. Diese Zahlen zeigen, wie wichtig eine verlässliche Überwachung ist. Um dieses riesige Datenvolumen zu analysieren und alle laufenden Prozesse zu verbessern, musste die bestehende Handelsüberwachung effizienter und effektiver gemacht werden. Das Projekt "Prometheus" stellte dabei sicher, dass die Arbeitsschritte mithilfe künstlicher Intelligenz automatisiert wurden.

Eines der wichtigsten Anliegen von SER war, dass die für dieses komplexe Big-Data-Projekt notwendige künstliche Intelligenz für alle Stakeholder transparent nachvollziehbar ist, das heisst, alle Input- und Outputfaktoren müssen dem Regulator erklärt werden können. Das Ziel war, mithilfe neuer Technologien eine ganzheitliche Überwachung und einen maximalen Automatisierungsgrad zu erreichen. So können alle zur Verfügung stehenden Informationsquellen und Daten für ein aussagekräftiges Gesamtszenario miteinander verknüpft werden.

Für die Umsetzung dieses Vorhabens waren Expertenwissen in Big Data Analytics, IT, KI-Methoden, Transformationsprojekten und vertiefte Finanzmarktkenntnisse notwendig. Die wichtigsten Elemente der neuen Handelsüberwachung sind einerseits die fortgeschrittene Datenanalyse und die künstliche Intelligenz (Datencluster, Überwachung, Analyse, Warnmeldungen) und andererseits die effiziente Dossierverwaltung und die Benutzeroberfläche (Untersuchung).

Module der Handelsüberwachung (Source: zVg)

Fehlalarme mit Big Data Analytics reduzieren

Die aus dem Projekt "Prometheus" entstandene Handlungsüberwachungssoftware identifiziert anhand von Big Data Analytics verdächtige Anomalien und Muster. Sie greift dabei auf verschiedene Kennzahlen wie etwa Haltedauer oder Positionierung der jeweiligen Transaktion zu öffentlichen, kursrelevanten Ereignissen zurück und berücksichtigt das Handelsumfeld. Dadurch können potenzielle Fälle von Marktmanipulation, Insiderhandel sowie andere Unregelmässigkeiten schneller und detaillierter erkannt werden. Gleichzeitig wird die Anzahl von Fehlalarmen deutlich reduziert, was besonders relevant ist, weil bei traditionellen Überwachungssystemen viel Zeit für die Abarbeitung von Fehlmeldungen benötigt wird.

Mit dieser Lösung konnte sich SER als technologisch wegweisende Handelsüberwachungsstelle etablieren. Die wichtigsten Erfolgsfaktoren des Projekts sind neben der effizienten Analyse von Warnhinweisen und deren Auswertung auch optimierte Prozesse, die im Rahmen von "Prometheus" ganzheitlich berücksichtigt wurden.