FedNow, der im Juli 2023 gestartete Instant-Payment-Dienst der Federal Reserve, hat im zweiten Quartal 2026 laut Daten der Federal Reserve fast 5 Millionen Sofortzahlungen verarbeitet, ein Anstieg von 83 % gegenüber dem ersten Quartal (FedNow-Volumen- und Wertstatistiken). Der Dienst, der Zahlungen rund um die Uhr abwickelt, erweitert zudem seine mögliche Reichweite: Die Federal Reserve hat einen Vorschlag vorgelegt, der FedNows Rolle bei grenzüberschreitenden Zahlungen ausweiten würde.

Nach dem Vorschlag dürfen teilnehmende Institute Intermediäre außerhalb der Federal Reserve Banks nutzen, wie PYMNTS berichtet. Eine Korrespondenzbank oder ein anderer Anbieter könnte den internationalen Teil einer Transaktion abwickeln, während FedNow den US-Anteil in Echtzeit abwickelt. Grenzüberschreitende Überweisungen über Korrespondenzbankketten können Tage bis zur Abwicklung benötigen. Für Unternehmen und Verbraucher könnte das bedeutet schnelleren Zugriff auf Gelder bei einer breiteren Palette internationaler Zahlungsströme.

Für Banken und Fintechs verschärft dies jedoch ein tief verwurzeltes Infrastrukturproblem: Die Zahlungsgeschwindigkeit entwickelt sich schneller als die fragmentierten Datensysteme, auf die sich Banken zur Risikobewertung und Begründung von Freigabeentscheidungen stützen.

Schnellere Netze machen fragmentierte Daten folgenre

Banken bleiben nur wenige Sekunden, um auf Betrug und Sanktionsrisiken zu prüfen, bevor sie entscheiden, ob eine Zahlung über FedNow oder ein anderes Instant-Payment-Netz akzeptiert wird. Grenzüberschreitende Zahlungen machen diese Entscheidung komplexer, da zusätzliche Parteien, Intermediäre, Rechtsräume und regulatorische Anforderungen hinzukommen – ohne den Banken mehr Zeit zur Bewertung zu geben.

Die meisten Finanzinfrastrukturen sind für dieses komprimierte Entscheidungsfenster nicht ausgelegt. Um eine grenzüberschreitende Zahlung in Echtzeit zu bewerten, müssen automatisierte Kontrollen eingehende Zahlungsinformationen sofort mit Kundendaten, Transaktionshistorien und Compliance-Daten aus internen Systemen zusammenführen.

Die isolierten Altsysteme der Banken verhindern oft, dass automatisierte Kontrollen rechtzeitig auf den vollständigen Kontext zugreifen können. Fintechs verfügen zwar über modernere Infrastrukturen, doch ihre Fähigkeit, Zahlungen zu bewerten, hängt weiterhin von Datenaustauschen mit Bankpartnern, Zahlungsabwicklern und Drittanbietern für Compliance ab, die sie nicht vollständig kontrollieren.

Und da die FedNow-Abwicklung nach Abschluss endgültig ist, wird ein übersehenes Signal nach der Bewegung der Gelder deutlich schwieriger zu behandeln sein.

Das bringt Banken mit direktem Anschluss an Instant-Payment-Netze – und Fintechs, die über Bankpartnerschaften auf diese Netze zugreifen – in eine schwierige Lage: eine Zahlung ohne vollständigen Kontext verarbeiten oder eine legitime Transaktion ablehnen, die sie nicht rechtzeitig verifizieren können. Beides, so die Analyse, sei keine tragfähige Grundlage, um Sofortzahlungen sicher und zuverlässig zu skalieren.

Drei Prioritäten für die Verknüpfung von Zahlungsdaten und Risikokontrollen

Wer Geld in Echtzeit bewegt, muss Risiken ebenfalls in Echtzeit bewerten. Das beginnt mit vertrauenswürdigen Daten, erstreckt sich auf die Kontrollen, die auf ihnen basieren, und endet mit einem klaren Nachweis darüber, wie jede Zahlungsentscheidung getroffen wurde.

1. Kritische Daten „bis zum Originaldokument“ zurückverfolgen

Automatisierte Kontrollen zur Bewertung von Echtzeitzahlungen sind nur so belastbar wie die Daten hinter ihnen. Die Autorin bzw. der Autor formuliert den Test so: Kann man die Daten „bis zum Originaldokument“ zurückverfolgen? In der Praxis bedeutet das, dass eine Bank kritische Eingaben – etwa Kundenidentitätsdaten, Transaktionsdetails und Sanktionsprüfdaten – bis zu ihrer autoritativen Quelle zurückverfolgen können sollte.

Diese Verfolgung kann sich kompliziert gestalten, wenn Datensätze durch Altsysteme wandern. Daten können kombiniert, umformatiert, angereichert oder korrigiert werden, bis sie – wie es der Autor ausdrückt – „mishmashed and massaged“ sind. Banken sollten das führende System für jede Eingabe identifizieren, einheitliche Definitionen festlegen und dokumentieren, wie sich die Daten zwischen Quelle und Zahlungskontrolle verändern.

Diese Grundlagenarbeit verschafft der Bank einen governanten Satz vertrauenswürdiger Eingaben, bevor sie beginnt, Echtzeitentscheidungen zu automatisieren.

2. Echtzeitkontrollen um freigegebene Daten herum aufbauen

Sobald Banken die für Instant-Payment-Risentscheidungen erforderlichen Daten identifiziert und geregelt haben, müssen sie diese Quellen mit automatisierten Kontrollen verbinden, die die freigegebenen Eingaben innerhalb von Sekunden abrufen und bewerten können.

Tests des End-to-End-Prozesses unter realistischen Transaktionsvolumina können langsame Verbindungen, inkonsistente Formate oder schwache Integrationen aufdecken. Sie bestätigen auch, ob die breitere Infrastruktur Sofortzahlungen zuverlässig und im großen Maßstab unterstützen kann.

KI-Agenten können diesen Prozess unterstützen, indem sie Aktivitäten in größerem Umfang untersuchen, Muster über Transaktionen hinweg erkennen und Anomalien aufdecken, die traditionelle Kontrollen möglicherweise übersehen. Ihre Rolle sollte klar definiert bleiben: Agenten können Daten analysieren und ihre Ergebnisse in etablierte Risikokontrollen einspeisen, ohne eigenständig zu bestimmen, ob Zahlungen bewegt werden dürfen.

3. Die Nachweise hinter jeder Entscheidung erfassen

Der letzte Schritt besteht darin, einen Nachweis darüber zu erhalten, wie jede Zahlung bewertet wurde. Für jede akzeptierte, abgelehnte oder eskalierte Zahlung sollten Banken automatisch erfassen, welche Daten und Kontrollen die Entscheidung beeinflusst haben, welche Warnungen ausgelöst wurden und warum die Zahlung dieses Ergebnis erhielt.

So entsteht eine belastbare Audit-Spur, ohne die Zahlung zu verlangsamen. Wenn ein Regulierer oder Ermittler eine Transaktion in Frage stellt, kann die Bank die Entscheidung anhand der zum Zeitpunkt der Prüfung erfassten Nachweise rekonstruieren, statt Datensätze manuell aus mehreren Systemen zusammenzufügen.

Risikoentscheidungen auf Zahlungsgeschwindigkeit bringen

Wenn die Abwicklungszeiten schrumpfen, schrumpft auch der Spielraum für Unsicherheit. FedNow kann die Reichweite von Sofortzahlungen erweitern, doch Banken und die Fintechs, die auf diesen Netzen aufbauen, benötigen weiterhin Daten, Governance und automatisierte Kontrollen, um Risiken mit derselben Geschwindigkeit zu managen.

Die Herausforderung besteht darin, diese Entscheidungen belastbar zu halten, wenn die zugrunde liegenden Daten mehrere Organisationen umfassen können. Banken und Fintechs brauchen vertrauenswürdige Eingaben und einen klaren Nachweis der Daten, Kontrollen und Ergebnisse, für die jede Partei verantwortlich ist.

Sofortabwicklung verändert den Zeitrahmen für Geldbewegungen. Sie sollte nicht den Standard verändern, nach dem Entscheidungen getroffen, dokumentiert und verteidigt werden.

Die Analyse wurde auf Global Fintech Series veröffentlicht. LatentView Analytics ist ein KI-gestütztes Analytics-, Data-Engineering- und Beratungsunternehmen, das Unternehmen durch die Nutzung der Kraft der Daten dabei hilft, in der digitalen Welt erfolgreich zu sein.