Die FINMA-Prüfung
Ihrer Gegenparteien automatisieren.

Der Abgleich über Kennungen liefert sichere Übereinstimmungen. Der Abgleich über Namen liefert nur Kandidaten: Er lenkt die menschliche Prüfung, er entscheidet nicht.

Das FINMA-Archiv von OpenSwissData enthält unter anderem:

Die Registerfelder für den Abgleich

In CSV und SQL ist ein fehlender Wert eine leere Zeichenkette; im JSON fehlt der Schlüssel oder er ist null; im Parquet ist der Wert null. Prüfen Sie in SQL deshalb uid <> '' statt uid IS NOT NULL.

Aufseiten der FINMA werden die Listen «regelmässig aktualisiert», und jede Liste zeigt das Datum ihrer letzten Änderung.1 Die Warnliste ist weder abschliessend noch tagesaktuell.2

Bei OpenSwissData ist die FINMA-Erhebung täglich geplant. Eine Erhebung kann gestoppt werden, wenn ihre Kontrollen fehlschlagen; Lücken werden in quality.json ausgewiesen, und die tatsächlich verfügbare Version steht auf der Produktseite.

Wie oft Sie selbst prüfen, ist eine Frage Ihrer Risikopolitik: zum Beispiel vor jeder neuen Geschäftsbeziehung und danach in regelmässigen Abständen. Die Datei changelog_90d hilft, die von einer beobachteten Änderung betroffenen Gegenparteien gezielt zu prüfen.

1. Zuerst die UID

Das BFS lässt beide Schreibweisen der UID zu, mit oder ohne Bindestrich und Punkte, und die Ergänzung HR oder MWST gehört nicht zur Nummer.3 Bringen Sie beide Seiten auf eine kompakte Form, «CHE» gefolgt von den neun Ziffern: Eine exakte Übereinstimmung in dieser Form ist ein sicherer Abgleich.

2. Dann der LEI

Hat Ihre Gegenpartei einen LEI, vergleichen Sie ihn in Grossbuchstaben mit dem Feld lei. Die Datei ordnet einen LEI nur zu, wenn die UID genau einem LEI bei der GLEIF entspricht: Fehlt ein LEI in der Datei, heisst das nicht, dass die Einheit keinen hat.

3. Zuletzt der Name, mit Vorsicht

Für Gegenparteien ohne Kennung und für die ganze Warnliste, die keine UID enthält, bleibt nur der Name. Normalisieren Sie beide Seiten (Gross- und Kleinschreibung, Akzente, Rechtsformen), suchen Sie Namen, die im anderen enthalten sind, und legen Sie jeden Kandidaten einer menschlichen Prüfung vor.

Die .sql-Dateien des Archivs legen je eine Tabelle mit Textspalten an und füllen sie. Legen Sie in den Ordner des entpackten Archivs eine Datei counterparties.csv:

reference,name,uid
C-001,Exemple Banque SA,CHE-123.456.789
C-002,Exemple Gestion Sàrl,CHE987654321 TVA
C-003,Exemple Conseil AG,

Namen und UID dieses Beispiels sind fiktiv. Laden Sie danach die beiden Tabellen und starten Sie die Prüfungen aus checks.sql; die Option --csv von .import setzt sqlite3 ab Version 3.32 voraus:

sqlite3 check.db < finma_registry.sql
sqlite3 check.db < finma_warnings.sql
sqlite3 -header -column check.db < checks.sql

-- Ihre Gegenparteien: eine CSV-Datei mit den Spalten reference, name und uid
DROP TABLE IF EXISTS counterparties;
.import --csv counterparties.csv counterparties

-- UID auf «CHE» und neun Ziffern gebracht, auf beiden Seiten
CREATE TEMP VIEW counterparty_uid AS
SELECT *, substr(upper(replace(replace(replace(uid, '-', ''), '.', ''), ' ', '')), 1, 12) AS uid_key
FROM counterparties WHERE trim(uid) <> '';

CREATE TEMP VIEW registry_uid AS
SELECT *, substr(upper(replace(replace(replace(uid, '-', ''), '.', ''), ' ', '')), 1, 12) AS uid_key
FROM finma_registry WHERE uid <> '';

-- 1. Übereinstimmungen über die UID, Bewilligungen zusammengefasst
SELECT c.reference, c.name, min(r.name) AS finma_name,
       group_concat(r.licence_type_de, ' ; ') AS authorisations
FROM counterparty_uid c
JOIN registry_uid r ON r.uid_key = c.uid_key
GROUP BY c.reference, c.name;

-- 2. Zu prüfen: keine UID oder UID nicht in der Liste
SELECT reference, name FROM counterparties
WHERE reference NOT IN (
  SELECT c.reference FROM counterparty_uid c
  JOIN registry_uid r ON r.uid_key = c.uid_key
);

-- 3. Kandidaten der Warnliste, zu prüfen: ein Name im anderen enthalten
SELECT c.reference, c.name, w.name AS warning_name, w.date_added, w.source_url
FROM counterparties c
JOIN finma_warnings w
  ON instr(lower(w.name), lower(c.name)) > 0
  OR instr(lower(c.name), lower(w.name)) > 0;

Die erste Abfrage fasst die Bewilligungen eines Unternehmens zusammen. Die zweite listet die zu prüfenden Gegenparteien ohne UID oder ohne Übereinstimmung auf: Das sind keine «nicht bewilligten» Gegenparteien. Die dritte liefert nur Kandidaten; die SQLite-Funktion lower() behandelt nur ASCII-Buchstaben, Akzente bleiben also unterscheidend.

Mit dem JSON

Alle Bewilligungen einer UID mit jq finden:

jq '.[] | select(.uid == "CHE-123.456.789") | {name, licence_type, lei}' finma_registry.json

Um Namen ohne Akzente und Rechtsformen zu vergleichen, genügt eine einfache Normalisierung für robustere Kandidaten:

import csv
import re
import unicodedata

# Häufige Rechtsformen, vor dem Vergleich entfernt (Liste als Beispiel)
LEGAL_FORMS = {"ag", "sa", "sarl", "gmbh", "ltd", "sagl", "kg", "snc", "scs"}

def fold(name: str) -> str:
    text = unicodedata.normalize("NFKD", name).encode("ascii", "ignore").decode().lower()
    return " ".join(w for w in re.findall(r"[a-z0-9]+", text) if w not in LEGAL_FORMS)

with open("finma_warnings.csv", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    warnings = [(fold(row["name"]), row) for row in csv.DictReader(f)]

with open("counterparties.csv", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        key = fold(row["name"])
        if len(key) < 4:
            continue  # Name zu kurz für eine sinnvolle Suche
        for folded, warning in warnings:
            if len(folded) >= 4 and (key in folded or folded in key):
                print(row["reference"], row["name"], "->", warning["name"], warning["source_url"])

Die Liste der Rechtsformen ist ein Beispiel: Passen Sie sie an Ihre Gegenparteien an. Jede ausgegebene Zeile bleibt ein zu prüfender Kandidat.

Damit sich ein Ergebnis später erklären lässt, bewahren Sie zusammen mit ihm auf:

• die Version der Datei, die im Namen des Archivs und in quality.json steht;
• die Datei checksums.sha256 und das Ergebnis ihrer Prüfung;
• das Datum der Prüfung, die bestätigten Übereinstimmungen und die Entscheide zu den Kandidaten.

shasum -a 256 -c checksums.sha256    # macOS
sha256sum -c checksums.sha256        # Linux

Die Daten in changelog_90d sind Beobachtungsdaten zwischen zwei Versionen, keine Entscheiddaten der FINMA.

Der MCP-Server von OpenSwissData bietet das Werkzeug kyc_check ohne Konto und ohne Schlüssel an, mit bis zu 100 Aufrufen pro Stunde und IP-Adresse. Es sucht einen Namen im Register und in der Warnliste, unabhängig von Gross- und Kleinschreibung und Akzenten, und liefert die nächsten Treffer mit ihrer Gesamtzahl. Eine leere Antwort ist keine Konformitätsbescheinigung.

claude mcp add --transport http openswissdata https://mcp.openswissdata.com/jsonrpc

curl -s https://mcp.openswissdata.com/jsonrpc \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"kyc_check","arguments":{"name":"Exemple Banque"}}}'

Der Kauf der Datei eröffnet keinen kostenpflichtigen MCP-Zugang, und neue Pro-Abonnements sind derzeit geschlossen. Details und weitere Clients: Seite des MCP-Servers.

• Die Datei folgt der von der FINMA veröffentlichten UID-Liste bewilligter Unternehmen. Sie umfasst weder das Register der Versicherungsvermittler noch die SRO-Mitglieder oder die kollektiven Kapitalanlagen: Konsultieren Sie diese Quellen direkt.1
• Bewilligungsdaten und detaillierte Status sind in der Liste der FINMA nicht enthalten: Die entsprechenden Felder bleiben leer.
• Ein Abgleich über Namen erzeugt Fehltreffer und kann eine Variante übersehen: Er bleibt eine Vorauswahl vor der Prüfung.
• Eine Zeile der Datei spiegelt die Liste der FINMA zum Zeitpunkt der Erhebung; für einen Entscheid ist die offizielle Quelle massgebend.