Wirtschaftsnews vom 16. Mai 2023

Die Wirtschaftsnachrichten mit Michael Weyland


Thema heute:    KI gegen Geldwäsche
- Forschungsprojekt entwickelt Lösung zur automatisierten
Erkennung von illegalen Finanzflüssen 


 


Im Kampf gegen Geldwäsche arbeiten etablierte
softwarebasierte Erkennungsverfahren zu unpräzise und schlagen
oft falschen Alarm. Ermittlungsbehörden sind dadurch oft
überlastet, denn sie müssen jedem Verdacht nachgehen.



Im neuen Forschungsprojekt MaLeFiz (Maschinelles Lernen zur
Identifikation auffälliger Finanztransaktionen) arbeiten
Forschende jetzt an einer Lösung, die mit maschinellem Lernen -
eine Technik der künstlichen Intelligenz - die Suche nach
illegalen Geldflüssen verbessern und präziser gestalten soll,
sodass weniger Fehlalarme generiert werden.


Zusätzlich entwickeln die Projektpartner Mindestanforderungen und
Kontrollmechanismen für KI-Lösungen, die in der Finanzwirtschaft
eingesetzt werden. Darüber hinaus sollen die Ergebnisse der KI
nachvollziehbar gemacht werden. Beteiligt sind die Deloitte GmbH,
das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT,
die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, die Universität
Leipzig und das Zentrum Technik und Gesellschaft der TU Berlin.
Das Projekt MaLeFiz wird vom Bundesministerium für Bildung und
Forschung finanziert und läuft drei Jahre. Das Fraunhofer SIT
leitet das Projekt und ist für die Entwicklung des KI-basierten
Werkzeugs verantwortlich.  Ein wichtiger Baustein im Kampf
gegen Geldwäsche ist die Analyse von Finanztransaktionen. Die
gängigen Analyseverfahren identifizieren aber zu viele
Verdachtsfälle, die alle individuell von speziell geschulten
Analysten nachgeprüft werden müssen. Die zuständige Behörde, die
Financial Intelligence Unit oder kurz FIU, erhielt allein in den
vergangenen beiden Jahren pro Jahr rund 300.000 Meldungen und hat
aktuell noch rund 290.000 nicht abschließend bearbeitete
Eingänge. Die Methoden der künstlichen Intelligenz versprechen
bessere Analysemöglichkeiten, sprich: weniger Fehlalarme (False
Positives). Für die Entwicklung der technischen Lösung nutzt das
Forschungsteam Methoden des maschinellen Lernens.


Transparente Entscheidungen der künstlichen
Intelligenz


Damit die Ergebnisse solcher Analysen auch vor Gericht Bestand
haben, müssen die IT-Lösungen gewisse Voraussetzungen erfüllen.
So müssen die Entscheidungen einer KI zum Beispiel
nachvollziehbar sein: Die KI soll keine "Blackbox" sein und
einfach eine Liste an Verdachtsfällen ausspucken, sondern
transparent machen, auf welcher Grundlage sie einen Verdachtsfall
markiert. Entsprechend erforscht das Team rechtliche und ethische
Fragestellungen.  


 


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