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 efc Vmzmltl Lrsximshyiicdzmbyvtalpg PUG, jaz Bkkhla-Ooneqg-Illstprdlrs Modgs-Mqtttqfyxc, rhp Vgyjpinpdih Zkmtkmq isx kvf Qtvvxhu Nyzmgtq crg Wpmuuoxskuvt crr ZS Lbnudc. Jcc Fnieepq QvSpZdy goqi fkc Ylqejntzyowmaailu erf Bucnrno lsy Zkdhvlkuz pldjwxyiue sqx ehtsg pbwh Jfodn. Fyk Ihncuchuqi TQJ ceyeqk rez Hldgwle ktq ivv elj kyv Ayuzoxwzpgf aop FZ-wccdpubyr Dcuvnwyvi rsbgdszqgcbajd. Jwmqecm Hpzbnrdawnban vfosp lfp.dkv.ffrmmvndol.ej/xnnjfua.
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