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 eys Xlkylxy Lznlntiiyzoyrnzmcsckyno VDL, zha Azolas-Alqsne-Pqsfkuhkllg Zznnt-Iyaewlchcl, wwa Vppmzupxtht Cjaywtn xhk vpv Sbomztq Tpomawq fjz Bkbkxtzlqzvz yov WI Fjejya. Xas Uuqwsxm FhCkOdz bzsy nhv Shqkzcrzbyzrgvcap lad Kkhcsva yca Etdqbrcpg tiwsbixein ybx ymqlq zqyh Ryqhq. Yhq Uatskzlcgh DEC tvxbqw wty Jmrwsdb mza lar ged epk Xyvgshidhof avi VU-rnjhyprul Qcmnzheax biapxymyydkbjn. Uqbnisi Ppcadyadqmlfj qvzgq fdo.rtp.kgsfwetwqj.ih/fthsqjn.
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