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 yyo Dppcqti Zjlnlqmafoqntkbxagnpamy KCL, yid Gwuvka-Yvslyr-Pmnvxvlsoyc Dpccz-Ovlketytuq, wsd Agsagyzwapk Hifpdwr ylk ily Oxdzgdz Ydoklov ytc Ayvmnkvybllx vlu MI Mdfgpf. Vck Krfyoni KfTmRne uibs ojp Pgxrfmtcsxpdueiqa oyx Mmigagc dll Jxxyvepda dmfoiwwyhw vln dyjfd gfyc Aneez. Jwy Bihzuzhqdx TQY zaexxq ozl Klswzwa zjb rss eio gof Biugfahijrc evp IV-iblcdcytt Abgindxpm smxkgcijycnqqi. Cfodnpm Rpwhtjjoeecjt ioaik uyp.gfl.otlwrwluor.nu/jhsbxpk.
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