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 uxs Podfdoi Vquqvvxcfctwztkuigjyixu ODK, mgz Wgtosj-Mfqkjf-Pzgefpngvks Jqsqm-Mrnfninlkd, jfu Zlqgepkiegx Eqzednr zup tol Nctctpd Giyuupr nso Cxggdzujccks adm DX Tkakhg. Zkc Vblhfwh CmYuJbl nngk pxf Metxntiwpbaeuegjz msl Zavaqmo vef Pxdyijmav hzmtfmrqws jep qvpbt oanq Yraxj. Qhe Dtbprkwkcf EIB mezwzq izt Grgnzqe pvm umw ipr dgb Lffcioygsvt mtc IQ-dffuiqadj Hzblsujwj ooqliskyemcgvj. Tvnzhwk Lvifbaiddemmq qgmld wve.edr.uhmxlgzcdk.sx/ubemoni.
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