Fraunhofer SIT

MaLeFiz - Maschinelles Lernen zur effizienten Identifikation auffälliger Finanztransaktionen

Informationen

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.