{"id":13064,"date":"2022-05-31T14:38:08","date_gmt":"2022-05-31T12:38:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16397"},"modified":"2022-07-28T15:30:52","modified_gmt":"2022-07-28T13:30:52","slug":"unabhaengige-ki-pruefung-bescheinigt-best-practice-fuer-betrugspraeventionsloesung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/operational-excellence\/2022-05-31\/unabhaengige-ki-pruefung-bescheinigt-best-practice-fuer-betrugspraeventionsloesung\/","title":{"rendered":"Unabh\u00e4ngige KI-Pr\u00fcfung bescheinigt Best Practice f\u00fcr Betrugspr\u00e4ventionsl\u00f6sung"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_16398\" class=\"wp-caption alignnone\" style=\"width: 680px\" aria-describedby=\"caption-attachment-16398\"><img class=\"alignnone wp-image-16398 size-full\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Unabhaengige-KI-Pruefung-bescheinigt-Best-Practice-fuer-Betrugspraeventionsloesung_MQ.jpg\" alt=\"KI-Pr\u00fcfung\" width=\"680\" height=\"453\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16398\" class=\"wp-caption-text\">KI-Pr\u00fcfung: Ein Audit des Fraunhofer IPA (zweiter Schritt in der Grafik) best\u00e4tigt der ML-Komponente f\u00fcr die Betrugserkennungsl\u00f6sung von Experian eine korrekte Entwicklung und nachvollziehbare Ergebnisse. (Quelle: Experian)<\/figcaption><\/figure>\r\nMaschinelles Lernen (ML) ist die meistgenutzte Methode der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). ML-Systeme lernen anhand von Beispielen weitgehend selbstst\u00e4ndig, bestimmte Muster oder Gesetzm\u00e4ssigkeiten zu erkennen. Die Wirkzusammenh\u00e4nge in einem trainierten Modell liegen allerdings nicht in jedem Fall offen, d.h., die Logik, wie aus den Ausgangsinformationen ein Ergebnis abgeleitet wird, ist oft kaum ersichtlich. Darum wird in der \u00f6ffentlichen Diskussion h\u00e4ufig die Metapher von der Black Box verwendet. Damit geht einher, dass ML-Systeme nicht nur positiv, sondern auch kritisch bewertet werden, was eine zus\u00e4tzliche H\u00fcrde f\u00fcr einen breiteren Einsatz der Technologe bildet.\r\n<h3>Ausf\u00fchrliche Analyse der ML-L\u00f6sung<\/h3>\r\nWie generell bei jeder Verwendung von Modellen ist insbesondere mit ML-Systemen ein verantwortungsvoller und regelkonformer Umgang notwendig. Wie so oft, f\u00fchrt auch hier der technische Fortschritt den Regulator auf den Plan: So arbeitet etwa die EU-Kommission gerade an einem Gesetzesentwurf, um den KI-Einsatz zu regulieren. Damit Kunden auch beim Einsatz der Betrugspr\u00e4ventionsl\u00f6sung AI:drian auf der sicheren Seite sind, hat der Informationsdienstleister Experian, der auch eine Niederlassung in der Schweiz hat, das Fraunhofer IPA beauftragt, zu bewerten, ob die ML-Komponente Transaction Miner unter Beachtung aller Best Practices und Gesetzesvorgaben entwickelt wurde und nachvollziehbare Ergebnisse liefert. Der \u00dcberpr\u00fcfung lagen neben dem Entwurf der EU ein White Paper des T\u00dcV Austria sowie ein KI-Pr\u00fcfkatalog des Fraunhofer-Instituts f\u00fcr Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS zugrunde, die richtungsweisend f\u00fcr zuk\u00fcnftige Marktstandards sind. Mit Abschluss einer sehr ausf\u00fchrlichen viermonatigen Pr\u00fcfungsphase ist diese Untersuchung zu einem positiven Resultat gelangt.\r\n<h3>Mit unabh\u00e4ngiger KI-Pr\u00fcfung Gesetzeskonformit\u00e4t attestieren<\/h3>\r\n\u00bbWir beobachten, dass mehr und mehr ML-Systeme in Bereichen zum Einsatz kommen, die die EU-Kommission als kritisch definiert hat, beispielsweise in selbstfahrenden Autos oder \u2013 wie in diesem Fall \u2013 bei der \u00dcberpr\u00fcfung der Betrugsabsichten und Kreditw\u00fcrdigkeit von Konsumenten\u00ab, erl\u00e4utert Professor Marco Huber, Leiter der Abteilung Cyber Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer IPA. \u00bbNicht alle Details der kommenden EU-Gesetzgebung sind bereits bekannt. Wie jedoch Algorithmen aussehen m\u00fcssen, die faire, erkl\u00e4rbare und nachvollziehbare Ergebnisse liefern, ist zwar nicht trivial, aber auch kein Hexenwerk. Die \u00dcberpr\u00fcfung des Transaction Miners von Experian gab uns die Gelegenheit, einem Produkt unter die Motorhaube zu schauen, das sich bereits im praktischen Einsatz befindet, und an einem standardisierten Verfahren zu arbeiten, das nutzbar ist, sobald die EU-Gesetzgebung rechtskr\u00e4ftig wird.\u00ab\r\n<h3>Arbeitserleichterung um mehr als 95 Prozent<\/h3>\r\nDer von Fraunhofer IPA gepr\u00fcfte Transaction Miner ist die zentrale Komponente in der Betrugspr\u00e4ventionsl\u00f6sung AI:drian, die Experian vor Kurzem in der DACH-Region auf den Markt gebracht hat. Mithilfe der verwendeten ML-Algorithmen ist AI:drian in der Lage, Online-Betrugsversuche zuverl\u00e4ssiger zu erkennen als bisherige Systeme. Bei einem Pilot-Kunden aus der E-Commerce-Branche waren 99,9 Prozent der Transaktionen, die der Transaction Miner aufgrund seines Trainings als legitim identifizierte, nicht betr\u00fcgerisch und wurden entsprechend nicht abgelehnt. Statt monatlich rund 7.000 Bestellanfragen mussten daher nur noch 300 manuell gepr\u00fcft werden \u2013 eine Arbeitserleichterung um mehr als 95 Prozent. \u00bbNeue Entwicklungen wie Machine Learning werden von der \u00d6ffentlichkeit kritisch beobachtet\u00ab, kommentiert Martina Neumayr, Senior Vice President Credit Risk &amp; Fraud Services bei Experian DACH. \u00bbEs gibt auch Beispiele, dass ML-Systeme fragw\u00fcrdige Ergebnisse liefern. Mit dem Transaction Miner haben wir eine besonders leistungsstarke ML-Komponente entwickelt, die auch dort einsetzbar ist, wo die EU-Kommission starken Regulierungsbedarf sieht, beispielsweise im Finanzwesen. Genau darum war es uns ein besonderes Anliegen, dass wir transparent agieren und die Technologie unabh\u00e4ngig \u00fcberpr\u00fcfen lassen. Wir glauben, dass der Einsatz neuer Technologien nur auf Akzeptanz treffen kann, wenn es unabh\u00e4ngige Kontrollen wie die durch das Fraunhofer IPA gibt. Umso besser, wenn wir durch diese Pionierleistung den Weg f\u00fcr ein k\u00fcnftiges standardisiertes Verfahren geebnet haben.\u00ab\r\n<h3>Vielf\u00e4ltiges Angebot rund um \u00bbZuverl\u00e4ssige KI\u00ab<\/h3>\r\nAudits wie das beschriebene sind eines der Kernangebote der Abteilung CCI am Fraunhofer IPA. Einer der dortigen Forschungsschwerpunkte ist das Thema \u00bbZuverl\u00e4ssige KI\u00ab. In diesem Kontext entwickeln die IPA-Experten unter anderem Methoden zur Erkl\u00e4rbarkeit und Absicherung von KI-Systemen. Dazu geh\u00f6rt auch, Audits durchzuf\u00fchren und KI-Systeme als unabh\u00e4ngig und rechtskonform zu validieren bzw. zu qualifizieren. Die Leistungsangebote sind branchenunabh\u00e4ngig und eignen sich f\u00fcr Firmen vom Start-up bis zum Konzern.\r\n\r\n<em>Quelle: <a href=\"http:\/\/www.ipa.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer IPA<\/a>. Weitere Informationen zum erw\u00e4hnten Produkt: <a href=\"https:\/\/www.experian.ch\/\">www.experian.ch<\/a><\/em>\n<p class=\"syndicated-attribution\">Dieser Beitrag erschien urspr\u00fcnglich auf m-q.ch - <a href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/unabhaengige-ki-pruefung-bescheinigt-best-practice-fuer-betrugspraeventionsloesung\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.m-q.ch\/de\/unabhaengige-ki-pruefung-bescheinigt-best-practice-fuer-betrugspraeventionsloesung\/<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Maschinelles Lernen (ML) ist die meistgenutzte Methode der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). ML-Systeme lernen anhand von Beispielen weitgehend selbstst\u00e4ndig, bestimmte Muster oder Gesetzm\u00e4ssigkeiten zu erkennen. Die Wirkzusammenh\u00e4nge in einem trainierten Modell liegen allerdings nicht in jedem Fall offen, d.h., die Logik, wie aus den Ausgangsinformationen ein Ergebnis abgeleitet wird, ist oft kaum ersichtlich. 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