{"id":631,"date":"2021-01-14T09:03:54","date_gmt":"2021-01-14T09:03:54","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/uni-abbl-erforschen-ki-fuer-due-diligence-pruefung-gegen-geldwaesche\/"},"modified":"2021-01-14T09:03:54","modified_gmt":"2021-01-14T09:03:54","slug":"uni-abbl-erforschen-ki-fuer-due-diligence-pruefung-gegen-geldwaesche","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/uni-abbl-erforschen-ki-fuer-due-diligence-pruefung-gegen-geldwaesche\/","title":{"rendered":"Uni &amp; ABBL erforschen KI f\u00fcr Due Diligence-Pr\u00fcfung gegen Geldw\u00e4sche"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Das Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universit\u00e4t Luxemburg sowie die Luxemburger Bankenvereinigung (ABBL) und die <i>Fondation ABBL pour l\u2019Education Financi\u00e8re<\/i> haben heute eine neue Partnerschaft verk\u00fcndet. Zusammen werden sie vertrauensw\u00fcrdige Tools K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) f\u00fcr sofortige Sorgfaltspr\u00fcfungen zur Bek\u00e4mpfung von Geldw\u00e4sche erforschen und entwickeln. Im Rahmen des Projekts will man eine Methodik und unterst\u00fctzende Tools entwickeln, um KI pr\u00fcff\u00e4hig, nachvollziehbar und sicher zu machen.<\/p><p>Mithilfe von KI-Systemen werden Datenmodelle erlernt, die dann genutzt werden, um Entscheidungen zu treffen. KI-Tools k\u00f6nnen jedoch Fehler produzieren, die die Ergebnisse verzerren. Beispielsweise \u201elernen\u201c KI-Systeme manchmal, Menschen aufgrund ihres sozio\u00f6konomischen Status, Geschlechts oder Herkunftslandes unterschiedlich zu behandeln. Verzerrungen k\u00f6nnen entweder unbeabsichtigt durch die Art und Weise, wie das System \u201egeschult\u201c oder codiert wird, oder durch b\u00f6swillige Eingriffe entstehen. In beiden F\u00e4llen ist es erforderlich, diese Systemfehler zu identifizieren und zu beheben, damit die KI-Tools in finanziellen Belangen zuverl\u00e4ssig funktionieren. Mit blo\u00dfem Auge sind diese Fehlfunktionen jedoch nicht leicht zu erkennen. In vielen Unternehmen wird nicht nachverfolgt, wie KI-Systeme arbeiten, und einfache Lernmodell-bezogene Fragen wie \u201ewer, wie und wann\u201c bleiben unbeantwortet.<\/p><p>Die grundlegende Bedeutung dieser Fragen wird vor allem in Bezug auf Pr\u00fcfungen zur Bek\u00e4mpfung von Geldw\u00e4sche (AML; Anti-money Laundering) sichtbar, die f\u00fcr Finanzinstitute im Zusammenhang mit den wachsenden Compliance-Verpflichtungen von zentraler Bedeutung sind. Diese notwendigen Verwaltungsabl\u00e4ufe sind komplex und kostspielig. Aufgrund des weltweiten Einsatzes sofortiger Zahlungsl\u00f6sungen mussten Finanzinstitute gezwungenerma\u00dfen die Vertrauensw\u00fcrdigkeit von KI-Tools f\u00fcr eine sofortige AML-Due Diligence-Pr\u00fcfung untersuchen.<\/p><p>Wie wichtig eine Vertrauensw\u00fcrdigkeit bei KI-Tools ist, wurde bereits durch die gemeinsame Arbeit von ABBL und SnT im Zuge ihrer Partnerschaft hervorgehoben. In Abstimmung mit ihren Mitgliedern hat die ABBL ein neues Projekt mit SnT und der Unterst\u00fctzung der <i>Fondation ABBL pour l\u2018Education Financi\u00e8re<\/i> eingeleitet, um eine L\u00f6sung zu entwickeln, die Banken f\u00fcr ihre KI-basierten sofortigen AML-Pr\u00fcfungen anwenden k\u00f6nnen. Im Laufe des Projekts werden SnT-Forscher gemeinsam mit ABBL-Mitgliedern sicherstellen, dass die Arbeit den Herausforderungen der Praxis entspricht. Interessierte ABBL-Mitglieder werden durch die Pr\u00fcfung der Methodik und Wirksamkeitsnachweise w\u00e4hrend dieses Prozesses mithelfen, um sicherzustellen, dass die Arbeit auf praktische gesch\u00e4ftliche und regulatorische Herausforderungen abzielt.<\/p><p>\u201eIn KI steckt ein enormes Potenzial, Prozesse komplett zu automatisieren und Mitarbeiter*innen einen intelligenten Assistenten zur Seite zu stellen. Durch das Ph\u00e4nomen der Verzerrung wird uns jedoch auch die Komplexit\u00e4t bewusst, mit der wir uns vor einer kompletten KI-Integration befassen m\u00fcssen\u201c, so Prof. <a href=\"https:\/\/wwwde.uni.lu\/snt\/people\/radu_state\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Radu State<\/a>, Leiter des Projekts bei SnT. \u201eUnsere langj\u00e4hrige Partnerschaft mit ABBL und der <i>Fondation ABBL pour l\u2019Education Financi\u00e8re<\/i> ist f\u00fcr uns von unsch\u00e4tzbarem Wert, denn so gewinnen unsere Forscher tiefe Einblicke in die praktischen Herausforderungen gewinnen, mit denen Unternehmen in der Praxis konfrontiert sind.\u201c<\/p><p>\u201eWir setzen darauf, dass Technologien wie KI daf\u00fcr sorgen, dass Luxemburg weiterhin Drehkreuz im internationalen Finanzwesen bleibt, und damit wir neuen Technologien, wie der sofortigen AML-Pr\u00fcfung, vertrauen k\u00f6nnen. Unsere dreij\u00e4hrige Zusammenarbeit mit SnT spielt dabei eine zentrale Rolle. Es verbindet uns mit hochqualifizierten Forschern, die an zukunftsweisenden Technologien arbeiten, die in den kommenden Jahrzehnten f\u00fcr unsere Verbandsmitglieder von zentraler Bedeutung sein werden\u201c, sagte Anna Kautz, Head of Innovation, Digital Banking and Payments bei ABBL. \u201eUnser Ziel ist es, die Entwicklung von hochwertigen, g\u00fcnstigen, integrativen Bankdienstleistungen zu unterst\u00fctzen, weshalb Initiativen wie diese von so hoher Bedeutung sind, um den Innovationsvorsprung beizubehalten.\u201c<\/p>\n<h5 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"universitaet-luxemburg\"\n    >\n\u00a9 Universit\u00e4t Luxemburg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) der Universit\u00e4t Luxemburg sowie die Luxemburger Bankenvereinigung (ABBL) und die Fondation ABBL pour l\u2019Education Financi\u00e8re haben heute eine neue Partnerschaft verk\u00fcndet. 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