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Lernende Systeme

Lernende Systeme sind IT-Programme, die während der Erzeugung von Massendaten laufend auf Grund im Vorhinein eingestellter Regelungen nach Auffälligkeiten suchen.


Lernende Systeme adaptieren dabei die Regeln, nach denen sie Daten als auffällig (= potentiell fraudulent) einstufen, in einem ständigen Lernprozess. Sie entwickeln sich praktisch von selbst in einem quasi-evoluationären Prozess weiter.

Diese Programme sind in der Lage, laufende Geschäftsprozesse, sofern sie in einem ERP-System abgebildet sind, zu überwachen. Sie entlasten damit den prozessverantwortlichen Mitarbeiter bzw. die überwachende Funktion. Gleichzeitig sind damit Vollprüfungen möglich.

Modernste Programme zum Businessmonitoring verbinden dabei eine Fülle verschiedener Informationsquellen und werten sie aus:

  • Daten
  • Texte
  • Bilder

Auf diese Weise können zum Beispiel Geldwäsche oder Betrug aufgedeckt werden. Elemente in einem solchen System können sein:

  • Erstellung und Management von regelbasierten Filtern zur Steuerung und Überwachung von einzelnen Geschäftsprozessen
  • Bibliotheken von vordefinierten Regeln
  • Algorithmen zur Identifizierung unbekannter, aber auffälliger Transaktionen
  • Aufdeckung zusammenhängender, und ungewöhnlicher Transaktionen

Damit solche Systeme einen Vorteil gegenüber CAATs oder Standard IT-Tools haben, müssen sie risikobasiert arbeiten. Die Erstellung von Modellen und Filtern zur Identifizierung doloser Handlungen müssen weitestgehend automatisiert sein. Auch müssen Falschmeldungen weitgehend ausgeschlossen sein.