Künstliche Intelligenz gegen Geldwäsche – Verdachtsmeldungen automatisiert analysieren

KI-gestützte Assistenzsysteme für Ermittlungen

Ein weiterer Baustein ist ein spezialisierter Chatbot auf Basis eines großen Sprachmodells (Large Language Model, LLM). Er beantwortet Fragen zu Fällen, erläutert fachliche Hintergründe und unterstützt bei der Navigation in umfangreichen Datenbeständen. Ermittlerinnen und Ermittler erhalten damit eine interaktive Assistenz, die Fachwissen und Datenzugriff kombiniert. Der Chatbot wird lokal betrieben, sodass personenbezogene und ermittlungsrelevante Daten die geschützte Systemumgebung nicht verlassen.

Mit »I-WASH« soll also eine Kombination aus modernen KI-Methoden, graphbasierter Mustererkennung und interaktiver Assistenz entstehen, die den Umgang mit der wachsenden Zahl von Geldwäscheverdachtsmeldungen grundlegend verbessert. Rückmeldungen der Anwenderinnen und Anwender bei der Polizei und dem IFS fließen kontinuierlich in die Entwicklung ein. So entstehen Algorithmen, die nicht nur technisch leistungsfähig sind, sondern auch in den operativen Alltag der Ermittlungsarbeit passen.

Übertragbare KI-Lösungen für weitere Sicherheits- und Finanzakteure

Die im Projekt entwickelten Algorithmen schaffen die Grundlage für weitere industrielle Forschungs- und Entwicklungsprojekte – von der Weiterentwicklung von Anomalieerkennungssystemen über die Integration in Ermittlungs- und Fachsoftware bis hin zur Optimierung spezialisierter Chatbots.

Die Lösungsansätze sind bewusst so gestaltet, dass sie sich auf andere Akteure und Domänen übertragen lassen. Neben Strafverfolgungs- und Polizeibehörden kommen insbesondere Banken, Versicherungen und Einrichtungen des Gesundheitswesens in der Anwendung infrage. Die Verfahren zur Einzelfallanalyse und zur GVM-übergreifenden Mustererkennung lassen sich für bundesweite Lagebilder und weitere Kriminalitätsfelder anpassen – etwa für Betrugsdelikte im Gesundheitswesen. Darüber hinaus eröffnen sie Potenziale für die Betrugserkennung in anderen institutionellen Kontexten, beispielsweise durch Netzwerkanalysen in Sozial- und Wirtschaftsdaten oder durch Anomalieerkennung in großen Datenbanken.

Projektlaufzeit, Förderung und Partner

Das Projekt »I-WASH« wird im Rahmen der BMFTR-Förderrichtlinie »Anwendungen in der zivilen Sicherheit« durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert. Ziel des Projekts ist die Entwicklung KI-gestützter Verfahren zur automatisierten Analyse von Geldwäscheverdachtsmeldungen (GVM), um Ermittlungsbehörden bei der Bewältigung steigender Datenmengen und komplexer Verfahren zu unterstützen.

Wir arbeiten dabei eng mit unseren Projektpartnern, der Polizei Berlin sowie der IFS, einer Tochter der T-Systems, zusammen. Die Polizei Berlin hat in dem Projekt die Konsortialleitung inne und unterstützt es zudem sowohl mit ihrer operativen Erfahrung in der Geldwäscheermittlung als auch mit dem Zusammenbringen der Stakeholder, während die IFS ihre Kompetenz in der Entwicklung sicherheitskritischer IT-Systeme einbringt. Unser Team am Fraunhofer ITWM entwickelt insbesondere KI-gestützte Algorithmen zur automatisierten Auswertung von GVM, graphbasierte Verfahren zur Mustererkennung sowie intelligente Assistenzsysteme auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs).

Die entwickelten Lösungen sollen perspektivisch auch in weiteren Sicherheits- und Finanzbereichen einsetzbar sein. Die Projektlaufzeit ist bis Ende 2027 angesetzt.