Data Mining soll Finanzaffären verhindern helfen

In einem durchschnittlichen Geldhaus werden pro Jahr zwischen einer und drei Millionen E-Mails ausgetauscht – wenn nicht sogar mehr. Mittendrin in diesem Datenhaufen voller Marketingpläne, Zahlenkolonnen und Memoranden können sich potenziell Nachrichten verbergen, die Verdachtsmomente für kommende wie aktuelle kriminelle Machenschaften liefern. Die US-Firma Digital Reasoning will Banken nun helfen, diese kritischen Informationen aufzufinden, bevor es zu spät ist, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe.

Dazu hat sie eine Software entwickelt, die mit Hilfe von Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens problematische Inhalte automatisch auffinden können soll – und zwar aus unstrukturierten Text-Daten, die neben E-Mails auch Twitter-Botschaften oder Bürodokumente sein können. Das Verfahren nutzt statistische Modelle, um Satzteile herunterzubrechen und ihre Bedeutung abzuleiten. Dieser semantische Ansatz ist wichtig, weil es nicht ausreicht, einfach nur nach Schlüsselbegriffen zu suchen.

Die Firma will Banken außerdem helfen, von dem ständig wachsenden geschäftlichen Datenvolumen zu profitieren, das derzeit noch kaum analysiert wird. Immer mehr Firmen sehen darin eine Art Rohstoff, der wertvolle Informationen enthält – solange man ihn sich erschließen kann, auch wenn das eventuell auf Kosten der Privatsphäre der Mitarbeiter geht.

Digital Reasoning wurde vor 12 Jahren gegründet und hat bereits mit Geheimdiensten und der US-Armee zusammengearbeitet, die die Software 2010 in Afghanistan einsetzte, um Rohdaten und Protokolle auszuwerten. Laut CEO Tim Estes reichte es dort beispielsweise aus, nach dem Namen eines Kämpfers zu suchen, um dann alle seine Aliasnamen sowie Verbindungen zu anderen Personen und Terrorgruppen darzustellen.

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(bsc)