Die letzte Entschei­dung hat der Mensch.

Kinderherzen schlagen höher, wenn sich bald auf dem Gabentisch Accessoires aus der eisigen Welt des „Frozen“ ausbreiten. Weniger erfreut dürften grenzüberschreitend tätige Wirtschaftsteilnehmer sein, wenn ihnen die kühlen Algorithmen der Software „Frozen“ einen Verstoß gegen die europäischen Entsendevorschriften nachweisen. Auf der Basis von „Big-Data“ Analysen mehr als einer Million A1-Formulare entwickelt das Programm ein prädiktives Modell, das in der Lage ist, die größten Risiken illegaler Aktivitäten zu identifizieren und entsprechende Fälle aufzudecken.

Interessante Details, vor allem beim Übergang von repetitiven Funktionen zu „selbstlernender Intelligenz“,  erläuterte uns Antonella Lilla in der Generaldirektion der italienischen Sozialversicherungsinstitution INPS, verantwortliche Direktorin für den Bereich Einkommen und Beitrag, Risikoanalyse und Betrugsvermeidung. Damit die Software ihre Funktionen erfüllen kann, muss sie kontinuierlich mit Fällen aus der laufenden Praxis „trainiert“ werden – Fälle, in denen Mitarbeiter Betrug aufgedeckt und Konsequenzen gezogen haben. Wegen der engen Kooperation von Mensch und Maschine beschreibt Antonella Lilla das Instrument als ein „System kollektiver künstlicher Intelligenz“, das in einem Kreislauf ständig dazulernt. Es unterbereitet den verantwortlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern konkrete Entscheidungsvorschläge. In all diesen Fällen hat jedoch der Mensch das letzte Wort. Verdachtsfälle geben den Anstoß zu weiteren Inspektionen, auf deren Grundlage dann gegebenenfalls eine endgültige Entscheidung getroffen wird. Diese wird dann wiederum in das System „Frozen“ eingespeist, das so gar nicht „eingefroren“ wirkt.

Möglicherweise lässt sich aus dem Modell einiges für andere Anwendungsfälle im Bereich der Sozialversicherung ableiten. Sorge bereitet der enorme Anfall von personenbezogenen Sozial- und sonstigen Daten. Mit diesen Risiken umzugehen, wird eine der großen Herausforderungen beim Umgang mit „Big Data“ sein.