
Italiens Sozialversicherung setzt auf künstliche Intelligenz bei der Betrugsbekämpfung
Die letzte Entscheidung hat der Mensch.
Dr. Sch.-W. – 11/2019
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.