AXIONEE bietet drei zentrale Dienste, die auf modernen KI-Modellen beruhen, insbesondere GANs (Generative Adversarial Networks) und LLMs (große Sprachmodelle):

1. Datenschutzkonforme Erzeugung synthetischer Daten (SDG)

• Technologie: Wir verwenden fortschrittliche tabellarische GANs wie CTGAN, die für komplexe Tabellendaten mit numerischen, kategorialen und binären Datentypen optimiert sind. GANs lernen die tiefen und komplexen Strukturen realer Daten, einschließlich seltener Muster wie Betrug, ohne echte sensible Informationen zu verwenden. So entstehen realitätsnahe synthetische Datensätze, die statistisch mit realen Daten identisch sind, aber keine personenbezogenen Identifikationsmerkmale (PII) enthalten. Dadurch werden DSGVO-Konformität und Datenschutz gewährleistet.
• Wie es funktioniert: AXIONEE erzeugt synthetische Datensätze, die die statistischen Eigenschaften, Verteilungen und Korrelationen Ihrer sensiblen realen Daten präzise nachbilden. Dabei wird garantiert, dass diese Datensätze keine direkt rückverfolgbaren personenbezogenen Informationen enthalten. Eine besondere Innovation besteht darin, hypothetische oder neu auftretende Betrugsszenarien zu simulieren, für die statistisch signifikante Real-Welt-Daten noch nicht existieren könnten. Diese proaktive Generierung neuer Bedrohungsbeispiele stärkt Ihre Erkennungssysteme präventiv und sorgt dafür, dass Ihre Betrugserkennungsmechanismen nicht veraltet werden.
• Anwendungen & Vorteile: Regulatorische und betriebliche Hindernisse beim Datenschutz überwinden, etwa im Hinblick auf DSGVO und Datenhoheit. Die Entwicklung und robuste Validierung neuer KI-Modelle für Personalisierung, Risikobewertung oder Betrugserkennung durch realistische, aber anonymisierte Daten beschleunigen. Den sicheren Datenaustausch für Forschung und Zusammenarbeit erleichtern und flexible, risikofreie Testumgebungen schaffen.

2. Erkennung von Finanzbetrug und Anomalien

• Technologie: Dieser Dienst nutzt vorausschauende KI- und fortgeschrittene Verhaltensanalytiken, wobei ein Portfolio von Machine Learning-Algorithmen (z.B. Isolation Forest, Autoencoders for Outlier Detection) und fortgeschrittenen neuronalen Netzwerken (z.B. Graph Neural Networks zur Analyse von Transaktionsnetzwerken) verwendet wird. AXIONEE bietet eine integrierte und native Lösung zur Verbindung von SDG und Betrugserkennung. Diese Verknüpfung verbessert die Erkennungsleistung und Genauigkeit erheblich. Durch das kontinuierliche Training mit synthetischen Daten, ergänzt um neue Muster aus Dienst 1, entwickelt sich die Erkennungsengine laufend weiter.
• Wie es funktioniert: AXIONEE erkennt auffällige Muster, deutliche Abweichungen vom erwarteten Normalverhalten und mögliche Betrugsschemata in Finanztransaktionen und Daten zu öffentlichen Ausgaben. Die Erkennungsengine lernt laufend und passt sich neuen, anspruchsvollen Betrugsarten an. Damit überwindet sie die Grenzen traditioneller regelbasierter Systeme. Jeder Transaktion oder jedem Ereignis wird ein Konfidenzniveau zugewiesen und daraus eine Zuverlässigkeitsbewertung abgeleitet. Auf dieser Grundlage und anhand konfigurierbarer Schwellenwerte erzeugt das System Alarme (bei einem potenziellen unmittelbaren Betrugsfall mit Handlungsbedarf) sowie Warnhinweise (bei Transaktionen, die eine eingehende menschliche Analyse erfordern). So entsteht ein positiver Rückkopplungskreislauf: Erkannte Muster und Anomalien fließen in den Generator synthetischer Daten zurück und verbessern dessen Fähigkeit, neue oder verdächtige Situationen repräsentativ abzubilden.
• Anwendungen & Vorteile: Erhebliche wirtschaftliche Verluste durch Betrug vermeiden oder verringern und Ineffizienzen beziehungsweise Missbrauch bei öffentlichen Ausgaben erkennen. Die Integrität von Finanzvorgängen stärken und die Dienstleistungsqualität verbessern. Falsch positive Ergebnisse drastisch reduzieren und verdächtige Sachverhalte automatisiert identifizieren und klassifizieren, damit Fachkräfte sich auf strategische Ermittlungsaufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren können.

3. Regulatorische Analyse (in Entwicklung)

• Technologie: Dieser Dienst nutzt große Sprachmodelle (LLMs) innerhalb der geschützten AXIONEE-Umgebung. Die Modelle werden gezielt anhand regulatorischer Referenzen aus dem Finanzbereich und dem öffentlichen Sektor trainiert und feinabgestimmt. Dieser Dienst befindet sich derzeit in der Entwicklungs- und Prototypenphase.
• Wie es funktioniert: Das System analysiert unstrukturierte regulatorische Dokumente wie Gesetze, europäische und nationale Richtlinien, Berichte der italienischen Zentralbank, Rundschreiben und Ausschreibungen. Es extrahiert Schlüsselinformationen, ordnet Texte nach Themen, fasst komplexe Vorschriften zusammen und ermittelt die Auswirkungen neuer Regelungen auf bestehende Produkte oder Prozesse. Gezielte Antworten zu komplexen Texten erleichtern den Zugang zu regulatorischen Informationen erheblich.
• Anwendungen & Vorteile: Compliance-Prozesse und die Verarbeitung regulatorischer Aktualisierungen deutlich beschleunigen. Den Zeit- und Kostenaufwand für die manuelle Analyse rechtlicher und finanzieller Dokumente reduzieren, menschliche Fehler minimieren und eine einheitliche Auslegung von Vorschriften sicherstellen.