Methoden des Maschinellen Lernens sind weit verbreitet, nicht nur in der Informatik, sondern auch in anderen Gebieten wie beispielsweise Compliance. Trotz der weiten Verbreitung ist das Entwickeln von erfolgreichen ML-Anwendunge nach wie vor eine Hexenkunst, die man nicht in Lehrbüchern findet. Hier sind die 12 wichtigsten Erkenntnisse der ML-Spezialisten.
Bereits in einem früheren Beitrag wurde angeregt, Datenschutzprobleme nicht mit der grossen juristischen Keule zu erschlagen, sondern mit intelligenten Technologien zu lösen. Die aktuelle COVID-19-Situation scheint letzteres zu beflügeln. Das mit Schweizer Know How mitentwickelte Protokoll DP3T bildet die Grundlage des API von Apple und Google, welches zukünftige Contact-Tracing-Apps unterstützen soll.
Viele kennen es. Man möchte in Eile noch schnell etwas ausdrucken. Der Drucker funktioniert jedoch nicht, der Billetautomat auch nicht. Und der Zug bleibt auf offener Strecke stehen, vermutlich wegen eines Software Bugs. Leider wurde noch kein Mittel entwickelt, um diese lästigen Viecher gänzlich auszurotten. Bereits 1977 hat Caspers Jones abgeschätzt, dass pro 1000 Zeilen Code mit einer bestimmten Anzahl Bugs zu rechnen ist, welche falsche Ergebnisse oder unerwartetes Verhalten von Computerprogrammen verursachen. Aus Compliance Sicht ist also immer mit Bugs zu rechnen. Was bedeutet das?
Mit "FATF’s crypto travel rule" ist die Empfehlung 16 der FATF gemeint. Die FATF wurde 1989 von der OECD als eine Expertengruppe mit dem Auftrag eingesetzt, die Methoden der Geldwäscherei zu analysieren und die Aufdeckung von Vermögenswerten aus illegaler Herkunft zu ermöglichen [3]. Im Rahmen dieses Auftrags hat die FATF Empfehlungen erarbeitet. Die Empfehlung 16 wird umgangssprachlich "Travel Rule" genannt. Sie verlangt die Nachvollziehbarkeit der "Reise" von virtuellen Vermögenswerten. Konkret sollen die beiden in einer Transaktion involvierten Virtual Assets Service Profider (VASP) Infomationen über Schuldner und Begünstigte austauschen.
Am 13.12.2019 präsentierte eine interdepartementale Arbeitsgruppe den Bericht zu „Herausforderungen der künstlichen Intelligenz", welche sie im Auftrag des Bundesrates verfasst hat. Der Abschnitt 1.6.16 handelt vom Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Justiz, welcher auch Compliance betrifft. In der Europäischen Ethik-Charta für den Einsatz der künstlichen Intelligenz in Gerichtssystemen werden vier Arten unterschieden: (1) zu befürwortende Anwendungen; (2) mögliche Anwendungen, für die starke methodische Vorsichtsmassnahmen getroffen werden müssen; (3) mögliche Anwendungen unter dem Vorbehalt zusätzlicher wissenschaftlicher Untersuchungen; (4) nur unter höchsten Vorbehalten mögliche Anwendungen. Was bedeutet das konkret für Compliance?
