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Meldung
17.11.2025

ATTENTION!: KI deckt Muster illegaler Handelsaktivitäten auf

Im deutsch-singapurischen Forschungsprojekt ATTENTION! ist ein Ansatz entstanden, der illegale Handelsaktivitäten wie Schmuggel, Fälschungen oder Geldwäsche besser erkennbar macht. Erklärbare, graphbasierte KI-Modelle können verdächtige Muster in internationalen Handelsströmen identifizieren und Hinweise auf verborgene Netzwerke liefern.

Globale Handelsströme und KI
Globale Handelsströme – und KI, die verdächtige Muster erkennt
© Pixabay / Pete Linforth
Globale Handelsströme und KI

Illegale Handelspraktiken verursachen weltweit erhebliche wirtschaftliche Schäden. In Europa vernichten Schmuggel und Fälschungen Schätzungen zufolge jährlich rund 470.000 Arbeitsplätze und entziehen legalen Unternehmen Milliardenbeträge. Gleichzeitig stehen Behörden und Unternehmen vor der Herausforderung, dass das enorme Handelsvolumen mit den verfügbaren Kontrollkapazitäten kaum zu bewältigen ist. Oft werden zwar einzelne Sendungen aufgegriffen, die kriminellen Strukturen dahinter bleiben jedoch unerkannt. 

Wie KI illegale Handelsmuster sichtbar macht

ATTENTION! hat ein datengetriebenes Verständnis dafür geschaffen, wie sich solche Muster im Handel wissenschaftlich fundiert identifizieren lassen. Dafür integrierte das Projekt Daten aus zahlreichen Quellen – darunter Unternehmensdaten, internationale Import-/Exportdatenbanken, Webseiten und Kundenbewertungen – und wertete sie mithilfe belastbarer, erklärbarer KI-Modelle aus. Durch die graphbasierte Analyse lassen sich auffällige Handelsmuster und ganze Netzwerke sichtbar machen, sodass illegale Aktivitäten ganzheitlich untersucht werden können. 

Ergänzt wurde dies durch eine benutzerfreundliche Cloud-Oberfläche, über die sich Unternehmen überprüfen lassen. Als zentraler Projekterfolg entstand ein Prototyp, aus dem eine marktreife Cloud-Software entwickelt werden kann. Sie soll Händler automatisch analysieren, Handelsnetzwerke visualisieren und so die Bekämpfung illegaler Aktivitäten effektiver machen – bei gleichzeitig geringerem Personalaufwand. 

Von der Forschung zur marktreifen Lösung

Nach Projektende planen die beteiligten Firmen, den Software-Prototypen weiterzuentwickeln und werben dafür um Investoren sowie Pilotkunden. Software- und Analyseunternehmen konnten Erkenntnisse aus Usertests sowie den Umgang mit den Daten bereits in ihre Arbeit integrieren. Die beteiligten Universitäten haben zudem methodische Pionierarbeit in der KI-gestützten Analyse komplexer Handelsdaten geleistet, die sie in weiteren Forschungsprojekten fortführen möchten.

Weiterführende Informationen

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