Neues DFG-Projekt: mit Deep Learning auch komplexen Versicherungsbetrug aufspüren

20. Januar 2021, von Andrea Bükow

Foto: HCHE

Gemeinsam mit Prof. Evgeny Burnaev (Skolkovo Institute of Science and Technology, Russland) wird HCHE-Kernmitglied Prof. Martin Spindler Deep Learning-Architekturen so weiter entwickeln, dass künftig auch Netzwerkstrukturen oder Graphen als Input verwenden werden können. Damit soll es gelingen, betrügerische Netzwerke im Versicherungsbereich, beispielsweise zwischen Ärzten und Apotheken, automatisiert aufzudecken. Das Projekt mit dem Titel "Mathematical methods and algorithms for learning-effective embeddings of semi-structured information for anomaly detection problems" läuft bis 2024 und wird sowohl von der deutschen als auch der russischen Forschungsgemeinschaft gefördert.