Im Rahmen des PoC integrierte Deloitte die Daten aus den vorliegenden Excel-Tabellen in die Graphdatenbank. Grundsätzlich lässt sich jedoch die Datenintegration weiter optimieren und automatisieren. Die Neo4j-Abfragesprache Cypher stellt dafür unterschiedliche Funktionen bereit. Beispielsweise können CSV-Dateien aber auch JSON- oder XML-Daten eingelesen werden. Auch der Zugriff auf Datenbanken mittels Standardschnittstellen wie JDBC oder ODBC ist möglich. Wenn eine Behörde schon ein sogenanntes ETL-Tool (ETL = Extract, Transform, Load) benutzt, kann theoretisch auch dieses eingebunden werden, um Daten in den Graphen zu integrieren.
Das Speichern der Daten im Graphen stellt zudem eine hohe Datenqualität sicher. Unter Einsatz von „Fuzzy Logic“ lassen sich unterschiedliche Schreibweisen eines Namens oder eines Unternehmens automatisch erkennen. Ein Score zeigt an, wie stark Begriffe einander gleichen. So lassen sich Duplikate und zusammengehörige Datensätze identifizieren, bereinigen und konsolidieren. Recherchieren Ermittler beispielsweise nach Informationen über einen bestimmten Antragsteller, erscheinen in der Volltextsuche alle Ergebnisse – einschließlich „ähnlicher“ Treffer – gelistet nach ihrer Relevanz.
Einfache Bearbeitung, anschauliche Visualisierung
Vor allem erfüllt Graphtechnologie die von Deloitte gesetzten PoC-Anforderung für eine anschauliche und realitätsnahe Aufbereitung der Daten. Die Ansicht über das Visualisierungstool Neo4j Bloom bietet einen umfassenden „Completeness Check“. Anwendern wird sofort offensichtlich, warum ein Antrag in der Betrugsfallprüfung gelandet ist und worauf bei der Prüfung der Fokus gelegt werden soll. Zudem ist es möglich nach einzelnen Anträgen zu filtern, alle Betrugsfaktoren sowie Properties und verbundene Knoten anzuzeigen und einzelne Properties von Anträgen simultan zu bearbeiten.
Anschauliche Visualisierung der Daten im Graph-Modell
Neben Neo4j Bloom setzte Deloitte auf NeoDash, um das Reporting über aktuell zu bearbeitende Anträge zu optimieren. Individuelle Dashboards geben einen Überblick über den aktuellen Projektfortschritt, noch ausstehende Anträge oder bislang veranschlagte Summen.
Die übersichtliche Darstellung von komplexen Zusammenhängen im Graph-Modell und die intuitive Abfrage stellten sich als zwei entscheidende Vorteile des PoC-Projekts heraus: Denn im Graphen gewinnen Anwender auch ohne explizites Programmier-Know-how eine ganzheitliche Sicht auf Daten und können das Tool effektiv für ihre Arbeit nutzen.
Theoretisch kann die graphbasierte Lösung zur Betrugsaufdeckung auch mit NLP (Natural Language Processing)-Funktionalitäten ausgestattet werden, um Abfragen in natürlicher Sprache zu stellen. Eine Frage ans System könnte dann lauten: „Zeig mir alle Anträge von Unternehmen X mit einem Betrugswert größer Y.“ Auch dynamisch generierte Suchwerte in der Textabfrage sind denkbar (Beispiel: X als Fuzzy-Suche eines Unternehmensnamens, Y als Betrugswert).
Der nächste Betrugsfall kommt bestimmt
Das Fazit von Deloitte nach der erfolgreichen Abwicklung des PoC ist dabei vielversprechend. So sind die Analysten aus dem Bereich Financial Advisory – Forensic FSI überzeugt, dass sich das Datenmodell im Graphen auf unterschiedlichste Anwendungsszenarien der Betrugsaufdeckung und des Risikomanagements übertragen lässt. Der Knowledge Graph kann kontinuierlich weiterentwickelt und mit neuen Informationen ausgebaut werden. Die Definition von Knoten und Kanten ist dabei einfach und intuitiv, solange das entsprechende Fachwissen (Domänenwissen) vorhanden ist. Von der Analyse des Problems bis zur ersten Abfrage vergehen bei solchen Projekten nach Einschätzung von Deloitte oft nur wenige Tage.
Stand: 08.12.2025
Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Einwilligung in die Verwendung von Daten zu Werbezwecken
Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, Max-Planckstr. 7-9, 97082 Würzburg einschließlich aller mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von redaktionellen Newslettern nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen können hier abgerufen werden.
Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere (redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.
Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln, die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen. Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „Datenabgleich zu Marketingzwecken“ in der Datenschutzerklärung entnehmen.
Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu Marketingzwecken.
Recht auf Widerruf
Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter https://contact.vogel.de abrufbare Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde ich in der Datenschutzerklärung, Abschnitt Redaktionelle Newsletter.
Anreize für Bund und Länder
Für Bund und Länder könnte der Graph-PoC durchaus Anreize geben, neue Verfahren und Technologien bei der Betrugsprävention einzusetzen – egal ob im Kampf gegen Geldwäsche, Steuerhinterziehung, Sozialbetrug oder bei der Überprüfung von Anträgen im Rahmen der Energie-Krise (Stichwort: Energie-Härtefallhilfe, EFH). Denn Versuche, staatliche Hilfen zu missbrauchen und Gelder zu unterschlagen, sind auch hier leider oft nur eine Frage der Zeit und Gelegenheit.
Stefan Kolmar Vice President Field Engineering EMEA und APAC, Neo4j