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neo4j

Governikus GmbH & Co. KG

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.

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.

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.

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