Daniel Schmitt Strategie-Markt ERP, #digitalnormal, BPM

Sherlock Holmes im ERP

Mit künstlicher Intelligenz auf der Suche nach Manipulationen im ERP-System

Künstliche Intelligenz – früher ein Thema, das sich hauptsächlich in Science-Fiction-Filmen und den Köpfen ambitionierter Programmierer abspielte. Doch die Zeiten ändern sich. Manchmal sogar schneller als erwartet. Siri, Cortana, Alexa und Co. sind allgemein zugänglich und aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken. 

Vor ein paar Tagen erst fragte mich mein Smartphone: „Du bist hier: Nikolaus-Kopernikus-Straße 3. Arbeitest du hier?“ Schlau mitgedacht. Die Software hat mein Verhalten analysiert und selbstständig Schlüsse daraus gezogen. Warum ich Ihnen das erzähle? Ganz einfach: Weil wir bei godesys uns fragen: Was wäre, wenn eine schlaue ERP-Software genau das Gleiche täte?

„DeepScan“ soll die Antwort darauf liefern. Was zunächst einmal klingt wie der Deckname einer Geheimdienstaktion, ist in Wirklichkeit eine Forschungsprojekt der Julius-Maximilians-Universität in Würzburg. Sein Untertitel verrät genauer, worum es sich dabei handelt: „Maschinelles Lernen zur automatisierten Erkennung von IKT-Sicherheitsvorfällen und Manipulationsversuchen“.

Im Rahmen des Förderprogramms „IKT 2010 – Forschung für Innovationen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung soll eine allgemeingültige, adaptierbare Scanning-Architektur geschaffen werden, die böswillige Manipulationen von Unternehmensdaten erkennt und abwehrt.

Der Grund dafür ist einfach dargestellt. So praktisch und nützlich ERP-Systeme für Unternehmen sind, sind sie doch auch anfällig für böswillige Manipulationen. Daten können von Hackern und sogar Unternehmensmitarbeitern manipuliert werden. 

Beabsichtigte Nichtlieferungen, erhöhte Bestellungen, Logistikfehler, Veränderungen bei Gehaltsdaten – alles ist möglich und auch schon geschehen. Das Resultat sind im schlimmsten Fall gravierende wirtschaftliche Schäden. 

Unter Leitung des ERP-Experten Prof. Dr. Winkelmann und des KI-Experten Prof. Dr. Hotho soll diese Erkennung möglich gemacht werden. Durch unterschiedliche Methoden und Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens sollen individuelle Bedrohungen erkannt werden, ohne dass vorher eine Datenbank mit möglichen Anomaliemustern gepflegt werden muss. 

Die Funktionsweise ist in etwa vergleichbar mit der eines Viren-Scanners: DeepScan nutzt eine ERP-Fraud-Detection-Logik, die zahlreiche Muster bereits implementiert hat. Mit Hilfe eines hochmodernen Machine-Learning-Verfahrens kann sich diese Architektur selbstständig erweitern und so auch nicht klassifizierte Manipulationen gezielt erkennen.

Da es in Deutschland allein zahlreiche Standard-ERP-Systeme gibt, ist es Ziel des Projekts, eine allgemeingültige, adaptierbare Architektur zu schaffen, die auf die unterschiedlichen Systemlandschaften angepasst werden kann. Ansätze dafür gibt es zwar bei den großen ERP-Herstellern, für den Mittelstand ist das dafür notwendige Know-how aber nicht zugänglich. 

Unsere Arbeit hat gezeigt, dass solche Funktionen aber immer wieder angefragt werden. Deshalb möchten wir dieses Projekt aktiv vorantreiben. Je nach Entwicklungsfortschritt können wir beispielsweise große Mengen anonymisierter Daten liefern, die die künstliche Intelligenz als Lerngrundlage nutzen kann. 

„Es muss bessere Lösungen geben – Systeme, die ein Unternehmen nicht in ein starres Gerüst quetschen, vorgegeben durch die Software, sondern sich an die ständigen Veränderungen am Markt anpassen lassen oder selbst neue Chancen eröffnen“, fasst Godelef Kühl, Vorstandsvorsitzender der godesys AG zusammen. DeepScan kann sich genau zu einer solchen Lösung entwickeln, davon sind wir überzeugt. 

Möchten Sie erfahren, wie es mit diesem Projekt weitergeht? Hier in unserem godesys Blog werden wir regelmäßig von den Fortschritten berichten. Eine spannende Zeit liegt vor uns. Bleiben Sie also am Ball!

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