{"id":4070,"date":"2023-09-18T06:30:00","date_gmt":"2023-09-18T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/?p=4070"},"modified":"2026-02-11T14:53:32","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:32","slug":"die-aus-dem-online-shopping-bekannte-technologie-graph-analytics-im-einsatz-gegen-die-finanzkriminalitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/die-aus-dem-online-shopping-bekannte-technologie-graph-analytics-im-einsatz-gegen-die-finanzkriminalitaet\/","title":{"rendered":"Die aus dem Online-Shopping bekannte Technologie \u00abGraph Analytics\u00bb im Einsatz gegen die Finanzkriminalit\u00e4t"},"content":{"rendered":"\n<p>Von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/julia-heidelbach-78588887\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Julia Heidelbach<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/pavlo-riabchuk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pavlo Riabchuk<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/madeleine-rebsamen-9024622\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Madeleine Rebsamen<\/a><\/p>\n\n\n\n\n\n<p>Bevor \u00fcber Graph Analytics, respektive die Graphanalyse, gesprochen werden kann, muss zun\u00e4chst klar sein, was ein Graph ist. Mathematisch gesehen handelt es sich dabei um eine \u00ababstrakte Struktur, die eine Menge von Objekten zusammen mit den zwischen diesen Objekten bestehenden Verbindungen, repr\u00e4sentiert\u00bb. Im Alltag begegnen wir der Graphanalyse t\u00e4glich, so zum Beispiel in sozialen Netzwerken, beim Online-Shopping oder bei Streaming-Diensten in Form von \u00abwenn Ihnen diese Serie\/dieses Produkt\/diese Person gefallen hat, k\u00f6nnte Ihnen auch diese Serie\/dieses Produkt\/diese Person gefallen\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>In Unternehmen beheben Graphen seit einigen Jahren erfolgreich die Unzul\u00e4nglichkeiten herk\u00f6mmlicher Datenbanken. Strukturierte Daten, also Daten, die in einer festgelegten und organisierten Form vorliegen, werden in Tabellen gespeichert. Mittels eindeutiger Identifikatoren, sogenannten \u00abUnique Identifiers\u00bb, werden diese ausserdem als zusammengeh\u00f6rend bezeichnet. Datenbanken k\u00f6nnen grosse Datenmengen effizient speichern. Sie sind jedoch nicht geeignet, Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Systemen zu identifizieren und darzustellen. Hier kommen die Graphen ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Versteckte<\/strong><strong> Beziehungen per Mausklick<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Der Einsatz der Graphen-Technologie wurde beim Beispiel der Schweizer Privatbank eingesetzt, um die komplexen und verstreuten Daten aus internen Systemen und externen Datenbanken sowie aus unterschiedlichen Formaten zusammenzuf\u00fchren, um sie f\u00fcr die automatisierte Auswertung aufzubereiten. Als Datengrundlage erstellte die Bank unter anderem aus nachfolgenden Quellen einen zentralen Datenspeicher, auch \u00abData Lake\u00bb genannt, der t\u00e4glich aktualisiert wird:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Interne Daten<\/strong>: Daten aus dem Kernbankensystem, dem Customer Relationship Management (CRM), der Geldw\u00e4schereibek\u00e4mpfung respektive dem Anti Money Laundering (AML) und den Know-Your-Customer (KYC)-Datenbanken<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Externe Daten<\/strong>: Sanktionslisten, Geodaten, Daten aus Open-Source-Intelligence (OSINT)-Abfragen mit World-Check oder LexisNexis<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Im Ergebnis stehen den Compliance Mitarbeitenden der Bank per \u00abMausklick\u00bb s\u00e4mtliche Informationen in einer intuitiven und interaktiven Grafik zur Verf\u00fcgung. So ist zum Beispiel auf den ersten Blick ersichtlich, ob eine Beziehung zwischen einer Kundin oder einem Kunden und einer \u00abEntity\u00bb, also einem Unternehmen, welches beispielsweise auf der Sanktionsliste aufgef\u00fchrt ist, besteht. Ebenfalls wird angezeigt, wie viele Trennungsgrade dazwischen liegen. Dabei dienen Informationen, wie Transaktionen, Adressen, Telefonnummern oder bekannte Beziehungen, als Verbindungsglieder.<\/p>\n\n\n\n<p>In der nachfolgenden Abbildung 1 ist die Verbindung zwischen Dan Koss und dem sanktionierten Darth Vader nur ersichtlich, weil der Graph \u00fcber mehrere Trennungsgrade hinweg die Verbindung \u00fcber den sogenannten \u00abflow of funds<em>\u00bb, <\/em>also den Geldfluss, die gemeinsame Adresse und die Verwandtschaft darstellt.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"770\" height=\"538\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4071\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image.png 770w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-300x210.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-768x537.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-600x419.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 770px) 100vw, 770px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Abbildung 1: Beziehung zwischen Dan Koss und Darth Vader<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Ein Graph sagt mehr als tausend Worte<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Bei einer herk\u00f6mmlichen \u00dcberpr\u00fcfung verbringen Compliance-Teams viel Zeit mit der manuellen Sammlung von Informationen aus verschiedenen Quellen, um ihr Verst\u00e4ndnis f\u00fcr einen Fall aufzubauen. Mit dieser aufwendigen und geistig erm\u00fcdenden Arbeit werden die Informationen aus den einzelnen Datens\u00e4tzen jedoch konzeptionell nicht intuitiv erfasst. Zudem steigt das Risiko menschlicher Fehler oder verpasster Zusammenh\u00e4nge.<\/p>\n\n\n\n<p>Werden dieselben Pr\u00fcfprozesse mit Graph Analytics unterst\u00fctzt, sind Effizienzgewinne, respektive Zeitersparnisse von bis zu 90% zu erwarten. Aber nicht nur der Zeitgewinn ist erheblich, sondern es bleibt auch mehr Zeit f\u00fcr die fachlich anspruchsvollere T\u00e4tigkeit der W\u00fcrdigung der Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<p>Abbildung 2 stellt die Anzeige einer Transaktion im Kernbankensystem mit der Darstellung in einem graphbasierten System gegen\u00fcber:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"954\" height=\"474\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4072\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1.png 954w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1-300x149.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1-768x382.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1-928x461.png 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-1-600x298.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 954px) 100vw, 954px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Abbildung 2: Vergleich Kernbankensystem zu graphbasiertem System<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Die Schweizer Privatbank setzt f\u00fcr die Graphen-Analyse auf die Software \u00abLinkurious\u00bb. Konkret wird das Tool f\u00fcr folgende Anwendungen genutzt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sanktionen<\/strong>: Identifikation von Beziehungen zwischen sanktionierten Personen oder Unternehmen und deren Konten, Transaktionen sowie Gegenparteien, wobei auch indirekte Verbindungen, wie beispielsweise &nbsp;gemeinsame Adressen oder Verwaltungsr\u00e4te, gefunden werden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Asset Tracing<\/strong>: Aufzeigen des \u00abFlow of Funds<em>\u00bb,<\/em> also des Geldflusses, \u00fcber Konten und Gegenparteien hinweg, um unregelm\u00e4ssige Muster oder potenzielle Geldw\u00e4schereiaktivit\u00e4ten aufzudecken.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Know-your-Customer (KYC)\/Holistic client view<\/strong>: Ganzheitliche Risikobewertung durch das umfassende Verst\u00e4ndnis aller Kunden, ihrer Risiken und ihrer Beziehungsnetzwerke.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Komplexe Strukturen<\/strong>: Erkennen verborgener Beziehungen und wirtschaftlicher Eigentumsverh\u00e4ltnisse durch Entwirren komplizierter Eigentumsstrukturen und Unternehmenshierarchien.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Konsolidierte Informationen \u00fcber Gegenparteien: <\/strong>Vertiefte Analyse von Unternehmen, die in verschiedenen Datenbanken unter unterschiedlichen Namen gef\u00fchrt werden, indem doppelt aufgef\u00fchrte Daten entfernt und die Ergebnisse zusammengefasst werden (Deduplikation und Aggregation).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"782\" height=\"351\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4073\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-2.png 782w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-2-300x135.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-2-768x345.png 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/image-2-600x269.png 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 782px) 100vw, 782px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Abbildung 3: Graph zur Analyse komplexer Eigentumsstrukturen<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Vielzahl von Einsatzm\u00f6glichkeiten<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Graph Analytics erm\u00f6glicht die effiziente und verl\u00e4ssliche Analyse und Beurteilung von Beziehungen und vernetzten Daten, welche auf herk\u00f6mmliche Weise nur manuell, zeitaufwendig und fehleranf\u00e4llig zusammengetragen werden k\u00f6nnen. In Bezug auf die Schweizer Privatbank bedeutet dies:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bessere Erkennung:<\/strong> Durch die Analyse vernetzter Daten kann die Bank verd\u00e4chtige Muster, Beziehungen und Aktivit\u00e4ten erkennen, welche mit herk\u00f6mmlichen Analysemethoden m\u00f6glicherweise unbemerkt bleiben w\u00fcrden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Umfassende Risikobewertung:<\/strong> Durch die ganzheitliche Sichtweise kann die Bank Risiken sowohl auf individueller, als auch auf Gruppenebene identifizieren, bewerten und verringern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zeitnahe Reaktion und verbesserte Effizienz:<\/strong> Die Effizienz der Datenauswertung durch die Priorisierung der relevanten Informationen sowie der Verringerung des manuellen Aufwands erm\u00f6glichen es der Bank, direkt auf Erg\u00e4nzungen der Sanktionslisten, Untersuchungen und regulatorische Anfragen zu reagieren und so das Risiko f\u00fcr Reputationssch\u00e4den oder Bussen zu minimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kontinuierliche Verbesserung:<\/strong> Sobald neue Daten zur Verf\u00fcgung stehen kann das Graphen-Modell aktualisiert und verfeinert werden, um die Genauigkeit und Relevanz k\u00fcnftiger Analysen zu verbessern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die flexible Natur von Graphen erm\u00f6glicht demnach eine Vielzahl von Einsatzm\u00f6glichkeiten, welche weit \u00fcber Compliance Prozesse hinausgehen. So sind Anwendungsbeispiele:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Untersuchung von Wirtschaftskriminalit\u00e4t<\/strong>: Aufdecken komplexer Netzwerke von Beziehungen und Verbindungen zwischen Personen, Unternehmen und Transaktionen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Internal Audit<\/strong>: Analyse von vernetzten Datenpunkten, wie Finanztransaktionen, Mitarbeiterbeziehungen und Zugriffsprotokollen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cyber<\/strong>: Datenverkehr, Protokolle, Nutzerverhalten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimierung von Logistik<\/strong>: Analyse von Routen oder Engp\u00e4ssen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Forschung<\/strong>: Daten aus klinischen Studien zur Erkennung von Mustern<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Schliesslich kann die Graphanalyse \u00fcberall dort eingesetzt werden, wo der Bedarf besteht, verborgene Muster, Beziehungen und Erkenntnisse innerhalb komplexer und vernetzter Datens\u00e4tze aufzudecken.<\/p>\n\n\n\t\t<div class=\"detail__member\">\n\t\t<h1 class=\"detail__member--title\">Autorin: Julia Heidelbach<\/h1>\n\t\t<figure class=\"detail__member--img\">\n\t\t\t\t\t\t<!-- <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"788\" height=\"788\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach.jpeg\" class=\"attachment-normal size-normal\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach.jpeg 788w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach-300x300.jpeg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach-150x150.jpeg 150w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach-768x768.jpeg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach-600x600.jpeg 600w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach-698x698.jpeg 698w\" sizes=\"auto, (max-width: 788px) 100vw, 788px\" \/> -->\n\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Julia-Heidelbach.jpeg\" alt=\"\">\n\t\t<\/figure>\n\t\t<div class=\"detail__member--content\">\n\t\t\t<div class=\"detail__member--content--description\">\n\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/julia-heidelbach-78588887\/\" target=\"_blank\">Julia Heidelbach<\/a> ist Co-Head Investigations f\u00fcr Alvarez &amp; Marsal Schweiz und leitet das Dispute Services Team. Sie arbeitet regelm\u00e4ssig mit und f\u00fcr Anwaltskanzleien, Rechts- und Compliance Abteilungen, Staatsanwaltschaften, Gerichten und Aufsichtsbeh\u00f6rden und amtet auch als Gutachterin. Sie ist Wirtschaftspr\u00fcferin und verf\u00fcgt \u00fcber 15-j\u00e4hrige Erfahrung in der Untersuchung von Betrug und Veruntreuung, Korruption\/FCPA, Interessenkonflikte und Industriespionage aus Mandaten in Europa, den USA, Asien, Australien und Afrika. In Ihrer T\u00e4tigkeit bereitet Sie regelm\u00e4ssig Untersuchungsergebnisse f\u00fcr Aufsichtsbeh\u00f6rden (SEC, DOJ, FINRA, FINMA) und Gerichte auf.  \t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n\t\t<div class=\"detail__member\">\n\t\t<h1 class=\"detail__member--title\">Autor: Pavlo Riabchuk<\/h1>\n\t\t<figure class=\"detail__member--img\">\n\t\t\t\t\t\t<!-- <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"586\" height=\"767\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Pavlo-Riabchuk-e1694069392427.jpg\" class=\"attachment-normal size-normal\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Pavlo-Riabchuk-e1694069392427.jpg 586w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Pavlo-Riabchuk-e1694069392427-229x300.jpg 229w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Pavlo-Riabchuk-e1694069392427-533x698.jpg 533w\" sizes=\"auto, (max-width: 586px) 100vw, 586px\" \/> -->\n\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Pavlo-Riabchuk-e1694069392427.jpg\" alt=\"\">\n\t\t<\/figure>\n\t\t<div class=\"detail__member--content\">\n\t\t\t<div class=\"detail__member--content--description\">\n\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/pavlo-riabchuk\/\" target=\"_blank\">Pavlo Riabchuk <\/a> ist Senior Manager bei Alvarez &amp; Marsal Schweiz und leitet im Disputes &amp; Investigations Team die Analytics Services. Er verf\u00fcgt \u00fcber umfangreiche Erfahrungen in Datenanalyse, Softwaretechnik, Cloud Computing und grafikbasierten L\u00f6sungen. Mit \u00fcber 12 Jahren Erfahrung und einem soliden Hintergrund in IT-Technologie und Informatik unterst\u00fctzt er Kunden aus Branchen wie Finanzdienstleistungen, dem \u00f6ffentlichen Sektor und den Versicherungen.\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n\t\t<div class=\"detail__member\">\n\t\t<h1 class=\"detail__member--title\">Autorin: Madeleine Rebsamen<\/h1>\n\t\t<figure class=\"detail__member--img\">\n\t\t\t\t\t\t<!-- <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"800\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen.jpg\" class=\"attachment-normal size-normal\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen.jpg 800w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen-300x300.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen-150x150.jpg 150w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen-768x768.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen-600x600.jpg 600w, https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen-698x698.jpg 698w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/> -->\n\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/09\/Foto-Madeleine-Rebsamen.jpg\" alt=\"\">\n\t\t<\/figure>\n\t\t<div class=\"detail__member--content\">\n\t\t\t<div class=\"detail__member--content--description\">\n\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/madeleine-rebsamen-9024622\/\" target=\"_blank\">Madeleine Rebsamen<\/a> ist Senior Manager im Disputes &amp; Investigations Team von Alvarez &amp; Marsal. Sie ist in Westeuropa seit vielen Jahre in den Bereichen internationale Beratung und Ermittlung t\u00e4tig und verf\u00fcgt \u00fcber fundierte Kenntnisse in der Geldw\u00e4schereibek\u00e4mpfung, im Bereich Compliance sowie in der Untersuchung von Betrugsf\u00e4llen und Fehlverhalten inklusive E-Discovery. Mit ihrem Hintergrund im Bankenbereich, als SAP-Beraterin, einem Bachelor in Wirtschaft und Betriebs\u00f6konomie sowie einem <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/weiterbildung\/mas\/ifz\/economic-crime-investigation\/\" target=\"_blank\">Master in Economic Crime Investigation<\/a> der <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/\" target=\"_blank\">Hochschule Luzern (HSLU)<\/a> kann sie effizient auf komplexe investigative Herausforderungen reagieren.\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Exponentiell gr\u00f6sser werdende Datenvolumen, eine stetig wachsende Zahl von Apps und Systemen sowie zunehmend komplexe Anforderungen aus internationalen Regulierungen machen die Bek\u00e4mpfung von Financial Crime, kurz FinCrime, immer aufwendiger. 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