Die Leistung und Effektivität von Screening-Programmen gerät aufgrund der sich schnell ändernden und steigenden behördlichen Anforderungen zunehmend unter Druck. Die Funktionen, um Risiken zu erkennen, können in bestehenden Systemen nicht mithalten. Ein typisches Symptom für ein ineffizientes Screening ist ein stetig wachsender Rückstand an Screening-Warnungen und ein untragbar hohes Maß an Fehlalarmen. Beide Faktoren wirken sich direkt auf die Betriebskosten aus.
Kern einer effektiven Screening-Lösung ist die Steigerung der Vollständigkeit und Genauigkeit von Daten, die vom Screening-Programm erfasst werden. Um die Abgleich- und Filterleistung des Screening-Programms zu optimieren, müssen die Daten vollständig und von hoher Qualität sein, was letztendlich zu einer Steigerung der Erkennungsraten für True-positive-Fälle und der Betriebseffizienz führt.
Neben der Sicherstellung, dass das Screening-Programm mit präzisen Daten Spitzenleistungen erbringt, können neu auftretende KI- und Analysemethoden auch zur Behebung betrieblicher Effizienzprobleme im Zusammenhang mit Falluntersuchungen eingesetzt werden.
Techniken des maschinellen Lernens können mit Prognoserechnungen gekoppelt werden, die auf bisherigen Ermittlungsergebnissen basieren, um die Anzahl der Warnungen erheblich zu verringern, die sicher angeordnet werden. Dadurch können sich Ermittler auf diejenigen Fälle konzentrieren, die mit der höchsten Wahrscheinlichkeit richtig positiv (true positive) sind.
Durch den Aufbau von Prozessen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu vollständigen und genauen Daten führen, und die Optimierung eines Moduls zur Vermeidung von Fehlalarmen können Aufwand und Kosten gesenkt werden.