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Künstliche Intelligenz soll illegale Preisabsprachen enttarnen

Adam Quadroni, Whistleblower im Buendner Bauskandal, aufgenommen am Donnerstag, 10. Mai 2018, in Ramosch. (KEYSTONE/Gian Ehrenzeller)
Adam Quadroni, Whistleblower in einem Bündner Bauskandal. Solche Fälle von Preisabsprachen in öffentlichen Ausschreibungen sind Gift für die Wirtschaft.Bild: KEYSTONE

Künstliche Intelligenz soll illegale Preisabsprachen enttarnen

Ein von der Uni Freiburg und Fachleuten beim Bund entwickelter Vergleichsalgorithmus biete Behörden nun Unterstützung bei der Erkennung und Bekämpfung illegaler Absprachen.
01.06.2023, 15:1301.06.2023, 15:14
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Eine neue künstliche Intelligenz kann illegale Preisabsprachen aufdecken. Das von der Universität Freiburg und der Wettbewerbskommission (Weko) entwickelte Programm zeigte in Tests eine Erfolgsquote von über 90 Prozent.

Der Algorithmus biete Behörden nun Unterstützung bei der Erkennung und Bekämpfung illegaler Absprachen in öffentlichen Ausschreibungen, wie die Universität Freiburg (Unifr) am Donnerstag mitteilte.

KI lernt aus bekannten Fällen

Die Forscher trainierten dafür ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Programm mit historischen Daten, die sowohl Ausschreibungen mit nachgewiesenen Preisabsprachen als auch Ausschreibungen ohne Absprachen enthalten.

Preisabsprachen hinterlassen oft bestimmte Muster oder Anomalien in den angebotenen Preisen, wie die Uni Freiburg in der Mitteilung erklärt. Durch den Lernprozess mit den vorliegenden Daten erkenne die künstliche Intelligenz diese Muster und könne zwischen Absprachen und normalem Wettbewerb unterscheiden.

«Die Methode basiert auf einem Vergleich der Preiseingaben von Anbietern und Mitbietenden, weil Absprachen oft bestimmte Muster in den offerierten Preisen hinterlassen. Ein bestimmtes Unternehmen wird beispielsweise eine Ausschreibung gewinnen, wenn seine Preisofferte erheblich tiefer ist als jene der ‹Konkurrenz›. Anhand nachweislich abgesprochener Beispiele lernt die künstliche Intelligenz derartige Preismuster, um Fälle mit und ohne Absprachen voneinander zu unterscheiden. Nach dem Lernprozess ist der Algorithmus in der Lage, verdächtige Offerten mit erhöhtem Risiko von Preisabsprachen zu identifizieren.»
quelle: unifr.ch

Die Methode identifizierte in ersten Tests 19 von 20 Unternehmen korrekt als Kartellmitglieder oder Wettbewerber, wie die im Fachblatt «International Journal of Industrial Organization» veröffentlichten Resultate zeigen.

Quellen

(dsc/sda)

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