Haben Sie bereits schon Erfahrung mit dem Betrug innerhalb von ERP-Systemen gesammelt? Wollen Sie potentielle Schwachstellen im Unternehmen und einen Überblick über Betrugsversuche im Vergleich erhalten?
Dann nehmen Sie gerne an unserer Umfrage teil. Die erhobenen Daten werden anonymisiert behandelt. Die Auswertungsergebnisse stellen wir Ihnen gerne auf Wunsch zur Verfügung. Wir bitten Sie um eine ehrliche und vollständige Bearbeitung des Fragebogens und bedanken uns bereits im Voraus bei Ihnen für die Teilnahme!
Das Team DeepScan begrüßt das EXIST-Team am Lehrstuhl. Heutzutage spielt neben der Anzahl der Daten in ERP-Systemen, auch die Qualität und Verfügbarkeit eine sehr wichtige Rolle. Objektive Handlungsempfehlungen statt Bauchgefühl: Der Business Navigator – das neuste Gründungsvorhaben an der Uni Würzburg – will mit einer Software genau das ermöglichen. Das Projekt wird auch von der Bundesregierung gefördert.
Julian Hornung, Sophie Prauser und Andreas Müller (von links) sind das Team hinter dem Gründungsprojekt Business Navigator an der Uni Würzburg. (Bild: Kristian Lozina / Universität Würzburg)
Wie viele Schrauben müssen wir bestellen? Und wann müssen wir sie bestellen? Solche Fragen will der Business Navigator für Unternehmer beantworten – und das ohne langwierige und aufwändige Recherchen. Das neuste Gründungsvorhaben aus der Wirtschaftsinformatik der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) hat eine Software entwickelt, die den Alltag vieler Entscheider in mittelständischen Unternehmen verändern dürfte. Gefördert wird das Vorhaben nun auch von der Bundesregierung durch das EXIST-Programm.
ERP-Programme (Enterprise Ressource Planning) sind in vielen Firmen mittlerweile Standard. Fast alle Vorgänge im Unternehmen werden hier dokumentiert, über alle Abteilungen hinaus – ob Material, Finanzen oder Personal. Doch die Programme haben auch Schwächen: „Viele Daten liegen in diesen Systemen brach. Das Wissen wird einfach nicht genutzt“, erklärt Julian Hornung, Wirtschaftsinformatiker von Business Navigator und zuvor wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik der JMU.
Förderung der Bundesregierung
Rat und Unterstützung fand das Team von Business Navigator beim Servicezentrum Forschung und Technologietransfer (SFT) der JMU, das universitäre Gründungsprojekte betreut. Das SFT half dem Team unter anderem dabei, Stipendien aus dem EXIST-Programm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie zu beantragen. Mit diesem Programm will das Ministerium das Gründungsklima an Hochschulen fördern. Sprich: Es unterstützt Studierende und Beschäftigte, die mittels Firmengründung neue Ideen, Produkte und Dienstleistungen aus den Hochschulen auf den Markt bringen möchten.
Der Antrag bei EXIST hatte Erfolg: Ein Jahr lang sichert das Stipendium den drei Gründern den Lebensunterhalt. Hinzu kommt die Unterstützung der JMU: Neben einer Grundausstattung und Räumlichkeiten wird Professor Winkelmann dem Team als fachlicher Mentor zur Seite stehen.
Der nächste Schritt für das Team besteht nun darin, weitere Pilotkunden zu gewinnen und den Business Navigator stetig zu optimieren. Auch Studierende sind dabei gefragt: Wer einmal Praxisluft bei Gründern schnuppern möchte, kann sich jederzeit an das Team von Business Navigator wenden.
Kontakt
Business Navigator, Gründungsprojekt der Universität Würzburg
In der Industrie wurden Daten lange Zeit über eigene Standards und lokale Netzwerke ausgetauscht. Sie verließen nur selten die Grenzen des eigenen Firmengeländes. Das Konzept der Industrie 4.0 treibt die Vernetzung von Maschinen über das Internet voran und öffnet damit bisher abgeschlossene Systeme für neue Gefahren wie Cyber-Angriffe oder Schadprogramme. Informatik und Gesellschaft stehen in einem engen Wechselverhältnis und sind einem ständigen Wandel unterworfen. Darüber hinaus definieren sich Unternehmen heute immer stärker über ihre Daten. Wer diese Informationen managt, trägt also eine entsprechend große Verantwortung. Demnach erfordert der Schutz von IT-Systemen ein umfassendes Sicherheitskonzept und ein strategisches Informationssicherheitsmanagement.
Im Rahmen des IT -Sicherheitsforums (unterstützt durch die Plattform Industrie 4.0 die der IHK Würzburg Schweinfurt konnte das Forschungsprojekt DeepScan am 14. November sein Vorhaben vorstellen. Nach einem einleitenden Vortrag zum Thema IT-Sicherheit wurden, zusammen mit Geschäftsführern und Vertretern von Unternehmen der Region sowie Mitarbeitern der Industrie- und Handelskammer, Hintergründe, technische und rechtliche Aspekte des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz im betrieblichen Einsatz erläutert. Das Forum wurde von TV-Touring aufgezeichnet, Interessierte können sich durch folgenden Beitrag gerne selbst Eindrücke verschaffen.
DeepLearn 2019 ist eine Summerschool mit globaler Reichweite, welche darauf spezialisiert ist, die Teilnehmer über die neuesten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz zu unterrichten. Im Bereich des maschinellen Lernens und der industriellen Innovation sind effizientere Algorithmen für den Umgang mit großen Datenmengen in den Bereichen Neurowissenschaften, Computer Vision, Spracherkennung, Sprachverarbeitung, Mensch-Computer-Interaktion, Empfehlungssysteme, Lerntheorie, Robotik und natürlich auch der Betrugserkennung unabdingbar. Renommierte Akademiker und Industriepioniere werden Vorträge halten und ihre Ansichten mit dem Publikum teilen.
Anfang Juni hatte das Projekt DeepScan die Möglichkeit sich bei der Veranstaltung „The Future Code“ vorzustellen und sich über die digitale Transformation, Robtik und künstlicher Intelligenz auszutauschen.
Zusammen mit drei weiteren VertreterInnen aus den Disziplinen Rechtswissenschaft, Philosophie und Informatik diskutierte Professor Axel Winkelmann über die Frage, wie KI und Big Data unser Geschäftsleben heute verändert.
Ein paar Eindrücke von der Veranstaltung zeigen wir Ihnen hier.
Im Rahmen des Projekts fand das Statusmeeting aller ML-Projekte in Dortmund statt, welches dieses Jahr vom Kompetenzzentrum ML2R organisiert wurde. Jedes ML-Projekt die Möglichkeit seine Fortschritte und Ergebnisse mit der Forschungsgemeinschaft zu teilen und anschließend im direkten Austausch potentielle Kooperationen und gemeinsame Herausforderungen zu erörtern.
Die Umsetzung datengetriebener Ansätze verlangt neben einem Verständnis für die Daten und der technischen Umsetzung insbesondere die Einhaltung ethischer, sozialer und rechtlicher Kriterien.
Die sogenannten ELSA (auch ELSI)-Kriterien bilden eine wichtige Komponente für Vorhaben im Bereich der Data Science und des Machine Learning, um den Einfluss solcher Systeme auf Mensch und Unternehmen bewusst zu handhaben.
Im Rahmen des Projekts DeepScan bilden die ELSA-Kriterien eine wichtige Komponente, welche den erfolgreichen Einsatz einer Software im Bereich der Maschinellen Erkennung von Betrug beeinflussen können. Das Projektteam DeepScan der Uni Würzburg wurde deswegen vom Projektpartner datenschutz süd am 06. Mai 2019 insbesondere hinsichtlich rechtlicher Aspekte ausführlich geschult. Der Fokus des Workshops lag dabei sowohl auf der aktuellen rechtlichen Lage bei der Entwicklung und dem Betrieb von Machine Learning basierter Software, als auch hinsichtlich des Umgangs mit Daten im Forschungsprojekt. Die Schulung soll dem Projektteam bereits bei der Entwicklung der Anwendung rechtliche Aspekte wie die des Datenschutzes bewusst machen, um ELSA Implikationen möglichst frühzeitig in das Projekt einfließen zu lassen.
Kaum ist das Jahr 2019 angelaufen ist DeepScan in aller Munde. Anfang Januar hatte Professor Axel Winkelmann die Möglichkeit in einem Kurzen Beitrag das Projekt DeepScan im Computer Club des Deutschlandfunk (DLF) vorzustellen.
Zusammen mit Manfred Kloiber erklärte er den Zuhören, um was es sich bei DeepScan handelt und wie man sich die Idee und das grobe Konzept hinter Deepscan vorstellen kann.
In den letzten drei Jahren hat der Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik von Prof. Axel Winkelmann im Forschungsprojekt Komplex-e zentrale Fragestellungen der Einführung elektronischer Standards in einem interaktiven Online-Tool beantwortet. Die Projektergebnisse stehen nun in form eines kostenfreien Fachbuchs zur Verfügung. „Kostenloses Fachbuch: eStandards einfach einführen“ weiterlesen →
Ziel des Verbundvorhabens DeepScan ist die Untersuchung von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenzen zur automatisierten Erkennung von Sicherheitsvorfällen und Manipulationsversuchen in Unternehmenssoftware. Dabei soll unter anderem eine sogenannte „Machine Learning Toolbox“ entstehen, die eine automatische Erkennung von Anomalien und Manipulationsversuchen erlaubt.
Das Bundesministerium Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützt das Vorhaben im Rahmen der Richtlinie zur Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens im Rahmen des Förderprogramms „IKT 2020 – Forschung für Innovationen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung.
