Im Rahmen des Forschungsprojekts „DeepScan“ werden wir potentielle Anomalien, Betrugsmöglichkeiten und Datenmanipulationen in ERP-Systemen analysieren.
Hierbei sind wir auf Ihre Hilfe und Insights angewiesen.
Durch eine Beteiligung an unserer Studie im Januar/Februar 2019 sichern Sie sich die Auswertungsergebnisse und erhalten so, wertvolle Einblicke auch für Ihr Unternehmen.
Wir freuen wir uns sehr über eine Kontaktaufnahme über das folgende Formular:
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.
Ein paar Eindrücke des Besuchs im BR zeigen wir hier. Die Sendung des DLF haben wir ebenfalls folgend verlinkt. https://www.deutschlandfunk.de/computer-und-kommunikation.683.de.html?drbm:date=2019-01-19
Beitrag des DLF zu DeepScan:
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.
Universität Würzburg
Prof. Dr. Axel Winkelmann
Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Andreas Hotho
Lehrstuhl für Informatik VI – DMIR Research Group
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.
