Von Ralf Keuper

Die Gra­phen­tech­no­lo­gie ist viel­sei­tig ein­setz­bar. War­um das so ist, geht ein Stück weit aus fol­gen­der Beschrei­bung hervor:

Die Gra­phen­tech­no­lo­gie ist ein Ansatz zur Rea­li­sie­rung von Anwen­dungs­sys­te­men durch Gra­phen und mit Hil­fe gra­phen­theo­re­ti­scher Hilfs­mit­tel und Algo­rith­men. Gra­phen wer­den dabei zur Reprä­sen­ta­ti­on von struk­tu­rier­ten Infor­ma­tio­nen ver­wen­det. (Quel­le: Uni Koblenz-Land­au)

Der letz­te Satz ist der für uns ent­schei­den­de: Die Reprä­sen­ta­ti­on struk­tu­rier­ter Infor­ma­tio­nen. Auch im Ban­king hat die Gra­phen­tech­no­lo­gie bereits Ein­zug gehal­ten, vor allem im Bereich Fraud Prevention/​Fraud Detec­tion, wie u.a. aus Gra­phen­ana­ly­sen per Super­com­pu­ting-Platt­form: Mit der Cray gegen kri­mi­nel­le Machen­schaf­ten hervorgeht.

Die Vor­zü­ge der Gra­phen­tech­no­lo­gie im Ver­gleich zu rela­tio­na­len Tech­no­lo­gien, bei denen die Daten aus­schließ­lich in Tabel­len vor­lie­gen, wer­den dar­in wie folgt beschrieben:

Kom­ple­xi­tät und Ver­netzt­heit sind zwei Bedin­gun­gen, mit denen Gra­phen bes­tens zurecht­kom­men; für die Erken­nung rele­van­ter Bezie­hungs­mus­ter zwi­schen hete­ro­ge­nen Daten­ty­pen gibt es daher kein bes­se­res Instru­ment. Was kon­ven­tio­nel­le Tech­no­lo­gien schei­tern lässt, kann die Gra­phen­ana­ly­se in weni­gen Sekun­den vollbringen.

Der spek­ta­ku­lärs­te Fall, bei dem die Gra­phen­tech­no­lo­gie eine Schlüs­sel­stel­lung hat­te, waren die Pana­ma Papers. Dabei wur­de die der­zeit füh­ren­de Gra­phen­da­ten­bank Neo4j verwendet.

Bis­lang wird die Gra­phen­tech­no­lo­gie im Ban­king vor­wie­gend im Bereich Fraud ein­ge­setzt. Dazu eini­ge Beiträge:

• Using graph data­ba­se tech­no­lo­gy to unra­vel ban­king fraud
• Depen­den­cy Manage­ment With Neo4j at the Roy­al Bank of Scotland
• Impro­ving First-Par­ty Bank Fraud Detec­tion with Graph Databases

Thre­at­Me­trix hat inzwi­schen den m.E. zukunfts­wei­sen­den Digi­tal Iden­ti­ty Graph entwickelt:

Der Graph der digi­ta­len Iden­ti­tä­ten stellt die sich stän­dig ändern­den Ver­knüp­fun­gen zwi­schen Per­so­nen und ihren Gerä­ten, Stand­or­ten, Anmel­de­infor­ma­tio­nen und Ver­hal­tens­wei­sen dar und erstellt ein anpas­sungs­fä­hi­ges, glo­ba­les Rah­men­werk aus anony­mi­sier­ten Nut­zer­iden­ti­tä­ten, das zur Bekämp­fung von Cyber-Kri­mi­na­li­tät ein­ge­setzt wird – ohne dabei den Daten­schutz zu beeinträchtigen.

Damit ist Poten­zi­al der Gra­phen­tech­no­lo­gie im Ban­king jedoch noch lan­ge nicht aus­ge­schöpft, ins­be­son­de­re dann, wenn es dar­um geht, Bezie­hun­gen zwi­schen den Kun­den, ihren Kon­ten, ihren Devices und ihrem Ver­hal­ten her­zu­stel­len – und das daten­schutz­kon­form nach den bestehen­den Geset­zen und dem­nächst nach GDPR und ePri­va­cy. In etwa das, was unter dem Schlag­wort Iden­ti­ty Mar­ke­ting kursiert.

Wei­te­re Informationen:

Thom­son Reu­ters graphs finan­cial rela­ti­onships in industry-first

Gra­phen­ori­en­tier­te Systeme