Die Anomalie-Erkennung ist ein wichtiger Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, der sich mit der automatisierten Identifikation ungewöhnlicher oder abweichender Muster in Daten beschäftigt. Eine Anomalie bezeichnet dabei Datenpunkte oder Verhaltensweisen, die signifikant von der Norm abweichen. Solche Abweichungen können Hinweise auf Fehler, Betrug, Sicherheitsverletzungen, technische Defekte oder seltene Ereignisse sein.
Im Gegensatz zu klassischen Klassifikationsproblemen, bei denen alle Kategorien bekannt sind, ist die Anomalie-Erkennung oft eine Herausforderung, weil Anomalien selten und vielfältig sein können. Deshalb werden häufig unüberwachte oder halbüberwachte Lernmethoden eingesetzt, bei denen das Modell nur mit „normalen“ Daten trainiert wird und danach ungewöhnliche Daten als Anomalien identifiziert. Typische Verfahren sind statistische Methoden, Clustering, neuronale Netze oder spezielle Algorithmen wie Autoencoder und Isolation Forest.
Anwendungsbeispiele finden sich in vielen Bereichen:
Finanzwesen: Erkennung von Betrugsversuchen bei Kreditkartenzahlungen oder Versicherungsansprüchen
Industrie: Früherkennung von Maschinenausfällen oder Qualitätsproblemen (Predictive Maintenance)
IT-Sicherheit: Identifikation von untypischem Netzwerkverkehr oder Cyberangriffen
Gesundheitswesen: Aufspüren ungewöhnlicher Muster in medizinischen Daten, die auf Krankheiten hinweisen können
Durch den Einsatz von KI-gestützter Anomalie-Erkennung können Unternehmen schneller reagieren, Risiken minimieren und Kosten sparen. Allerdings sind die Algorithmen nur so gut wie die Trainingsdaten und benötigen oft eine sorgfältige Anpassung und Überwachung, um Fehlalarme zu reduzieren.
