Nach dem Lernprozess ist der Algorithmus in der Lage, verdächtige Offerten mit erhöhtem Risiko von Preisabsprachen zu identifizieren.
Gerd Altmann
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.
Eine funktionierende Marktwirtschaft ist auf fairen Wettbewerb unter den Markteilnehmenden angewiesen. «Doch immer wieder versuchen Unternehmen, mittels Preisabsprachen den gesunden Konkurrenzkampf zu umgehen», schreibt die Uni Freiburg.
Der Algorithmus bietet Behörden nun Unterstützung bei der Erkennung und Bekämpfung illegaler Absprachen in öffentlichen Ausschreibungen, so die Uni weiter. 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 Unifr in der Mitteilung erklärte. 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. Er kann zwischen Absprachen und normalem Wettbewerb unterscheiden.
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. Als Datengrundlage dienten dabei schweizerische und japanische Ausschreibungen, was zeigt, dass die Methode auch länderübergreifend angewendet werden kann.
