„Das Gefühl, das Richtige zu tun“
Auf der Seite der Guten gegen Financial Crime kämpfen: Das ist der Job von Dr. Lion Behrens – Senior Data Scientist und Senior Consultant bei Sopra Steria. Hinter der Tastatur ist er im Einsatz gegen finanzielle Verbrechen. Wir haben mit ihm darüber gesprochen, wie erfüllend die Arbeit in der Anti Financial Crime-Einheit bei Sopra Steria ist und wie KI ihn dabei unterstützen kann.
Du bist Senior Data Scientist und Senior Consultant bei Sopra Steria. Waren Daten und die Beratung von Kund:innen immer schon dein Steckenpferd?
Am Anfang meines Studiums hätte ich mir nicht erträumen können, einmal bei einem IT-Beratungsunternehmen zu arbeiten (lacht). Mein Bachelorstudium habe ich im Bereich der Politikwissenschaften absolviert, damals noch mit dem klaren Ziel, einen Karriereweg in der akademischen Forschung einzuschlagen.
Zwei Erfahrungen haben dieses ursprüngliche Ziel maßgeblich verändert. Die erste war die frühe Berührung mit Vorlesungen und Seminaren im Bereich der statistischen Datenanalyse – diese haben mich seit den ersten Wochen begeistert und letztendlich dazu geführt, mich nach meinem Bachelorstudium nur noch der Analyse von Daten zu widmen. Es folgte ein Master in der Statistik und eine Promotion in forensischer Datenanalyse inklusive maschinellem Lernen. Die zweite Erfahrung war die große Lust, mein theoretisches Wissen in praktischen Problemen einzubringen und tatsächlich etwas zu verändern, statt nur theoretische Papiere zu schreiben. Et voilà, so bin ich bei Sopra Steria gelandet.
Wie bist du bei Sopra Steria den vielen neuen fachlichen Herausforderungen entgegengetreten?
Bei Sopra Steria wird niemand allein gelassen und die neuen Herausforderungen für alle Einsteiger:innen – unsere sogenannten New Joiner – werden gemeinsam gemeistert. Zuerst einmal bin ich Teil eines tollen Teams, in dem ich die erfahrenen Kolleg:innen bei meinem Einstieg und darüber hinaus stets mit meinen Fragen löchern konnte, und die diese auch immer ausführlich und mit einem Lächeln im Gesicht beantwortet haben. Des Weiteren gibt es bei uns ein Pat:innen-Konzept, in dem jede:r neue Mitarbeitende in den ersten Monaten von einer erfahreneren Kolleg:in an die Hand genommen wird, um alle Fragen zu klären, die einem abseits des konkreten Kundeneinsatzes auf dem Herzen liegen.
Auch habe ich in meinem ersten Jahr das Graduate Program Data & Analytics absolviert, ein fünfwöchiges Vollzeit-Programm, in dem allen Teilnehmenden die Grundlagen von Business Intelligence über SQL bis hin zu KI nähergebracht werden. Ein tolles Investment von Sopra Steria in junge Nachwuchskräfte.
Vom Teilnehmer am Graduate Program bist du nun zum ehrenamtlichen Dozenten für das Graduate Programm Risk, Finance & Compliance von Sopra Steria geworden. Hast du einen exklusiven Einblick für unsere Leserschaft, wie die Programme ablaufen?
Die einzelnen Graduate Programme laufen relativ unterschiedlich ab. Gemeinsam ist allen, dass man als Gruppe vor Ort in einer unserer Geschäftsstellen das Training absolviert. Unterschiede liegen in der Laufzeit der Programme und in der Auswahl der Themen und Teilnehmenden. Das Graduate Program Data & Analytics, bei dem ich als Teilnehmer aktiv war, ging beispielsweise über fünf Wochen, von denen wir die Mehrheit in den Geschäftsstellen in Hamburg, Berlin und Köln verbracht haben. Es richtet sich an alle (angehenden) Berater:innen, die in Kundenprojekten in den Bereichen Business Intelligence, Analytics oder Data Science aktiv sind, ganz egal in welcher unserer Branchen.
Das Graduate Program Risk, Finance & Compliance, in dem ich als Dozent tätig bin, findet im Rahmen mehrerer über das Jahr versetzter Einheiten statt, die jeweils nur ein paar Tage dauern, und richtet sich an Berater:innen, die bei uns im Compliance-Umfeld arbeiten. Natürlich ist man immer mit der Herausforderung konfrontiert, die verschiedenen Vorerfahrungen der Teilnehmenden unter einen Hut zu bekommen. So halte ich in dem einen Graduate Program beispielsweise als Dozent eine Sitzung zu „AI in Anti-Financial Crime“. In dem anderen Graduate Program sitze ich dafür im Bereich Business Intelligence selber auf der Schulbank.
Dr. Lion Behrens hat Statistik und Politikwissenschaften an den Universitäten Bremen und Utrecht studiert und im Bereich forensische Datenanalyse an der Universität Mannheim promoviert. Seit seinem Einstieg als Consultant bei Sopra Steria im Februar 2023 ist er als Data Scientist in einem Projekt für eine international agierende Deutsche Bank tätig, wo er sich mit Methoden der Statistik und des Machine Learning zur Detektion von Geldwäsche beschäftigt.
Deine Hauptaufgaben liegen aber mittlerweile in der Data Science und im Consulting.
Genau, als Data Science Consultant bin ich mittlerweile nahezu Vollzeit in einem Kundenprojekt aktiv. Als Teil eines siebenköpfigen Teams von Sopra Steria betreue ich im Anti Financial Crime Modelling eines großen deutschen Finanzinstituts das Transaktionsmonitoring von Bankkunden weltweit. Konkret geht es hier darum, aus den vielen Tausenden von Finanztransaktionen mithilfe von statistischen Analysen und Methoden des maschinellen Lernens die Bankkunden herauszufiltern, die potenziell in kriminelle Machenschaften wie Geldwäsche involviert sind.
Da die überwiegende Mehrheit der getätigten Transaktionen – zum Glück – vollkommen legitim ist, suchen wir hier buchstäblich nach der Nadel im Heuhaufen. Aber natürlich gibt es im Bereich Data Science und KI einige Verfahren, die uns dabei helfen können. Hier verwenden wir hauptsächlich die „klassischen“ Methoden des maschinellen Lernens, beispielsweise Clustering-Algorithmen, Entscheidungsbaum-basierte Verfahren bis hin zu Bayesianischen Modellen.
Neueste Entwicklungen wie Large Language Models sind meiner Erfahrung nach hier noch in der Proof of Concept-Phase und werden ihren Mehrwert erst noch behaupten.
„Wir suchen hier buchstäblich nach der Nadel im Heuhaufen“
– Dr. Lion Behrens
Dein Projekt im Team Anti Financial Crime-Modeling klingt ja spannend. Darf ich dich mir dabei als den Sherlock Holmes des Data Science vorstellen?
(lacht) Ja, so in etwa. Ein Sherlock Holmes hinter der Tastatur. Nun im Ernst, ich denke nicht, dass sich unser Alltag großartig von dem vieler anderer Data Scientists unterscheidet. Wir programmieren und optimieren Code-Pipelines in Python, performen statistische Analysen großer Datenmengen und arbeiten an der stetigen Weiterentwicklung bestehender Machine Learning-Ansätze.
Als Data Scientists liegt unser Fokus dabei immer auf der generellen Methodik der Geldwäsche-Erkennung, nie auf dem Transaktionsverhalten eines einzelnen Bankkunden. Auch sind wir im stetigen Austausch mit Mitarbeiter:innen der einzelnen AFC-Fachabteilungen. Technisches Know-how mit inhaltlicher Expertise gekonnt zu vereinen, ist die wesentliche Herausforderung für erfolgreiche Projekt- arbeit.
Welche Momente bei deiner Arbeit erfüllen dich besonders mit Stolz?
Um ehrlich zu sein, ist meine Hauptmotivation bei meiner Arbeit das Gefühl, „das Richtige“ zu tun. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität wusste ich, dass die Ergebnisse meiner Arbeit nur für einen kleinen Leser:innenkreis bestimmt sind und mit großer Wahrscheinlichkeit nicht über Gedankenexperimente hinausgehen werden.
Als Data Science Consultant im Bereich Anti Financial Crime weiß ich genau, dass Geldwäsche, welcher per Definition immer kriminelle Aktivitäten vorausgehen, in Deutschland und weltweit floriert und es von großer Wichtigkeit ist, hier aus verschiedenen Richtungen entgegenzuwirken. Mit dieser Überzeugung lassen sich dann auch stressigere Projektphasen besser bewältigen.
Welche Tipps hast du für Studierende, die Anti Financial Crime spannend finden?
Es gibt verschiedene Wege und Möglichkeiten, in das Anti Financial Crime-Umfeld zu gelangen. Ein valider Weg wäre beispielsweise, sich in seinem Studium ganz auf eine bestimmte technische Expertise aus dem Bereich IT oder Data Science zu fokussieren und dieses Wissen anschließend der AFC-Abteilung einer Bank, Behörde oder Beratungsfirma zur Verfügung zu stellen.
Ein anderer Ansatz wäre ein inhaltlicher Fokus auf den Bereich Anti Financial Crime. Hier kann man sich schon während seines Studiums mit viel online verfügbarem Material auf YouTube oder den sozialen Medien auseinandersetzen oder bereits eine Zertifizierung absolvieren. Es gibt heutzutage so viele Möglichkeiten, sich zu bilden, selbst ohne formales Curriculum. Macht was draus!
Für angehende Data Scientists gibt es hier einen weiteren Beitrag von Sopra Steria.