Digitalisierung für KMUs – so geht’s  

Digitalisierung für KMUs – so geht’s  

KMU digitalisieren

3 min

Künstliche Intelligenz und
elektronische Signatur

Illustration einer KI, die ein Gesicht analysiert
Daniela Zehner

Daniela Zehner

Marketing Manager DACH @Yousign

Illustration: Gawon Lee

Übersicht

Die Digitalisierung der Unternehmen nimmt infolge der Pandemie enorm an Fahrt auf. Eine neue Website, Datenverwaltung oder Big Data, die Umsetzung einer Marketingstrategie,... Das alles erfordert immer ausgefeiltere und intelligentere Tools, um die Datenverarbeitung zu erleichtern.

Die Entwicklung von Algorithmen ist unerlässlich, um diese Unternehmen bei ihren Arbeitsabläufen zu unterstützen - daher der Boom von künstlicher Intelligenz.

Wie kann man heutzutage elektronische Signaturen und künstliche Intelligenz miteinander verbinden?

Keine Sorge, das werden wir uns noch ansehen, aber bevor wir tiefer in das Thema einsteigen, müssen wir zunächst einmal klären, was KI ist.

Was ist künstliche Intelligenz?

Vielleicht haben Sie den Eindruck, dass KI (oder AI) ein sehr schwieriges Thema ist, vielleicht haben Sie das Thema sogar schon gemieden, weil Sie nichts darüber wissen. Nein, da geht es nicht um Roboter, die geradewegs aus Science-Fiction-Filmen kommen, um Ihnen den Garaus zu machen! Wir werden gemeinsam entdecken, was KI ist!

GIF Mädchen & Code

Künstliche Intelligenz, das sind Computerprogramme - dabei gibt es zwei große Familien: Sogenannte überwachte und unüberwachte Algorithmen. Darauf gehen wir später noch genauer ein. KI funktioniert wie ein Netz aus miteinander verbundenen Neuronen. Dieses Netzwerk ermöglicht es, sich an viele Situationen anzupassen und ähnlich wie unser Gehirn zu arbeiten.

Machine und Deep Learning - wie funktioniert das?

Es gibt mehrere Funktionsweisen für künstliche Intelligenz.

MACHINE LEARNING, AUTOMATISIERTES LERNEN

Die KI mit großer Rechenleistung lernt mithilfe verschiedener Methoden quasi nebenbei. Am bekanntesten ist das maschinelle Lernen. Dabei handelt es sich um automatisiertes Lernen. Es werden Algorithmen eingesetzt, um wiederkehrende Muster in einer Datenbank zu finden oder Dokumente nach bestimmten Kriterien zu klassifizieren.

Dies geschieht auf der Grundlage von Daten, die der KI zuvor mitgeteilt wurden. In diesem Fall spricht man von überwachtem Lernen, zum Beispiel spezielle Systeme im medizinischen Bereich. Ohne menschliche Mitwirkung spricht man von unüberwachtem Lernen.

Letzteres kann weniger genau sein als das überwachte Lernen, aber es gibt Ausnahmen: DeepMind schneidet bei vielen Problemen besser ab als die überwachten Versionen.

Wozu dient es? Es erleichtert zukünftige Entscheidungen. All diese Daten werden in einem virtuellen Netzwerk gespeichert und bei zukünftigen Analysen des Algorithmus verwendet.

Sie sehen schon, Machine Learning ist ein unverzichtbares Tool, das in sich ständig verändernden Umgebungen einen entscheidenden Vorteil bietet.

DEEP LEARNING, VERTIEFTES LERNEN

Es gibt auch andere Lernmethoden, z. B. Deep Learning, das sich von Machine Learning unterscheidet. Hier handelt es sich um vertieftes Lernen. Es ist ganz ähnlich wie das menschliche Gehirn aufgebaut - das virtuelle neuronale Netz ist sehr komplex. Jede Neuronenschicht empfängt und interpretiert Informationen zunächst allgemein und dann spezifisch.

KI sucht zum Beispiel auf einem Foto nach Personen, die darauf zu sehen sind, und wenn sie Personen ausgemacht hat, versucht sie, diese zu identifizieren. Im Falle eines Ermittlungsfehlers wird der Prozess fortgesetzt, bis die richtige Zuordnung getroffen wird.

Deep Learning wird immer häufiger in der Informations- und Kommunikationsbranche eingesetzt. Es kann eingesetzt werden für :

  • Bild- und Spracherkennung
  • Automatische Moderation in sozialen Netzwerken
  • Autonomes Auto oder assistiertes Fahren (Tesla und Google)
  • Medizinische Diagnose
  • Maschinelle Übersetzung

Auch im Alltag wird Sie genutzt. Deep Learning wird für Gesichtserkennung eingesetzt, z.B. wenn Sie Ihr Telefon entsperren.

Wie kann künstliche Intelligenz die elektronische Signatur unterstützen?

Mit der Digitalisierung der Unternehmen nimmt die Verwendung digitaler Signaturen (oder elektronischer Signaturen) stark zu. Zeitersparnis, weniger Papier und damit geringere Kosten,... Es gibt etliche Gründe, warum Unternehmen auf die elektronische Signatur umsteigen.

Die Ebenen der elektronischen Signatur

Die eIDAS-Regelung definiert drei Ebenen von elektronischen Signaturen:

  • Einfache elektronische Signatur
  • Fortgeschrittene elektronische Signatur
  • Qualifizierte elektronische Signatur

Diese Signaturen haben verschiedene Sicherheitsniveaus - je nachdem welche Art von Vertrag unterschrieben wird. Bei einer fortgeschrittenen Signatur muss die Identität der Person beispielsweise stärker überprüft werden als bei einer einfachen Signatur. Warum ist das so? Man kann sie für die Unterzeichnung von Immobilien- oder Konsumkreditverträgen, Kaufverträgen usw. verwenden. Das sind wichtige Verträge, daher ist die Identitätsfeststellung des Unterzeichners im Falle von Streitigkeiten bei kritischen Dokumenten von großer Bedeutung. Bei alltäglichen/ weniger bedeutsamen Prozessen ist das weniger der Fall.

Elektronische Signatur und künstliche Intelligenz

Einer der Vorteile von KI ist die Fähigkeit, mehrere Informationen gleichzeitig zu interpretieren, ähnlich wie ein menschliches Gehirn. Daher kann der Einsatz von KI bei der elektronischen Signatur ein echter Vorteil für die Unterzeichner sein, ebenso kann sie als Beweismappe dienen.

Letztere ist ein Dokument, das alle Informationen des Signaturablaufs enthält. Für jeden Unterzeichner gibt es eine Beweismappe. Warum? Um im Streitfall alle Informationen des unterzeichneten Dokuments nachvollziehen zu können.

DEEP LEARNING UND FORTGESCHRITTENE ELEKTRONISCHE SIGNATUREN

Bei der fortgeschrittenen elektronischen Signatur ist die Überprüfung der Identität der unterzeichnenden Person obligatorisch. Wenn Sie gut aufgepasst haben, werden Sie verstehen, warum wir darüber reden!

Ja, genau! Hier kommen KI und Deep Learning ins Spiel. Deep Learning wird häufig für Gesichtserkennung auf Mobiltelefonen verwendet und nichts spricht dagegen, dass Deep Learning in Zukunft nicht auch bei der Überprüfung des Unterzeichners nützlich sein kann.

Ubble beispielsweise bietet eine Identifizierung durch Gesichtsabgleich in einem Live-Video mit Ihrem Ausweis, wodurch das Risiko eines Identitätsmissbrauchs vermieden wird. Dadurch können zuverlässige, aber vor allem automatisierte, asynchrone und damit schnellere Identifizierungssysteme angeboten werden.

MACHINE LEARNING UND DATENMANAGEMENT

Mit verschiedenen Daten kann KI vieles analysieren und klassifizieren. Machine Learning kann bei der Verbesserung der elektronischen Signatur sehr nützlich sein und das in verschiedenen Bereichen wie Sicherheit oder auch Service:

  • Sicherheit: Es ist z.B. möglich, einen Algorithmus zu erstellen, der das Betrugsrisiko für jede einzelne Signatur berechnen kann. Ziel ist es, die Sicherheit unserer Nutzer zu erhöhen.
  • Service: Dank der Daten, die mit der Nutzung der App gesammelt werden, können wir unseren Service für jeden Nutzer verbessern und unsere Kunden bestmöglich unterstützen.

Wie wir gesehen haben, entwickelt sich KI ständig weiter und wird in vielen Bereichen unverzichtbar. Die Integration von KI in Ihre Projekte ist notwendig, um die exponentiell anwachsenden Datenmengen gut zu verwalten und zu verarbeiten. In diesem Sinne gehen die elektronische Signatur und KI Hand in Hand. Smart Contract, Big Data, wir werden sicherlich noch weitere Innovationen in diesem Bereich sehen - welche werden wohl die digitale Signatur auf die nächste Ebene bringen?

To Be Continued...

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