XAI Audit

Im Rahmen des KI.SH-Netzwerks arbeitete ich 2024–2025 an einer erklärbaren, KI-gestützten Lösung zur automatisierten Prüfung von Haushaltsdeckung für den Landesrechnungshof Schleswig-Holstein. Als wissenschaftliche Hilfskraft am IMIS der Universität zu Lübeck war ich an Architekturentscheidungen sowie am ML-Prototypen beteiligt.

Die Anwendung übersetzt rechtliche Anforderungen in maschinenlesbare und menschlich prüfbare Regelstrukturen. Sie kombiniert regel-, graphen- und ML-basierte Verfahren, sodass Empfehlungen nachvollziehbar, prüfbar und innerhalb definierter Ermessensgrenzen bleiben.

Das Projekt zeigt, wie erklärbare KI repetitive Prüfschritte in der öffentlichen Verwaltung unterstützen kann, ohne die menschliche Entscheidung zu ersetzen. Interne Daten werden auf dieser Seite nicht dargestellt.

Technologien: PyTorch, scikit-learn, NumPy, spaCy, Knowledge Graphs