Whistleblower 2.0: Wie Künstliche Intelligenz den betrieblichen Hinweisgeberschutz revolutioniert

In einer zunehmend digitalisierten Welt sind moderne Technologien, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML), immer präsenter. Diese Technologien haben das Potenzial, die Effizienz und Effektivität zahlreicher Prozesse zu steigern, einschließlich des betrieblichen Hinweisgeberschutzes. In diesem Blogbeitrag werfen wir ein Schlaglicht auf einzelne Aspekte, bei denen KI und ML die Erfassung, Analyse und Reaktion auf gemeldete Vorfälle verbessern können und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen ergeben:

Automatisierte Erfassung und Priorisierung von Hinweisen:

Durch den Einsatz von KI und ML können Whistleblower-Softwarelösungen dazu beitragen, eingehende Hinweise automatisch zu erfassen und zu kategorisieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Dringlichkeit und Relevanz der einzelnen Fälle besser einzuschätzen und Ressourcen gezielter einzusetzen. Gerade vor dem Hintergrund der EU-Whistleblower-Richtlinie und ihren nationalen Umsetzungen stellt sich für Unternehmen ziemlich häufig die Frage, wie mit konkreten Hinweisen umgegangen werden soll. So muss zunächst von einem Menschen geprüft werden, ob der jewelige Fall unter das Anwendungsgebiet der Regulatorik fällt und wenn ja, ob der Fall eine gewisse Stichhaltigkeit besitzt. Künstliche Intelligenz kann künftig dabei helfen, Muster und Zusammenhänge in den Meldungen zu erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise schwerer sichtbar sind.

Verbesserte Analyse und Erkennung von Mustern:

Mithilfe von ML-Techniken kann die Whistleblower-Software Zusammenhänge und Trends in den gemeldeten Vorfällen identifizieren, die über die unmittelbare Situation hinausgehen. Dies kann beispielsweise dabei helfen, systemische Probleme in der Unternehmenskultur oder wiederkehrende Probleme in bestimmten Abteilungen zu erkennen. Durch die frühzeitige Erkennung dieser Muster können Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Risiken zu minimieren und langfristig eine positive Veränderung herbeizuführen. Selbstverständlich muss in diesem Fall, wie in allen anderen Anwendungsfällen sehr genau geprüft werden, dass solche Datenzusammenführungen im Sinne der lokalen Gesetzgebungen auch statthaft sind. Gerade die euoropäischen Datenschutzgesetze setzen hier enge Grenzen. Dennoch liegt in dieser Form der Analyse ein enormes Einsparpotenzial für Unternehmen, das es zu heben gilt.

Beschleunigte Reaktionszeiten:

Durch den Einsatz von KI in Whistleblower-Softwarelösungen können Unternehmen ihre Reaktionszeiten auf eingehende Meldungen erheblich verkürzen. Automatisierte Workflows und Benachrichtigungen stellen sicher, dass die zuständigen Mitarbeiter und Entscheidungsträger unverzüglich informiert werden und umgehend Untersuchungen oder abgeleitete Maßnahmen einleiten können. Dies kann entscheidend dazu beitragen, die Glaubwürdigkeit des Hinweisgeberschutzprogramms zu stärken und das Vertrauen der Mitarbeiter in das System zu erhöhen.

Anonymität und Datenschutz:

KI und ML können auch dazu beitragen, die Anonymität von Hinweisgebern zu wahren und ihre persönlichen Daten zu schützen. Durch den Einsatz von automatisierten Verfahren zur Anonymisierung von Informationen und der Verschlüsselung von Kommunikation, können Unternehmen sicherstellen, dass die Identität von Whistleblowern geschützt bleibt und ihre Privatsphäre gewahrt wird. Beispiele hierfür sind Stimmfarbenveränderungen bei der sprachlichen Übermittlung von Hinweisen, dem Verzerren oder entfernen von Metadaten aus mitgelieferten Dokumenten der jeweiligen Hinweisgebermeldung sowie dem einem zielgerichteten Persönlichkeitsschutz für Menschen, deren Namen im Rahmen von Hinweisgebermeldungen genannt werden. Bei letzteren kann KI und ML beispielsweise helfen, Namen nur noch dann für die Sachbearbeitenden in einem Unternehmen preiszugeben, wenn Sie einen nachweisbaren Grund für die Kenntnisnahme haben. Denn auch der Schutz von genannten Personen in Hinweisgeberfällen ist im Hinweisgeberwesen zu berücksichtigen.

Personalisierte Schulungsmaßnahmen:

Durch den Einsatz von KI und ML können Unternehmen personalisierte Schulungsmaßnahmen für ihre Mitarbeiter entwickeln, um sie für die Bedeutung des Hinweisgeberschutzes und die Verwendung der Whistleblower-Software zu sensibilisieren. Indem die Schulungen auf die individuellen Bedürfnisse und Vorkenntnisse der Mitarbeiter abgestimmt werden, kann die Akzeptanz des Programms und das Verständnis für dessen Bedeutung gefördert werden.

Proaktive Compliance-Überwachung:

KI- und ML-gestützte Analysewerkzeuge ermöglichen es Unternehmen, proaktiv auf Compliance-Verstöße und potenzielle Risiken zu achten. Diese Technologien können dabei helfen, Auffälligkeiten und Muster zu erkennen, die auf unentdeckte Probleme oder Verstöße verweisen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse verschiedener Datenquellen, wie E-Mails, interne Kommunikation, Transaktionen und Geschäftsprozesse, können KI- und ML-Systeme Auffälligkeiten und Muster identifizieren, die auf unentdeckte Probleme oder Verstöße hindeuten. Durch proaktive Überwachung und Früherkennung können Unternehmen ihre Compliance-Programme optimieren und mögliche Reputationsschäden verhindern.

Fazit

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning im Bereich des betrieblichen Hinweisgeberschutzes bietet eine Fülle von Möglichkeiten, um die Effektivität und Effizienz der Whistleblower-Software und entsprechender Programme zu erhöhen. Durch die Verbesserung von Erfassung, Analyse und Reaktion auf gemeldete Vorfälle können Unternehmen nicht nur ihre Compliance sicherstellen, sondern auch das Vertrauen der Mitarbeiter stärken und eine Kultur fördern, in der Hinweisgeber geschützt und unterstützt werden. In einer Zeit, in der ethisches Verhalten und Transparenz für den langfristigen Erfolg von Unternehmen immer wichtiger werden und in der EU auch gesetzlich geregelt sind, ist die Integration von KI und ML in betriebliche Hinweisgeberschutzprogramme ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung.

Gleichzeitig ist immer zu berücksichtigen, dass KI- und ML-Systeme durch die Daten, mit denen sie trainiert werden, unbewusste Verzerrungen und Diskriminierungen in jedem Prozess unbewussterweise einbinden können. Diese Verzerrungen könnten dazu führen, dass bestimmte Gruppen von Mitarbeitern über- oder unterrepräsentiert sind, wenn es um die Identifizierung von Risiken und Compliance-Verstößen geht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre KI- und ML-Systeme fair und unvoreingenommen arbeiten und die Ergebnisse kontinuierlich überwachen, um Diskriminierungen zu vermeiden. Daher stecken in KI und ML-Modellen für das Thema Hinweisgeberschutz enorme Potenziale, aber auch immer genau zu prüfende Risiken, die es in jeder Umsetzung einzuweben gilt.

Haben Sie Fragen oder Ideen, wie KI und ML Ihren Hinweisgeberschutz verbessern können? Dann kommen Sie auf uns zu. Aktuell setzen wir entsprechende Maßnahmen für die Auswertung von Hinweisgeberfällen und deren Stichhaltigkeitsprüfungen programmatisch um und planen viele weitere KI- und ML-gestützte Features. Gerne integrieren wir auch Ihre Produktidee in die konfidal Whistleblower Software, um Ihrem Unternehmen Kosten und Ressourcen sparen zu helfen.

Schreiben Sie uns an hi@konfidal.eu oder rufen Sie uns unter +49 (0) 176 72224558 an.