Leonhard J. Lösse hat am Mittwoch, den 9. Juli 2025 seine Dissertation zum Thema „Interpretable Machine Learning in Financial Statement Fraud Detection – An Analysis of the Need for Explanations, their Potential, and their Limitations“verteidigt. Im Rahmen seiner Dissertation hat Herr Lösse sich mit Ansätzen zur Machine-Learning-basierten Identifizierung von Bilanzmanipulationen und deren Interpretierbarkeit beschäftigt. Im Fokus seiner Forschung stand, anhand konkret trainierter Modelle und mithilfe von Ansätzen des sog. Interpretable Machine Learnings zu zeigen, wie einzelne Entscheidungen von solchen Black-Box-Modellen im Nachgang transparenter gemacht werden können. So können Rückschlüsse gezogen werden, wie bestimmte Klassifizierungsentscheidungen zustande gekommen sind, und inwieweit diese Informationen dabei helfen können, auf konkrete manipulierte Bereiche innerhalb von Abschlüssen hinzuweisen.
