KI im Kampf gegen Verbrechen

(Source: banglds / Fotolia.com)

(Source: banglds / Fotolia.com)

Ob zur Übersetzung von Texten, zur Beschleunigung von Arbeitsprozessen oder um sich einfach ein Konzept genauer erklären zu lassen - KI ist in unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz boomt nicht nur in Unternehmen, sondern auch in Behörden. Während Schweizer Verwaltungen ihre Prozesse damit automatisieren und gar Cyberkriminelle ihre Betrugsmaschen optimieren, hinken Sicherheitsbehörden hinterher. Aber: "Wenn Kriminelle KI nutzen, kann die Polizei nicht mit Schreibmaschinen in den Kampf ziehen", sagt André Gloor, Dienstchef Lage- & Analysezentrum Kantonspolizei Aargau, auf Anfrage.

Schweizer Behörden kämpfen nämlich tagtäglich mit grossen Datenmengen, was im Falle der Polizei das ganze Ermittlungsverfahren verlangsamen kann. Um diese grossen Datenmengen - vor allem in Bild-, Ton- oder Videomaterial - auf wichtige Informationen herunterzubrechen und den ganzen Sichtungsprozess zu beschleunigen, verwendet das Bundesamt für Polizei (Fedpol) bereits KI-Programme. Gemäss einer Mediensprecherin enthalten sichergestellte Datenträger tausende von Videos. Wenn Fedpol dann beispielsweise gezielt nach Hate-Speech-Elementen sucht, könne das Bundesamt solche intelligenten Programme einsetzen. Ausserdem seien diese Systeme nützlich bei der Erkennung von Dateien oder Inhalten, die mit anderen KI-Tools erstellt oder manipuliert wurden. Auch bei fremdsprachigen Text- und Tondokumenten käme KI für Inhalts- und Kontexterkennung zum Einsatz.

Für die Identifizierung spezifischer Inhalte sind laut Fedpol KI-Programme meist präziser als herkömmliche, algorithmusbasierte Software. Auch wenn solche Systeme durch den technischen Fortschritt noch bessere Resultate in der Datensicherung in Zukunft liefern könnten, sei es trotzdem notwendig, dass menschliche Fachkräfte in einem zweiten Schritt nochmals darauf schauen, sagt eine Mediensprecherin. 

Die föderale Sicherheitsbehörde unterscheidet bei der Verwendung von KI-Technologien zwischen der Bearbeitung von Personendaten und der Bearbeitung von reinen Sachdaten. Dabei richte sich der Einsatz solcher Tools stets nach den geltenden gesetzlichen Bestimmungen auf Bundesebene. "Bundesorgane dürfen Personendaten nur bearbeiten, wenn dafür eine gesetzliche Grundlage besteht", erklärt die Mediensprecherin weiter. Zudem unterstreicht das Bundesamt, dass solche Systeme nur offline eingesetzt und deren Resultate immer von Spezialistinnen und Spezialisten geprüft werden.

Kantonale Ebene

Da in den jeweiligen Kantonen die kantonalen Gesetze gelten, findet sich bei den verschiedenen Polizeikorps keine schweizweit einheitliche Vorgehensweise bei der Anwendung KI-basierter Tools. Entsprechend beobachten einige Kantone bloss die technologische Weiterentwicklung solcher Anwendungen, während andere bereits Anpassungen ihrer Gesetze anstreben.

Der Kanton Zürich debattiert bereits seit Anfang 2026 im Rahmen einer Revision des Polizeigesetzes über den Einsatz von KI. Damit soll die Zürcher Polizei künftig Personendaten mit intelligenten Analysesystemen bearbeiten und in geschlossenen Onlineforen ermitteln dürfen - sofern "ernsthafte Anzeichen" für ein Verbrechen bestehen oder das Leben einer Person in Gefahr ist, wie "SRF" berichtet. Da der politische Prozess noch nicht abgeschlossen ist, äusserte sich die Kantonspolizei auf Anfrage der Reaktion nicht zu diesem Thema. Der Ständerat beauftragte derweil den Bundesrat, den Einsatz von KI-Technologien im Zusammenhang mit der inneren Sicherheit zu prüfen. Ziel ist es, Kriminalität mithilfe von KI effizienter zu bekämpfen. Gleichzeitig sollen die Privatsphäre und die digitale Souveränität gewahrt bleiben, wie Sie hier nachlesen können.

Währenddessen arbeiten andere Kantonspolizeien mit algorithmischen Systemen, wie beispielsweise der Software "Precobs" oder "Picar". Hierbei handelt es sich um Programme, die mithilfe fest definierter Codes und statistischer Datenmengen ihr Ergebnis erzielen. Dabei würden sich diese Algorithmen nicht selbst verändern oder während des Betriebs weiterentwickeln, erklärt Kathrin Wettstein, Mediensprecherin der Kantonspolizei Aargau, gegenüber der Redaktion. Zudem sollen diese Systeme nur Falldaten und keine Personendaten bearbeiten. Analystinnen und Analysten sind dann für die Prüfung der Ergebnisse verantwortlich, unterstreicht Wettstein. 

Für die Gesichtserkennung nutzt die Kapo Aargau eine Software namens "Oosto". Sie helfe laut Wettstein bei der Auswertung von Bildmaterial. Dies, indem sie Fahndungs- oder Standbilder automatisiert mit polizeilichen Bilddaten vergleiche und Vorschläge möglicher Übereinstimmungen mit statistischen Wahrscheinlichkeiten erstelle. "Die Software trifft jedoch keine automatisierten Identifikationen oder Entscheidungen." Ausserdem werde die Software nur zur schnelleren und systematischen Auswertung grösserer Bilddatenmengen bei kriminalpolizeilichen Ermittlungen eingesetzt.

Doch die Kapo Aargau arbeitet nicht ganz ohne KI. Denn im administrativen und organisatorischen Bereich kommen auch KI-basierte Anwendungen zum Einsatz wie beispielsweise "AargauGPT". Die Plattform erfülle hohe Anforderungen hinsichtlich Datenschutz und Informationssicherheit, sagt Wettstein weiter. "Die Datenverarbeitung erfolgt - im Unterschied zu 'Chat-GPT' - im kantonalen Rechenzentrum". Mit dem Tool können Mitarbeitende lange Dokumente zusammenfassen und übersetzen. Die Verantwortung liege dann bei den Mitarbeitenden. Ausserdem sei die Schulung zur sicheren und verantwortungsvollen Nutzung dieser Technologien fester Bestandteil der Aus- und Weiterbildung.

Vorausschauende Polizeiarbeit

Solche Programme wie Precobs und Picar bilden zurzeit die Grundlage für vorausschauende Polizeiarbeit, auch Predictive Policing genannt. Sie ermitteln wahrscheinliche Ziele - wie Orte, an denen immer wieder eingebrochen wird. Daraus lassen sich polizeiliche Massnahmen ableiten, bevor die eigentliche Straftat geschieht. Laut der Kantonspolizei Luzern wäre eine solche Präventionsmassnahme beispielsweise eine verstärkte Polizeipräsenz vor Ort. 

Zusätzlich zur ortsbezogenen gibt es auch die personenbezogene, algorithmische vorausschauende Polizeiarbeit. Diese soll Personen identifizieren, die wahrscheinlich Verbrechen begehen oder deren Opfer werden, schreibt Sarah Summers, Co-Direktorin der Digital Society Initiative (DSI) und Professorin für Strafrecht, Strafprozessrecht und Kriminologie an der Rechtswissenschaftlichen Fakultät der Universität Zürich, 2025 in einer Kolumne des DSI. Frühere Verhaftungen, Viktimisierungsmuster und soziale Netzwerke seien dabei einige der Faktoren für solche Analysen.

"Es kommt nicht nur auf die Richtigkeit der getroffenen Entscheidungen an, sondern auch darauf, wie sie getroffen werden", schreibt die Summers weiter. ML-Algorithmen folgen nämlich laut der Expertin keiner bestimmten Theorie, sondern dienen dazu, Zusammenhänge in Daten zu identifizieren. Die Vielzahl an Variablen mache es unmöglich, nachzuvollziehen, auf welcher Grundlage das System die Vorhersage trifft. Prognosetools wie Precobs hingegen seien aus kriminologischer Sicht "theoriegesteuert". "Die Ergebnisse dieser Modelle sind kriminologisch erklärbar und zeichnen sich durch Nachvollziehbarkeit sowie eine gewisse Rechenschaftsfähigkeit aus", schreibt Summers. 

KI sieht Produkte, aber keine Menschen

Für die Sicherung der Waren kommen im Einzelhandel unter anderem Kameras zum Einsatz. Die derzeitigen Lösungen erkennen aber nicht, wann genau ein Diebstahl zustande kommt. Dafür braucht es das Sicherheitspersonal, das das Videomaterial sichtet. Bevor jemand eingreifen kann, hat sich aber der Dieb oft bereits aus dem Staub gemacht. Dieses Problem versucht das Schweizer Start-up Expertvision AI mit seiner gleichnamigen Computer-Vision-Technologie zu lösen. Überwachungssysteme werden dabei um eine KI ergänzt, die in Echtzeit erkennt, falls ein Produkt unbezahlt den Laden verlässt. 

Alejandro Garcia, Mitgründer und CEO von Expertvision AI. (Source: Netzmedien)

Laut Mitgründer und CEO Alejandro Garcia fokussiere sich die KI nur auf die Produkte im Laden und bestimmte Verhaltensmuster -– beispielsweise, wenn jemand mit Waren durch den Eingang statt den Ausgang geht. Identifiziert das System einen möglichen Diebstahl, benachrichtigt es direkt den verantwortlichen Mitarbeitenden und schickt diesem einen Videoclip des Vorfalls. Sollte ein Eingreifen nötig sein, kann dies somit schneller erfolgen.

Die KI-Lösung ist laut Garcia weniger voreingenommen als eine Person, die stundenlang einen Monitor anstarrt. "Jeder Mensch hat nämlich seine Erfahrungen und bildet damit eigene Vorurteile - dem System ist das im Grunde genommen egal." ExpertVvision AI trainiere zudem sein Modell nicht mit persönlichen Merkmalen - wie Geschlecht oder Hautfarbe. Dieser Ansatz vermeide Verzerrungen. Für die Polizei sieht der CEO die automatische Echtzeitmeldung als interessante Funktion für die behördliche Bekämpfung von Ladendiebstählen. Gemäss Zahlen des Bundesamts für Statistik sind die Fälle von Ladendiebstahl in den vergangenen Jahren (Zeitraum 2009 bis 2025) nämlich drastisch gestiegen und erreichten vergangenes Jahr einen Höchstwert. 

Lesen Sie hier im Interview mit Garcia mehr darüber, wie KI Ladendiebstähle verhindern kann und wie sich der Expertvision-AI-CEO eine Zusammenarbeit mit Behörden vorstellt.

Sicherheit oder doch Überwachung? 

Auch in anderen Bereichen und Behörden, wie beispielsweise in den Schweizer Verwaltungen, wird vermehrt in KI-Lösungen investiert. Ende 2025 bewilligte der Grosse Rat des Kantons Basel-Stadt über 7 Millionen Franken für den Aufbau von Daten- und KI-Plattformen, wie Sie hier nachlesen können. "Behörden sehen solche Systeme oft als Mittel, um ihre Effizienz zu steigern und Prozesse zu erleichtern", sagt Estelle Pannatier, Senior Policy Managerin bei der NGO Algorithmwatch Schweiz, auf Anfrage.

Estelle Pannatier, Senior Policy Managerin bei der NGO Algorithmwatch CH . (Source: zVg)

Der Einsatz bringe jedoch auch Risiken mit sich: "Die von den Systemen getroffenen Entscheidungen wirken sich direkt, zum Teil mit negativen Auswirkungen, auf das Leben von Menschen und ihre Grundrechte aus." Oftmals seien laut Pannatier die resultierenden Entscheidungen von Algorithmen und KI weder transparent noch nachvollziehbar. Vor allem problematisch sei dabei der Einsatz von diesen Systemen in Bereichen, wo ein starkes Machtungleichgewicht zwischen Entscheidungsfindern und Betroffenen herrsche - wie im sozialen Bereich, in der Migration oder auch in der Polizeiarbeit.

Die negativen Auswirkungen und alle Entscheidungen fallen in die Verantwortung des Menschen und nicht der Maschine. Für einen verantwortungsvollen Einsatz reiche es aber laut Pannatier nicht aus, den Menschen bloss in den Entscheidungsprozess einzubinden - also das sogenannte "Human-in-the-Loop"-Prinzip. Denn man neige dazu, den Vorschlägen des Systems fast blind und ohne Hinterfragen zu vertrauen. "Es ist daher wichtig, dass die Personen, die diese Systeme nutzen, ausreichend ausgebildet sind, aber auch über die strukturellen Voraussetzungen verfügen, die es ihnen ermöglichen, ihre Arbeit gut zu erledigen", sagt Pannatier. Zudem sollen Folgenabschätzungen vor und während des Systemeinsatzes die Grundrechte prüfen.

Bei Predictive-Policing-Systemen sieht Pannatier die Gefahr eines Generalverdachts der Bevölkerung der vorhergesagten Gebiete: "Die dort lebenden Menschen können auf diese Weise kriminalisiert werden." Mehr Polizeipräsenz an algorithmisch markierten Orten bedeute auch mehr erfasste Kriminalitätsdaten. Gleichzeitig würden dadurch Straftaten in anderen Gebieten unbemerkt bleiben und fliessen somit nicht in die Statistik ein. Dies könnte zur Verzerrung der Vorhersagen führen. 

Der Einsatz von KI-gestützten Kameras ohne gesellschaftliche Debatte ist für Pannatier besorgniserregend. "Hinter der Einführung solcher Systeme steht eine beunruhigende und unverhältnismässige Annahme: 'Wir sind alle verdächtig'." Auch die in der Polizei eingesetzten Erkennungssysteme würden nicht nur die biometrischen Daten einzelner verdächtiger Personen abgleichen, sondern auch jene von strafrechtlich unbeteiligten Personen, die zufälligerweise auch vor Ort waren. Deshalb sei auch ein Abwägen zwischen Sicherheit und Überwachung nötig. "Wir müssen schauen, dass der Einsatz von algorithmischen und KI-Systemen die Grundrechte nicht tangiert, und brauchen verhältnismässige, rechtsstaatliche Fahndungsmethoden, die nicht zu Massenüberwachung und Diskriminierung führen."

Das könnte Sie ebenfalls interessieren: Das Bundesamt für Cybersicherheit meldet Fortschritte bei der Umsetzung der Nationalen Cyberstrategie. Der Bericht nennt Erfolge bei kritischen Infrastrukturen, in der Cyberabwehr und beim Umgang mit KI. Lesen Sie hier mehr dazu.

Wenn Sie mehr zu Cybercrime und Cybersecurity lesen möchten, melden Sie sich hier für den Newsletter von Swisscybersecurity.net an. Auf dem Portal lesen Sie täglich News über aktuelle Bedrohungen und neue Abwehrstrategien.