{"version":"1.0","provider_name":"INTOSAI Journal","provider_url":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/","author_name":"Tiare Rivera","author_url":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/author\/tiare-rivera\/","title":"Anwendung des maschinellen Lernens in ORKB - INTOSAI Journal","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"zt9SLa9hVh\"><a href=\"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/machine-learning-application-for-sais\/\">Anwendung des maschinellen Lernens in ORKB<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/machine-learning-application-for-sais\/embed\/#?secret=zt9SLa9hVh\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"&#8220;Anwendung des maschinellen Lernens in ORKB&#8221; &#8212; INTOSAI Journal\" data-secret=\"zt9SLa9hVh\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/intosaijournal.org\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>\n","thumbnail_url":"https:\/\/www.intosaijournal.org\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/machine-learning-map.png","thumbnail_width":1207,"thumbnail_height":842,"description":"Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) bilden den Grundstein f\u00fcr die Aufrechterhaltung von Rechenschaftspflicht, Transparenz und Wirksamkeit im \u00f6ffentlichen Sektor, insbesondere im Staatsbetrieb. Da Technologie sich jedoch mit einem Affenzahn weiterentwickelt, ist es unumg\u00e4nglich, dass ORKB modernste Datentechnologien, zum Beispiel maschinelles Lernen (ML), mit offenen Armen begr\u00fc\u00dfen, um ihre Pr\u00fcfungsverfahren zu revolutionieren. Mit ML k\u00f6nnen ORKB ihre Effizienz, Treffsicherheit und Wirksamkeit steigern, indem sie eine umfassendere datengest\u00fctzte Analyse des Staatsbetriebs bereitstellen und somit Rechenschaftspflicht sowie Vertrauen auf h\u00f6chster Stufe gew\u00e4hrleisten."}