Wirtschaftskriminalität verursacht in Deutschland jedes Jahr gewaltige Unternehmensverluste. Das BKA beziffert die gemeldeten Schäden für das Jahr 2013 auf 3,82 Milliarden Euro (im Bundeslagebild Wirtschaftskriminalität 2013). Dabei gehen die Experten noch von einer sehr hohen Dunkelziffer aus, weil viele Unternehmen aus Image-Gründen Vorfälle nicht zur Anzeige bringen.

Eine wertvolle Informationsquelle zur Aufdeckung und Aufklärung von wirtschaftskriminellen Handlungen sind die Buchhaltungsdaten von Unternehmen. Damit kann aufgedeckt werden, dass z.B. Gelder auf unangebrachte Weise verwendet wurden oder dass Buchungen manipuliert und erfunden wurden, um illegale Aktivitäten zu verschleiern.

Ein bekanntes Beispiel zur Betrugserkennung in Finanzdaten ist die Benford-Analyse, welche die Häufigkeit der Ziffern in Zahlen untersucht. Da diese Methode unter bestimmten realistischen Bedingungen, welche direkte Auswirkungen auf Ziffernhäufigkeiten haben wie z.B. bei Buchungsgrenzen, versagt, hat das Fraunhofer SIT eine flexiblere und viel wirkungsvollere Alternative entwickelt: die modellbasierte Ziffernanalyse. Im Gegensatz zur Benford-Analyse lassen sich damit spezifische Eigenschaften eines Datensatzes modellieren, sodass die Falschalarm-Rate deutlich reduziert wird.