Bayes-Klassifikator
Compliance-Vorschriften sind voll von Schwellenwerten. Art. 8a Abs. 1 GwG (Transaktionen ab 100'000 Franken) und Art. 305bis Abs. 1bis StGB (qualifiziertes Steuervergehen ab 300'000 Franken) gehören zu den bekannteren Schwellenwerten. Beim statistischen Lernen, wie es in der künstlichen Intelligenz eingesetzt wird, gibt es weitergehende Überlegungen zu Schwellenwerten.
Optimalen Schwellenwert
Der Bayes-Klassifikator ist eine bekannte Methode, um den optimalen Schwellenwert zu finden. Sie minimiert die Wahrscheinlichkeit einer Fehlentscheidung. Eingesetzt kann sie beispielsweise für die Erkennung von riskanten Transaktionen oder von Kryptowerten. Für die Anwendung des Bayes-Klassifikators werden Beispieldaten benötigt, um die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der beiden Klassen (z.B. riskant und nicht riskant) zu ermitteln. Für einen konkreten Fall x wird dann die Klasse mit der höheren Wahrscheinlichkeit gewählt. Im Beispiel ist dies Klasse A, weil für diese Klasse die Wahrscheinlichkeit für x grösser ist als für die Klasse B: P(x|A) > P(x|B).