Prof. Martin Huber von der Universität Freiburg und Dr. David Imhof von der Schweizer Wettbewerbskommission haben eine Künstliche Intelligenz-basierte Methode zur Erkennung von Kartellen und illegalen Preisabsprachen zwischen Unternehmen entwickelt, die um Aufträge in öffentlichen Ausschreibungen bieten (z.B. Straßenbauaufträge). Die Forscher nutzen sogenannte Deep-Learning-Algorithmen, um das gemeinsame Bieterverhalten von Unternehmen zu analysieren und zwischen Kartellen und Wettbewerb zu unterscheiden. Die Methode wurde in Ausschreibungsdaten aus der Schweiz und Japan getestet, wo sie etwa 95% der Unternehmen (d.h. 19 von 20 Unternehmen) korrekt als Kartellmitglieder oder Wettbewerber identifizierte. Dieser innovative Ansatz hat das Potenzial, Wettbewerbsbehörden bei der Erkennung und Bekämpfung von Kartellen und illegalen Absprachen zu unterstützen. Die Methode wurde im International Journal of Industrial Organization veröffentlicht: https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2023.102946.