Ein Sack voll Plastikmüll

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21. Mär 2024

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Wirtschaft

Circular Plastics – Interview mit Prof. Dr. Rainer Dahlmann

Journalist: Julia Butz

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Foto: Claudio Schwarz/unsplash

„Sowohl Verarbeiter als auch In-Marktbringer wollen Rezyklate nutzen und nehmen dazu auch gewisse Einbußen hin – allerdings nicht in dem hohen Maße, wie es aktuell der Fall ist“, sagt Prof. Dr. rer. nat. Rainer Dahlmann, Wissenschaftlicher Direktor am IKV Aachen.

Portrait Dahlmann.pngProf. Dr. rer. nat. Rainer Dahlmann, Wissenschaftlicher Direktor am IKV Aachen

Zum einen reiche die Qualität der Rezyklate derzeit i. d. R. nicht aus, um daraus wieder gleichwertige Produkte herzustellen. Zum anderen treibe jeder Behandlungsschritt zur Qualitätssteigerung der Rezyklate die Kosten weiter in die Höhe. Denn ihr Einsatz ist ohnehin schon etwas teurer als Neuware und bedingt durch langsamere, instabile Prozesse längst nicht ökonomisch. „Natürlich könnten die Recycler bessere Qualitäten herstellen“, so Dr. Dahlmann, „müssten dazu aber investieren und bekommen keine Garantien, dass die Produkte auch abgenommen werden“.

Einen wichtigen Lösungsansatz bieten die viel diskutierten „Design for Recycling“-Ansätze. Insbesondere Multimaterialverbunde sollten dabei aufgrund der schwierigen werkstofflichen Trennung vermieden werden. Beschichtungen aus Siliziumoxid (SiOx) oder Aluminiumoxid (AlOx) werden beispielsweise als voll recyclingfähig eingestuft, ohne jegliche Abstriche an Funktionalität und Qualität. In einer Rezyklatquote, die einen zwingenden Einsatz in neue Produkte vorsieht und der Digitalisierung (Stichwort: „Digitaler Produktpass“) sieht Dr. Dahlmann ebenfalls mächtige Werkzeuge, um die Gesamtsituation zu verbessern. Hingegen verzerre man durch Regularien wie einer „Plastiksteuer“ auf Kunststoffe den Markt: „Das führt dann dazu, dass z. B. ein Materialverbund wie ein beschichtetes Papier wieder konkurrenzfähig wird. Einfach, weil die Kunststoffprodukte teurer sind. Damit tut man der Umwelt nichts Gutes.“

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.