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1. Sep 2022

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Wirtschaft

Grüner Transport

Journalist: Christian Litz

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Foto: Elevate/unsplash

Unternehmen, die früh auf regenerative Energie gesetzt haben, sind in Zeiten, in den Gas knapp wird, im Vorteil. Für die anderen bietet die Krise, die Russlands Krieg ausgelöst hat, nun Chancen, sich neu aufzustellen.

Lösungen sind dabei nicht einfach: Wir nehmen eine andere Energiequelle. Dazu gehört auch: Wir müssen energiesparender Waren transportieren.

Die gute Nachricht: Lösungswege sind bereits angelegt, werden seit Jahren genutzt und immer besser. Die Logistikbranche spürt schon länger öffentlichen Druck, ökologischer zu arbeiten.

Nachhaltigkeit bedeutet in der Logistik nicht nur günstig ökologischen Treibstoff zu finden, sondern auch Wege, um einen der größten Kostenfaktoren zu reduzieren: Leerfahren.

Mit viel Computertechnik und Rechnerleistung wird seit Jahren daran gearbeitet, Leerfahren zu reduzieren oder wenn möglich, ganz zu vermeiden. Nichts ist unökologischer als leer zurückgelegte Kilometer von Transportkapazitäten.

Die sind auch ein betriebswirtschaftliches Problem. Deshalb hat sich bereits etwas entwickelt, auf das jetzt zurückgegriffen werden kann. Logistikfirmen betreiben inzwischen nicht nur Lagerhäuser außerhalb von Städten in den Gewerbegebieten, sondern auch Umschlagplätze näher an großen Einkaufsstraßen und Gegenden mit viel Einzelhandel, weil es Kilometer spart.

Wenn hunderte Geschäfte nachts oder frühmorgens mit Waren für den Tag versorgt werden, fahren nicht hunderte Lastwagen. Die vernetzten Einzelhändler bekommen oft nacheinander ihre Waren aus einem Zubringerfahrzeug.

Über die Jahre haben sich Know-how und Infrastruktur entwickelt. Mit Informationstechnologie wird schon lange Verkehr reduziert.

Pionier in Deutschland war bereits Ende der 70er-Jahre des vergangenen Jahrhunderts die Systemgastronomie. Die Spedition, die für den Burger-Franchise-Giganten McDonald’s die diversen Produkte in tausende von Filialen liefert, wo sie zum Menü bereitet werden, entwickelte eigens dafür Lastwagen: In denen sind neben den Tiefkühlschränken für das Hackfleisch weitere, in denen trocken die Brötchen liegen und weitere für die Getränke, das Plastik, die Dekoration. Wo anfangs viele Fahrten nötig waren, tut es jetzt eine.

Die Fahrzeuge konnten alles, was die Filiale braucht, anliefern. Fleisch, Cola oder Servietten genauso wie Werbematerial, obwohl für die Transporte eigentlich verschiedene Temperaturen nötig waren.

Als sich dieses System entwickelte und weiter verbesserte, zeigte sich, dass der Datenaustausch entscheidend ist: Was wird wann wo gebraucht, vor allem wie viel und wie ist das mit den anderen Läden in der Nähe? Um genau zu definieren und exakt zu liefern, sind Algorithmen nötig, hohe und immer zuverlässige Rechnerleistung. Das ist eine Erkenntnis aus den 80er-Jahren.

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.