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28. Mär 2025

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Wirtschaft

Slow Fashion

Journalist: Kirsten Schwieger

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Foto: Andreea Pop/unsplash

Die Textilindustrie ist ein grosser Umweltsünder: Neben hohem Wasserverbrauch und Wasserverschmutzung werden zehn Prozent der weltweit verursachten Treibhausgase durch die Produktion von Kleidung und Schuhen verursacht, ganze 850 Millionen Tonnen. Pro Jahr werden 150 Milliarden Kleidungsstücke produziert, von denen viele nur selten getragen werden – wenn sie nicht gleich ungetragen als Retouren im Müll landen. Dabei bietet die Modeindustrie viel Potenzial für Nachhaltigkeit, welches mittlerweile von einer wachsenden Zahl von Akteuren identifiziert und umgesetzt wird. Angefangen bei einer nachhaltigen und gerechteren Produktion in lokalen, umweltbewussten Fabriken mit schadstoffarmen Produktionsweisen unter fairen Arbeitsbedingungen bis hin zum Verzicht auf erdölhaltige Synthetikfasern zu Gunsten umweltfreundlicher Materialien wie Bio-Baumwolle, Hanf, Leinen oder recycelter Stoffe. Kurze Transportwege und transparente Lieferketten zur Reduzierung des CO₂-Fussabdrucks sind ein weiterer Schritt. Genauso wie ein nachhaltiger Versand mit recycelbaren Verpackungen und ein verantwortungsbewusstes Retourenmanagement. Die Kombination von zeitlosen Designs mit hochwertiger Verarbeitung und Qualität verhilft Kleidung zu längerer Lebensdauer in der schnelllebigen Fashionwelt. Doch auch die Käufer können durch bewusstes Konsumverhalten, Upcycling und Second-Hand-Käufe ihren Part zu nachhaltiger Fashion beisteuern.

Die Kombination von zeitlosen Designs mit hochwertiger Verarbeitung und Qualität verhilft Kleidung zu längerer Lebensdauer in der schnelllebigen Fashionwelt.

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.