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6. Aug 2020

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Wirtschaft

Start-ups in der Baubranche

Journalist: Alicia Steinbrück

Der Umbau der Baubranche hat begonnen. Digitale Geschäftsmodelle und Plattformen verändern sukzessive Prozessketten. Start-ups hinterfragen den „Ballast“ etablierter Strukturen. 

Christian Hülsewig, CEO von Schüttflix

Mit knapp 50 Milliarden Euro verfügt der Markt für Sand, Kies und Schotter, allein in Deutschland, über ein großes Marktpotential. Dabei ist er gleichzeitig vergleichsweise intransparent und zusätzlich regional fragmentiert – hier wird deutlich, wie schwierig die Digitalisierung der Baubranche sein kann.

Ein Beispiel für eine erfolgreiche digitale Schiene fährt das Start-up Schüttflix. Der Plan lautete, die Bestellungen von Sand, Kies und Schotter zu digitalisieren, um erstmals einen deutschlandweit funktionierenden, effizienten Markt für Schüttgüter und ihre Transportlogistik zu schaffen. Statt aus dem Berliner Hinterhof wurde die App quasi im LKW-Cockpit mit Lieferanten, Spediteuren und der Baubranche entwickelt. So konnte eine hundertprozentige Digitalisierung der Prozesse realisiert werden. Knapp anderthalb Jahre nach Gründung hat das Start-up die größte Marktabdeckung Deutschlands und beliefert ganz NRW binnen vier Stunden nach Bestellung. Gegründet wurde das Unternehmen von CEO Christian Hülsewig übrigens durch Ärger über unpünktliche Lieferungen auf dem eigenen Bauernhof.

Wer also als Start-up etwas erreichen will, muss raus aus der digitalen Wolke und rauf auf die Baustelle: Eine gemeinsame Sprache finden, niedrig-schwellig sein und vor allem eine gelungene erste User-Experience bieten. 

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.