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30. Jun 2025

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Wirtschaft

Technik am Puls der Lieferkette

Journalist: Thomas Soltau

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Foto: Pexels

Künstliche Intelligenz und Process Mining optimieren nicht nur Effizienz und Transparenz, sondern verknüpfen digitale Innovation direkt mit nachhaltigen Zielen.

Supply-Chain-Management gleicht zunehmend einer gut geölten Maschine, in der jede Komponente optimal zusammenarbeitet. Im Bereich Bestandsmanagement ermöglichen KI-gestützte Prognosen eine präzise Bedarfsplanung. Lagerbestände sinken um bis zu dreißig Prozent, während Kapital freigesetzt wird. Die Algorithmen analysieren historische Verkaufsdaten und berücksichtigen saisonale Schwankungen. So liefert die Künstliche Intelligenz genau die Mengen, die wirklich benötigt werden, und verhindert Überbestände.

Zusätzlich profitiert die Transportlogistik von Echtzeit-Routenplanung auf Basis von Process Mining. Algorithmen erkennen Staus und senken so den Kraftstoffverbrauch spürbar. Durch laufend aktualisierte Verkehrsinformationen können Speditionen Hindernissen automatisch ausweichen – dieser datengetriebene Ansatz spart nicht nur Zeit, sondern gleichzeitig CO₂-Emissionen. Und dann gibt es ja noch Process Mining, das verborgene Engpässe aufdeckt. Es visualisiert komplette Prozessketten, etwa bei der Auftragsabwicklung oder im Wareneingang. Mitarbeitende erkennen damit sofort, wo Abläufe stocken.

Order-Management wird durch KI zum Automatisierungsmeister: Preisvergleiche finden in Echtzeit statt, Vertragsklauseln prüft eine Software, und Compliance-Checks fließen in jede Bestellung ein. Umwelt- und Sozialkriterien landen lückenlos im Einkaufsprozess. So wird nachhaltige Beschaffung dank Blockchain-Technologie zur Selbstverständlichkeit. Jede Station einer Ware – von der Rohstoffquelle bis zum Kunden – lässt sich unveränderbar dokumentieren. Kunden erhalten dank dieser Prozesse nachvollziehbare Informationen zur Herkunft und zum CO₂-Fußabdruck. Getreu dem Motto: Vertrauen entsteht durch Transparenz.

Selbst ESG-Compliance soll mit digitalen Dashboards zum Kinderspiel werden. Unternehmen überwachen ihre CO₂-Emissionen, Wasserverbrauch und faire Arbeitsbedingungen in Echtzeit. Ein großer Lebensmittelhändler reduzierte so seinen Verpackungsmüll um 25 Prozent, nachdem er digitale Monitoring-Tools implementiert hatte. Eins ist klar: Die Integration von ESG-Daten in Management-Reports erhöht die Transparenz gegenüber Investoren und Regulierungsbehörden. Rating-Agenturen bewerten Unternehmen heute verstärkt nach ihrer digitalen Lieferketten-Compliance. Eine robuste, resiliente digitale Infrastruktur trägt zum Wettbewerbsvorteil und damit zur Basis für langfristiges Wachstum bei.

Eine robuste, resiliente digitale Infrastruktur trägt zum Wettbewerbsvorteil und damit zur Basis für langfristiges Wachstum bei.

Das Klimaschutz und Digitalisierung Hand in Hand gehen, betont Prof. Dr. Dirk Messner, Präsident des Umweltbundesamts. „Wenn wir über internationalen Klimaschutz sprechen, sollten wir Digitalisierung und Künstliche Intelligenz als integralen Bestandteil der Programmentwicklung begreifen. Weltweit werden Milliardensummen in die digitale Infrastruktur investiert. Das sollte klima- und ressourcenschonend geschehen. Bisher gibt es jedoch keine Standards für eine grüne digitale Infrastruktur.“

Ein Vergleich macht klar, wie stark moderne SCM-Technik wirken kann: Wer früher Karte und Kompass benutzte, orientiert sich heute per GPS – präziser, schneller und zuverlässiger. Dennoch bleibt das Management der Lotse, der Kurs und Tempo vorgibt. Künstliche Intelligenz und Process Mining sind wertvolle Crewmitglieder, die das Schiff sicher durch stürmische Märkte steuern. Unternehmen, die jetzt in diese Technologien investieren, setzen auf Effizienz, Nachhaltigkeit und Zukunftssicherheit.

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.