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Supply Chain Radar von CURE Intelligence: Das LkSG effektiv erfüllen mit KI-gestütztem Lieferketten-Monitoring

Advertorial

Supply Chain Radar von CURE Intelligence
Das LkSG effektiv erfüllen mit KI-gestütztem Lieferketten-Monitoring

CURE Intelligence
Das LkSG konfrontiert Unternehmen mit Herausforderungen im Bereich des Monitorings, welche sich mit modernen Tools sowie Data-Science-Kompetenz effizient bewältigen lassen. Bild: CURE Intelligence

Nicht wenige Unternehmen werden bis zum Sommer gehofft haben, dass die Politik doch noch eine Kehrtwende vollzieht und das am 11. Juni 2021 verabschiedete Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) noch aussetzt oder entschärft. Stattdessen tritt das Gesetz nicht nur unverändert zum 01.01.2023 in Kraft – es zeichnet sich auch bereits ab, dass die EU das Thema noch strenger handhaben wird.

Kritiker argumentieren, dass sich in der praktischen Umsetzung große Hürden auftun und insbesondere KMU kaum den bürokratischen Aufwand stemmen können. Zudem haben größere Unternehmen oftmals eine drei- oder sogar vierstellige Zahl an Zulieferern, die nicht selten stark verzweigt sind. Die Menge an Informationen, welche für eine umfassende Kontrolle der Lieferkette kontinuierlich gesammelt und verarbeitet werden müssen, ist enorm. Sie führt jedoch auch zu einer wichtigen Erkenntnis: Die Umsetzung der Lieferkettensorgfalt ist zu einem großen Teil eine Monitoring-Aufgabe.

Mit Big Data relevante Informationen über Zulieferer gewinnen

Bild: CURE Intelligence

Nie zuvor war wirtschaftliches Handeln so transparent wie heute – Arbeitnehmer*innen bewerten ihre Arbeitsbedingungen in Portalen wie Glassdoor oder Kununu oder posten Beschreibungen, Fotos oder gar Videos anonym in Sozialen Medien, z.B. in Foren oder auf YouTube. NGOs und Investigativjournalisten kommunizieren aufgedeckte Missstände via Blog, Facebook, Twitter oder Instagram. Und genau hier liegt die Chance und Möglichkeit, die gesetzliche Lieferkettensorgfalt mithilfe von KI und Big Data Tools aus dem Bereich Media Monitoring wie z.B. dem CURE Supply Chain Radar schnell (2-4 Wochen) und effizient zu implementieren. Diese leisten die Echtzeiterfassung von Millionen Websites und sozialen Netzwerken weltweit in hunderten Sprachen. Dies umfasst unter anderem Nachrichten-Portale, Twitter, Facebook, YouTube, Blogs, Foren, Podcasts sowie auch NGO-Websites und -kanäle.

Durch die Verwendung von KI und geeigneten Suchalgorithmen kann ein solches Tool so eingerichtet werden, dass es aus der Gesamtheit seiner Datenquellen die für das LkSG potenziell relevanten Ergebnisse identifiziert und sammelt. Dies allein reicht jedoch in der Regel nicht aus, da die so gesammelten Daten häufig durch nicht- oder nur semi-relevante Informationen „verunreinigt“ sind. Daher müssen die Ergebnisse in einem weiteren Schritt durch eine speziell für das LkSG entwickelte KI weiterverarbeitet werden. Die KI verfügt über spezielle Such- und Kontrollfunktionen, welche die Menge der potenziell relevanten Ergebnisse auf tatsächlich relevante reduziert. Des Weiteren sucht die KI zusätzlich nach auffälligen Datenmustern in den sozialen Medien, um eine umfassende Abdeckung zu garantieren. Basierend auf den Ergebnissen der KI wird anschließend ein Score berechnet, der das individuelle Risiko eines LkSG-relevanten Verstoßes durch einen Lieferanten einschätzt. Ergibt sich hier ein auffälliges Ergebnis, werden die Ergebnisse nochmals durch einen erfahrenen Media Analysten geprüft und plausibilisiert.

Monitoring, Reporting und wertvolle Synergien

Nach der Bewertung der Lieferanten und der Plausibilisierung der Ergebnisse werden die Daten dem Unternehmen mit kontextbezogenen Handlungsempfehlungen zur Verfügung gestellt. Da die tatsächliche Risikomanagementinstanz qua des LkSGs im jeweiligen Unternehmen selbst angesiedelt sein muss, liegt hier ein besonderer Fokus darauf, dass das Monitoring und Reporting sich so einfach und effizient wie möglich in die bestehenden Arbeitsprozesse etablieren lässt. Dies kann etwa durch ein Dashboard oder eine – in die bestehende Systemwelt integrierte – Web Applikation erfolgen, auf welche die Verantwortlichen im Unternehmen zugreifen. Alternativ können auch regelmäßige Reports oder kompakte schriftliche Berichte angefertigt werden. Somit haben die Verantwortlichen stets alle Daten und Unterlagen zur Verfügung, welche für die Umsetzung der Lieferkettensorgfaltspflicht nötig sind.

Ein weiterer wichtiger Vorteil liegt in den vielen Synergien, die sich für ein Unternehmen durch das Lieferketten-Monitoring ergeben. Da die zuvor beschriebenen Big Data Tools ohnehin bereits so programmiert sind, dass sie die Zulieferer eines Unternehmens kontrollieren, lassen sich die dabei gesammelten Informationen auch über das LkSG hinaus verwenden. So können beispielsweise direkt branchenspezifische Produkttrends und Marktrisiken kosteneffizient mit untersucht werden. Dies liefert wertvolle Insights, die das Unternehmen intern weiterverwenden kann, etwa für Customer Relations, Marketing, Sales oder Strategic Analytics. Darüber hinaus können natürlich auch alternative Zulieferer mit abgedeckt werden, um bei Bedarf eine schnelle Wechselentscheidung treffen zu können.

Fazit

Die Einführung der gesetzlichen Lieferkettensorgfaltspflicht konfrontiert viele Unternehmen mit großen Herausforderungen im Bereich des Monitorings, welche sich jedoch mit modernen Tools sowie langjähriger Data Science Kompetenz gut und effizient bewältigen lassen. Die sinnvolle Umsetzung der Lieferkettensorgfalt als KI-gestütztes Monitoring dient nicht nur der Erfüllung des LkSG, sondern bietet auch viele wertvolle und kostengünstige Synergien, von denen ein Unternehmen zusätzlich weitreichend profitieren kann.

Dr. Joscha Krause, Cure Intelligence
Bild: CURE Intelligence

Über Dr. Joscha Krause:

Dr. Joscha Krause ist anerkannter Experte für Data Science, Machine Learning sowie Künstliche Intelligenz und verantwortet den Bereich Analytics & Insights bei CURE Intelligence. Nach seinem Studium der Statistik und Volkswirtschaftslehre promovierte er in Data Science mit mehreren Auszeichnungen. Zudem war er Mitglied einer DFG-geförderten Forschergruppe für algorithmische Optimierung. Dr. Krause ist Autor zahlreicher Forschungsaufsätze, welche in internationalen referierten Fachzeitschriften veröffentlicht wurden.
E-Mail: j.krause@cure-intelligence.com
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/dr-joscha-krause-314a971a9/

Über CURE Intelligence:

CURE Intelligence ist ein Unternehmen im Bereich Medienbeobachtung und -analyse, Data Intelligence und Social Media Kommunikation und Marketing. CURE Intelligence verhilft seinen Kunden durch die wirksame Verbindung von Analytics und Marketing zu besseren Entscheidungen und besserer interner sowie externer Kommunikation. 2009 als Aktiengesellschaft in Luxemburg gegründet, ist CURE heute ein aufstrebendes Unternehmen mit einem zusätzlichen Standort in Köln und einem internationalen Team aus 48 Mitarbeitern und namhaften Kunden u.a. in Deutschland, Luxemburg, Brasilien, Kanada und den USA.
www.cure-intelligence.com
www.sc-radar.com

 

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