KI-basierter Wissensgraph Veranschaulichung von Menschenrechtsverletzungen und Umweltsünden in globalen Lieferketten

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Das Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) tritt ab Januar 2023 in Deutschland mit voller Wucht in Kraft und soll Schluss mit Profit auf Kosten von Menschenrechten und Umweltkatastrophen machen. Auch ein EU-weites Lieferkettengesetz (EU Supply Chain Act) ist in Entstehung. In den USA wurden bereits vor zwei Jahren ähnliche Gesetze verabschiedet, sodass US-Behörden schon heute deutsche Unternehmen bei Sorgfaltspflichtverletzungen zur Rechenschaft ziehen können (siehe z. B. das Xinjiang Supply Chain Business Advisory). Das grundlegende Ziel ist dabei immer, den Schutz der Menschenrechte und den Umweltschutz in globalen Lieferketten zu verbessern. Lieferkettengesetze haben somit das Potenzial, die Menschheit als Ganzes voranzubringen.

Menschenrechte und Umweltschutz im Fokus

Neues Lieferkettengesetz: Inhalt, Startdatum – und wen es betrifft

Aus Unternehmenssicht ist das Lieferkettengesetz erst einmal eine gute Sache. So sehen die befragten Unternehmen in einer Studie von Horn & Company weit überwiegend das Erfordernis des Lieferkettengesetzes. Es stellt aber gleichzeitig eine Herausforderung für die Unternehmen dar, weil Lieferketten oftmals intransparent sind, insbesondere in Bezug auf Menschenrechte und Umweltfragen. Zudem müssen sich Unternehmen im Big-Data-Zeitalter dem Problem der Informationsüberflutung stellen.

Große Informationsmengen aus unterschiedlichen Quellen wie z. B. Nachrichtenkanäle, soziale Medien und Datenbanken müssen täglich oder stündlich ausgewertet werden. Unternehmen müssen sich somit den klassischen „3V“-Herausforderungen von Big Data stellen: der Umgang mit sehr großen (Volume), schnelllebigen (Velocity) und unstrukturierten bzw. schwach strukturierten Daten (Variety).

Interne Audits oder Lieferantenbefragungen sind zwar wichtige Managementinstrumente, skalieren aber schlecht mit der Anzahl Lieferanten eines Unternehmens, die schnell in die Tausende bzw. Zehntausende gehen können. Außerdem repräsentieren die Ergebnisse eines Audits nur einen einzelnen Zeit- bzw. Datenpunkt, und keinen kontinuierlichen Datenstrom. Was fehlt, ist eine ganzheitliche und kontinuierliche Sicht auf Unternehmen und ihre Lieferketten in Echtzeit.

Maschinen mit Künstlicher Intelligenz übernehmen die Arbeit

Ab hier sollte jedem klar sein, dass das Problem der Überwachung der eigenen Lieferketten allein durch mehr Mitarbeiter oder Auditierungen nicht in den Griff zu kriegen ist. Die Antwort liegt in der Automatisierung durch Big-Data-Technologien und Künstliche Intelligenz (KI).

Start-up-Unternehmen wie graphworks.ai bieten als „Software-as-a-Service“- Lösung (SaaS) eine ganzheitliche und kontinuierliche Sicht auf Unternehmen und ihre Lieferketten in Echtzeit an und nutzen hierfür Big-Data-Technologien und die neuesten KI-Modelle der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) zur Analyse großer Informationsmengen.

Der Wissensgraph als entscheidender Wettbewerbsvorteil

Wie der Name des Start-ups schon vermuten lässt, steht im Mittelpunkt der SaaS-Lösung der sogenannte Wissensgraph. Den Wissensgraphen kann man sich als ein Netz aus komprimierten Informationen vorstellen. Der Wissensgraph besteht aus Entitäten wie z. B. Unternehmen, Personen, oder Orte (das sind die Knoten im Netz) und Verbindungen zwischen diesen Entitäten. Mit jedem Informationsschnipsel (Nachrichten aus regionalen und globalen Nachrichtenseiten, Beiträge aus den sozialen Medien, etc.) wächst der Wissensgraph und liefert uns ein immer schärferes Bild über Unternehmen, Personen, Orte, aber auch über Risiken in Zusammenhang mit diesen Entitäten wie z. B. Menschenrechtsverletzungen und Umweltverschmutzungen.

Der automatisierte Workflow

Der Workflow analysiert hierfür textuelle Nachrichten aus der ganzen Welt von Kopf bis Fuß mithilfe von KI-Modellen. Falls die Nachricht nicht in englischer Sprache vorliegt, wird sie zuerst ins Englische übersetzt. Anschließend werden relevante Entitäten wie Unternehmen und Personen innerhalb der Nachricht ermittelt. Zudem wird eine Sentimentanalyse durchgeführt und die Nachricht wird nach Industrie und Risiko klassifiziert. Diese extrahierten Informationen werden anschließend wie Puzzlestücke an passender Stelle im Wissensgraphen ergänzt und ergeben mit den vorhandenen Daten das “Big Picture”, das zur Auswertung den Unternehmen zur Verfügung steht. Durch eine transitive Analyse des Graphen können auch Menschenrechtsverletzungen und Umweltsünden durch unmittelbare und mittelbare Zulieferer ermittelt werden.

Die automatische Identifikation von Risiken und Verstößen ist ein zentraler Schritt im graphworks.ai-Workflow, der auch Informationen aus internationalen Standards und Publikationen, zum Beispiel der UN, von Umweltorganisationen oder Menschenrechtsbewegungen, zur ganzheitlichen Bewertung und Beurteilung des Lieferanten und seines Standorts heranzieht.

Dies erleichtert die Identifizierung und Beseitigung von Risiken im Zusammenhang mit den Menschenrechten oder der Umwelt in globalen Lieferketten. Unternehmen, die frühzeitig auf eine intelligente Softwarelösung setzen, können wesentlich flexibler und agiler auf Herausforderungen reagieren und gewinnen erhebliche Wettbewerbsvorteile.

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