Mit stabilen Geschäftsbeziehungen Krisen besser meistern

Nürnberg, 27. Juli 2022: Eine Plattform, mit der sich über künstliche Intelligenz (KI) schnell Wertschöpfungsnetzwerke aufsetzen lassen – das ist das Ziel des Forschungsprojekts KISS. In dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekt mit einer Laufzeit von drei Jahren erforscht DATEV im Verbund mit InfAI, dem biosaxony e.V., der Technischen Universität Chemnitz, der USU GmbH, Eccenca, der NRU GmbH und dem Fraunhofer IWU, wie sich ein solches KI-gestütztes Rapid Supply Network aufbauen lässt. Insbesondere mittelständischen Unternehmen soll die geplante Infrastruktur dabei helfen, resilienter für plötzlich auftretende Herausforderungen zu werden.

Ein Schlüssel für Unternehmen, um Krisen zu überstehen, sind stabile Geschäftsbeziehungen in Wertschöpfungsnetzen. Gerade in Zeiten, in denen verschiedene Anlässe immer wieder Lieferketten ins Wanken bringen, ist es immens wichtig, seine Geschäftspartner und ihr Ausfallrisiko genau zu kennen und gegebenenfalls schnell auf Alternativen zurückgreifen zu können. Insbesondere kleinere und mittelständische Unternehmen verfügen aber oftmals weder über ausreichende Instrumente zur Früherkennung und Prävention von Problempunkten noch über funktionierende Mechanismen zum effektiven Gegensteuern.

Um einen vorbeugenden Schutz der Wirtschaft vor Krisensituationen zu erreichen, will KISS den Erfassungs- und Pflegeaufwand für validierte Business-Informationen über Geschäftspartner und Lieferketten minimieren. Im Rahmen des Projekts eruieren die Forschungspartner, wie KI-gestützte Systeme dabei helfen können, systemrelevante Risiken und Entwicklungen rechtzeitig zu erkennen und so zu managen, dass Dienstleistungen und Produktion weiterhin stabil aufrechterhalten werden können. Dazu soll das System die bestehenden Liefer- und Wertschöpfungsketten abbilden und umgehend mit Vorschlägen aufwarten, wie sich auftuende Lücken in der Lieferkette schnell und effektiv schließen lassen.

Mittels optimierter Datenbasis und KI zu Handlungsempfehlungen

DATEV konzentriert sich dabei auf den Einsatz von KI-Methoden zur Analyse und Nachverfolgung von Liefernetzwerken und -ketten. Vorhandene Daten, offene Datenquellen und bei DATEV vorliegende und anonymisierte Daten prüfen die Experten dafür zunächst generell auf ihre spezifische Aussagekraft. Außerdem analysieren sie, wie sich die Qualität der über die Geschäftspartner vorhandenen Daten verbessern lässt. Dazu sind Fragen der Standardisierung und der Aggregation aus unterschiedlichen Datenquellen zu klären, wie zum Beispiel Rechnungs- und Zahlungsinformationen, Steuer ID, USt-ID-Prüfung oder Unternehmensregister. Ziel ist eine einheitliche Basis für die Identifikation, Darstellung und Bewertung für Geschäftspartner, Lieferketten und Netzwerke.

Im nächsten Schritt geht es dann darum, automatisierte Funktionen für die Analyse, Identifikation und Darstellung von Geschäftspartnern sowie Lieferketten zu entwickeln. Schließlich werden die DATEV-Forscher ermitteln, wie sich aus diesen Daten schnellstmöglich die relevanten Informationen für die individuelle Situation einzelner Unternehmen – etwa unter Berücksichtigung von Parametern wie Branche, Größe oder Region – herausfiltern und Handlungsempfehlungen ableiten lassen. So könnte ein entsprechender Datenpool letztlich die passgenaue Prognose von Risiken, die Entwicklung geeigneter Frühwarnsysteme sowie ein einfaches Erstellen von Business-Continuity-Plänen ermöglichen.

Mit Fragen zum Projekt oder für inhaltlichen Austausch zur Thematik können sich Interessierte gerne unter forschungskooperationen@datev.de an das Team "Technologische Innovation" bei DATEV wenden.