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Compliance-Software: Wie KI vor dem Geschäftsrisiko durch Zulieferer schützen kann

Compliance-Software: Wie KI vor dem Geschäftsrisiko durch Zulieferer schützen kann

30-06-2022

Unwissenheit schützt vor Strafe nicht: Auch unentdeckte Compliance-Verstöße können Unternehmen teuer zu stehen kommen. Digitale Lösungen auf Basis von künstlicher Intelligenz und Machine Learning bringen Licht in undurchsichtige Lieferketten, und helfen dabei, die entsprechenden Gesetze einzuhalten

Compliance-Software als Lösung? Lieferketten werden zunehmend globaler, komplexer und schwerer durchschaubar. Gleichzeitig müssen Unternehmen immer strengere Regularien erfüllen. So verlangt das deutsche Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz, ab 2023 alle unmittelbaren Zulieferer auf die Einhaltung sozialer und ökologischer Mindeststandards zu überprüfen. Das gilt zunächst für alle Firmen mit mindestens 3.000 Beschäftigten – ab 2024 ab mindestens 1.000 Mitarbeitenden. Allerdings ist bereits eine Gesetzesinitiative der Europäischen Union in Vorbereitung, die nach ersten Entwürfen zum einen die Schwelle mit 500 Beschäftigten deutlich niedriger ansetzt als das deutsche Lieferkettengesetz, und zum anderen den Betrieben noch stärkere Kontrollen abverlangt. Bei Verstößen ist in jedem Fall mit empfindlichen Sanktionen und Geldstrafen zu rechnen.

Keine Vogel-Strauß-Politik

Den Kopf in den Sand stecken, nach dem Motto: Augen zu und durch, ist definitiv keine Option. Denn Compliance-Verstöße sind längst nicht nur ein Kostenfaktor. Schließlich haben Unternehmen einen guten Ruf zu verlieren. Gut informierte Verbraucher wollen heutzutage wissen, wie die gesamte Wertschöpfungskette eines Produkts aussieht. Marken oder Organisationen, die sich nicht an den sogenannten ESG-Kriterien (Environment, Social und Governance) ausrichten, geraten zunehmend in die Kritik. Wenn Umweltstandards nicht eingehalten werden oder der Vorwurf der Ausbeutung im Raum steht, ist der Vertrauensverlust bei Geschäftspartnern, Kunden und Mitarbeitenden hoch und die Reputation – manchmal auf Dauer – schwer geschädigt.

 

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