Handelssanktionen in der Weltwirtschaft

In dem Forschungsprogramm CoyPu arbeiten wir an einer Früherkennung wirtschaftlicher Risiken in globalen Supply Chains u.a. gemeinsam mit Siemens, Infineon und DATEV sowie starken Partnern aus der Forschung, wie etwa dem DIW, TIB und InfAI.

Zur Früherkennung wirtschaftlicher Risiken auf Lieferketten werden Handelssanktionen als Teil der Wirtschaftssanktionen analysiert. 

Basierend auf offenen Daten zu Handelssanktionen wurde ein Graph zwischen Ländern, Produkten und Handelssanktionen aufgebaut. Unterschieden wird nach Ländern, die Handelssanktionen aussprechen und solchen, auf die diese Sanktionen abzielen. Jede Handelssanktion hat ein Anfangsdatum, so dass eine Darstellung des Zeitpunkts möglich wird, wann die Sanktion in Kraft tritt. 

Für eine Darstellung des Geschehens wurde eine exemplarische Zeitreihe ermittelt und mit dem Tool Gource visualisiert. Da die komplette Visualisierung sehr groß ist, hier ein kleiner Ausschnitt: 

Auf der linken Seite der Darstellung findet sich eine Rangliste, die die häufigsten Länder-Paare auflistet, die aufgrund von Handelssanktionen miteinander verbunden sind. Weiter rechts wird dargestellt, welche Sanktionen Länder auf bestimmte Produkte ausüben (z.B. Export-Stop für bestimmte Metalle).

Auffällig ist, dass es Zeitpunkte mit besonders hoher regulatorischer Intensität gibt. Ohne genaueres Wissen über gleichzeitige oder vorlaufende Krisen bzw. politische Ereignisse sind die Zeitpunkte schwierig ex post zu erklären. Abseits von einer Erklärung des geo-politischen Kontextes einer Sanktion sollte die Kenntnis einer Sanktion für solche Akteure relevant sein, deren Versorgung mit Rohstoffen oder Vorprodukten bzw. Exportmöglichkeiten betroffen sein könnte. 

Mit der gewählten Aufbereitung von Handelssanktionen als Netzwerk der Weltwirtschaft können auch entfernte Ereignisse auf Branchen oder gar einzelne Unternehmen bestimmt werden. Hier forschen wir an der Propagation von Ereignissen in Netzwerken, um auch Welleneffekte für konkrete Branchen oder Unternehmen vorhersagen zu können. 

Einsatzmöglichkeiten für die Überwachung von Lieferketten sind u.a.:

  • Automatisierte Warnung bei neu erkannten Import-Einschränkungen
  • Automatisierte Warnung vor angekündigten Export-Einschränkungen
  • Vorhersage von direkten Einschränkungen in der Versorgung
  • Vorhersage von indirekten Beeinträchtigungen in Lieferketten aufgrund von Welleneffekten

Mit automatischen Warnungen und der Vorhersage von indirekten Beeinträchtigungen können künftig Risiken aufgrund einer smarten Früherkennung frühzeitiger gesichtet, bewertet und gemanaged werden, bevor es zu Lieferengpässen oder Störungen kommt.

Fragen zum Projekt und der Anwendung von Analysen und Daten beantworten wir Ihnen gerne unter hello@implisense.com

Globale Risiken frühzeitiger erkennen

Kunden von Implisense können in naher Zukunft von den ersten Ergebnissen aus dem Forschungsprogramm CoyPu (https://www.coypu.org) profitieren. In dem ambitionierten Forschungsprogramm arbeiten wir an einer Früherkennung globaler Risiken in weltweiten Supply Chains gemeinsam mit Siemens, Infineon und DATEV.

Grundlage für eine erste Einschätzung möglicher Risiken in globalen Supply Chains liefern öffentliche Daten etwa der WHO, UN sowie dedizierten Krisenmonitoring-Services. Daraus lassen sich grundlegende Einschätzungen für die Wahrscheinlichkeit von Risiken als auch die erwartete Fähigkeit des Landes im Umgang mit einem Risiko ermessen.

Implisense hat hierzu öffentliche Daten analysiert und in einer Graphdatenbank abgelegt, um künftig alle analysierten Entitäten wie etwa Firmen oder kritischer Infrastrukturen hinsichtlich ihres geopolitischen Risikos bewerten zu können. Kund:innen sollen künftig in die Lage versetzt werden, die Liste ihrer Lieferanten automatisiert prüfen zu lassen, ob neue Risiken erkennbar sind und das Risiko-Management aktiv werden muss.

Ein besonderer Fokus liegt dabei auf den erwarteten Folgen des Klimawandels und damit einhergehender Krisen und Anpassungen.

Analyse der am stärksten betroffenen Länder aufgrund des erwarteten Klimawandels (WorldRisk Index Daten)

Geplante Anwendungsfälle

  • Bestehende Lieferanten mit hohen Risiken ermitteln
  • Neue Lieferanten schneller qualifizieren für das Risiko-Management
  • Sourcing planen unter Einbezug von neuen Risikoeinschätzungen

Haben Sie Fragen zum Projekt und Anwendungsfällen? Wir freuen uns über Nachrichten unter hello@implisense.com

Big Data Analyse finanzieller Kenngrößen im Mittelstand

Wir freuen uns, dass sich die Investitionsbank Berlin-Brandenburg an der Finanzierung der Entwicklung einer Big Data Analyse finanzieller Kenngrößen im deutschen Mittelstand beteiligt.

In dem auf ein Jahr angelegten Projekt geht es um das automatisierte Erheben und Vergleichen von finanziellen Kennzahlen mit dem Ziel, ungewöhnlich abweichende Positionen frühzeitiger zu erkennen.

Damit soll die Arbeit auch für solche Personen vereinfacht werden, die seltener Bilanzen studieren und entsprechende Hilfestellungen benötigen, um wichtige Entwicklungen bei ihren Kunden, Lieferanten oder Mitbewerbern zu erkennen.

Die technische Herausforderung im Projekt besteht darin, relative Ausreißer gegenüber ähnlichen Firmen zu erkennen. Hierfür wird eine Lösung auf Basis von In-Memory Datenbanken entwickelt, um anhand von Branche, Region sowie Größen- und Altersklassen von Firmen mehrere tausend Vergleichsgruppen (Peer-Groups) zu bilden, die anschließend dazu genutzt werden, um die Höhe bestimmter Finanzkennzahlen (etwa Umsatz oder Jahresüberschuss) zu relativieren und wirkliche Ausreißer zu erkennen. In-Memory Datenbanken erlauben es, diese Vergleiche in sehr viel kürzerer Zeit mit deutlich mehr Kennzahlen ui analysieren.

Die ersten Ergebnisse aus diesen Arbeiten werden ab Q3 2021 erwartet. Sind Sie an der Entwicklung bzw. den Ergebnissen interessiert? Wir freuen uns unter hello@implisense.com auf Ihre Nachricht.

Internationale Firmenbeteiligungen

Extrahierte europäische Beteiligungen und assoziierte Unternehmen der Deutsche Telekom AG aus dem Jahresabschluss mit anschließender Kartendarstellung

Die deutsche Wirtschaft ist als größte Volkswirtschaft innerhalb der Europäischen Union in besonderem Maße mit der Welt über Handelsbeziehungen verknüpft. Für die Analyse globaler Supply Chains ist es hilfreich, die internationale Vernetzung von Firmen über Beteiligungen oder assoziierte Unternehmen im Ausland besser zu verstehen. Hierfür wurde Anfang 2020 mit den Arbeiten an einer automatischen Extraktion von internationalen Firmenbeteiligungen aus Jahresabschlüssen begonnen.

Die besondere technische Herausforderung lag darin, die in Jahresabschlüssen genannten internationalen Beteiligungen zu erkennen, korrekt zu interpretieren und in eine standardisierte Form zu überführen, um spätere Analysen zu unterstützen.

Die nun erfolgreich entwickelte Extraktionskomponente wird in Produktivbetrieb der Implisense GmbH überführt. Damit werden neue Dokumente mit Hinweisen über veränderte Beteiligungen innerhalb weniger Sekunden auswertbar. Möchten Sie von den Ergebnissen dieser Arbeit für Ihren Anwendungsfall profitieren? Dann freuen wir uns über eine Kontaktanfrage.

KI-Projekt CoyPu: Früherkennung indirekter Risiken in globalen Supply Chains

Frühzeitiger indirekte Risiken (rot) in komplexen Lieferketten (blau) erkennen

Verbraucher wie Unternehmen haben in den letzten Monaten zuweilen schmerzhaft erfahren, wie vernetzt und abhängig die globale Wirtschaft in der Versorgung kritischer Güter ist. Selbst entfernt stattfindende Ereignisse können in kürzester Zeit zu unerwartete Folgen in der deutschen Wirtschaft führen. Parallel arbeitet die Bundesregierung und Europäische Union daran, die regulatorischen Anforderungen an die Einhaltung von Sozial- und Umweltstandards in Supply Chains zu erhöhen.

Mit führenden Unternehmen und Forschungsorganisationen in Deutschland wurde die operative Arbeit für eine neue Daten- und Analyseplattform gestartet. Die geplante Plattform soll einen einfacheren Zugang zum Monitoring globaler Supply Chains auf neue Risiken ermöglichen und so einen Beitrag zur künftigen Resilienz in der deutschen Wirtschaft liefern.

Finanziert wird diese Entwicklung vom Bundeswirtschaftsministerium im dritten Aufruf des KI-Innovationswettbewerbs. Implisense wird dem starken Konsortium detaillierte Daten über Firmen, Märkte und Ereignisse liefern, damit die Partner möglichst schnell in der Lage sind, neuartige graphbasierte Modellierungen und Simulationen von Ereignissen für global vernetzte Firmen durchzuführen.

Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit:

Die Projektwebsite ist auf https://coypu.org/ zu finden.