Die Exportkontrolle entwickelt sich für Unternehmen mit internationalen Geschäftsbeziehungen zu einem immer dynamischeren Arbeitsbereich, unter anderem durch umfassende Änderungen in den Sanktionsregimes der Europäischen Union (EU) oder den USA innerhalb kürzester Zeit. Aktualisierte Embargolisten und Endverwendungsauflagen bei Dual-Use-Gütern machen die Durchführung der Exportkontrolle immer komplexer und mitunter zu einer Herausforderung für Compliance-Systeme.
Daher zeigt sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) immer deutlicher als ein möglicher Lösungsansatz, beispielsweise zur Automatisierung der Datenextraktion aus ERP-Systemen, der Risikominimierung und der qualitativen Verbesserung der Exportkontrolle. Gleichzeitig entstehen mit dem Einsatz von KI-Systemen neue Anforderungen in Bezug auf Transparenz und Compliance – etwa im Zusammenhang mit dem Artificial Intelligence Act der EU (EU-AI-Act) – den Unternehmen bei der Implementierung intelligenter Exportkontrollsysteme berücksichtigen müssen.
Status quo und Bedeutung von KI-Anwendungen in der Exportkontrolle
Auch wenn der Eindruck entsteht, dass die Trends in der Entwicklung von KI eher sprunghaft verlaufen, können entsprechende Systeme exportierende Unternehmen bereits heute bei Aufgaben wie
- der Güterklassifizierung,
- der Überprüfung von Sanktionslisten,
- der Endverbleibs- und Endverwendungsprüfung und der
- Risikoklassifizierung von Geschäftspartnern
unterstützen. Dabei kommt den Automatisierungssystemen zugute, dass eine KI oft mehrsprachig agiert und so beispielsweise Lieferlisten unproblematisch mit internationalen Sanktionslisten abgleichen kann. Damit verringert sich das Risiko, bestehende Verbote und Sanktionen durch Übersetzungsfehler zu übersehen.
Im Kern geht es um zwei wichtige Ziele: mehr Effizienz und weniger Fehler. Letzteres bedeutet, dass ein Unternehmen diverse Risiken minimiert – beispielsweise die falsche Güterklassifizierung von Waren oder Verstöße gegen neue Sanktionen. Neben dem reinen Datenabgleich können mithilfe von individuell angepassten Tools – die zum Beispiel auf Custom GPTs (individuell angepasste Versionen von ChatGPT, die sich mit eigenen Daten, Anweisungen und Fähigkeiten trainieren lassen, um spezifische Aufgaben erledigen zu können) basieren – KI-Lösungen entwickelt werden, die zur Bewertung einer Lieferung unter verschiedenen Aspekten anwendbar ist. Beispiel: Ein Custom GPT zur Güterklassifizierung wird dazu benutzt, den Export von Kugellagern zu bewerten. Je nach Form und Ergebnis der Endverwendungsprüfung kann die KI Szenarien aufzeigen, in denen die Kugellager Dual-Use-Vorschriften berühren.
In Bezug auf das Thema Effizienz zielt der Einsatz von KI darauf ab, die Vorbereitung von Ausfuhrverfahren zu beschleunigen. Da die Güterklassifizierung und die Überprüfung von Sanktionslisten somit weniger Zeit in Anspruch nehmen, werden die Zeit- und Humanressourcen des Unternehmen geschont.
Risikoklassifizierung durch Anomaly Detection
Ein interessanter Ansatz für den Einsatz von KI-Lösungen ist die Risikoprüfung von Dokumenten, etwa im Zusammenhang mit der Endverbleibs- und Endverwendungsprüfung. So lassen sich
- Verträge,
- Endverbleibserklärungen und
- Freitextfelder in Exportdokumenten
auf Abweichungen untersuchen. Die Anomaly Detection prüft gezielt, ob in den Dokumenten atypische Muster zu erkennen sind, die das Compliance-Risiko – beispielsweise durch den Verdacht auf die Umgehung von Sanktionen – erhöhen würden. Die Erkenntnisse lassen sich in Risikoklassifizierungen einbinden, die bei entsprechender Sachlage wiederum die Compliance-Beauftragten auf die Notwendigkeit einer umfassende Prüfung hinweisen. Die KI übernimmt somit das Entscheiden nicht selbst, sondern arbeitet menschlichen Prüfern zu.
Die technische Reife aktueller KI-Systeme ist darauf ausgelegt, als Assistenz zu fungieren. Damit wird der Ansatz des „Human in the Loop“ verfolgt. Diese kollaborative Idee beruht darauf, dass der Workflow der KI ab einem bestimmten Punkt an Menschen zur Überwachung und/oder Entscheidungsfindung abgegeben wird.
Praxisrelevante Anwendungsfälle von KI in der Exportkontrolle
Im Rahmen internationaler Lieferketten sind Unternehmen dazu verpflichtet, ihre Geschäftskundenkontakte umfassend zu überprüfen. So soll eine Zusammenarbeit mit sanktionierten Unternehmen vermieden werden. Die Sanktionslistenprüfung gehört zu den anspruchsvollsten Aufgaben in der Exportkontrolle, da hohe False-Positive-Quoten bei Namensähnlichkeiten im Ausland einen erheblichen manuellen Prüfaufwand verursachen. KI-Tools sind in der Lage, Parameter wie
- Adressen
- Branchen und
- Transaktionsvolumina
in die Bewertung einfließen zu lassen. Diese kontextbasierte Automatisierung lässt sich noch einen Schritt weiterdenken, nämlich in Form von Machine-Learning-Modulen, die kontinuierlich aus Freigabe- und Ablehnungsentscheidungen lernen.
Parallel zur Sanktionslistenprüfung ist die Güterklassifizierung ein zentrales Element der Exportkontrolle, besonders vor dem Hintergrund der Dual-Use-Regelungen. Aber: Gerade im Zusammenhang mit komplexen Industrie- und High-Tech-Gütern wird die Bewertung mitunter aufwendig.
KI-Lösungen liefern hierbei einen praktischen Ansatz, indem sie die technische Beschreibung der Produkte mittels Natural Language Processing (NLP) analysieren und mit strukturierten Güterlisten vergleichen. Anschließend kann das KI-System Vorschläge mit einer Begründung für die Klassifizierung zur Verfügung stellen. Diverse Entwickler bieten diesbezüglich inzwischen Lösungen an, die auf der Basis eines Custom GPT fungieren. Wichtig: Bei der Entscheidung für eine solche Lösung ist zu beachten, dass das KI-System nicht nur skalierbar, sondern auch im Hinblick auf seine Datenbasis erweiterbar sein muss, um auf Anpassungen in den Dual-Use-Regeln reagieren zu können.
Gerade beim Export in Drittländer stellen Endverwendung und Endverbleib ein Compliance-Risiko dar. KI-Systeme können Dokumente auf Inkonsistenzen hin analysieren und Lieferkettenverflechtungen auf Anzeichen für mögliche verdeckte Sanktionsverstöße prüfen. Besonders relevant ist dies bei Ausfuhren über Transitländer, bei denen indirekte Lieferwege zur Umgehung von Embargomaßnahmen genutzt werden können. Algorithmen erkennen verdächtige Muster wie ungewöhnliche Routings und inkonsistente Endverwendungsangaben. Darüber hinaus kann eine KI Geschäftsbeziehungen zu Unternehmen bzw. Handelspartnern mit erhöhtem Risikoprofil identifizieren.
Entwicklungsperspektiven und Grenzen von KI in der Exportkontrolle
Wie sich der Einsatz von KI im Zusammenhang mit dem internationalen Warenversand und der Exportkontrolle in den kommenden Jahren entwickeln wird, wird voraussichtlich durch unterschiedliche Aspekte beeinflusst. Kurzfristig ist davon auszugehen, dass viele Entwickler – wie SAP oder Oracle – die Integration der Automatisierungsmodule in ihre Software vorantreiben.
Angesichts der umfassenden Kontrollmechanismen und der Tatsache, dass Unternehmen nach wie vor die Entscheidungsfindung für Prüfungen und Audits dokumentieren müssen, sind sogenannte „Explainable-AI-Module“ an diesem Punkt von Bedeutung. Die Ergebnisse der KI müssen nachvollziehbar bleiben, da letztlich alle Entscheidungen (auch die mit KI getroffen werden) Haftungsfragen unterliegen.
Mittelfristig denkbare Perspektiven
Innerhalb der nächsten Jahre könnten bereits teilautomatisierte Freigabeprozesse bei Low-Risk-Transaktionen Realität werden. KI-gestützte Frühwarnsysteme könnten neue Sanktionsrisiken identifizieren, bevor diese in offizielle Listen aufgenommen werden. Die Simulation verschiedener Szenarien kann Unternehmen in die Lage versetzen, die Auswirkungen möglicher Sanktionen auf ihre Lieferketten vorab zu bewerten.
Gleichwohl bleiben die Grenzen der Entwicklung jedoch nach wie vor erkennbar. Die Haftung für Exportkontrollverstöße verbleibt unabhängig vom Grad der Automatisierung beim Unternehmen. Black-Box-Modelle, deren Entscheidungsprozesse nicht nachvollziehbar sind, bleiben problematisch. Zudem wird die Datenqualität zum limitierenden Faktor, denn KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf deren Basis sie trainiert werden.
Regulatorischer Rahmen: Der EU AI Act
KI kann Exportunternehmen sowohl im Hinblick auf Effizienz als auch Risikokontrolle unterstützen. In welchem Ausmaß dieses Werkzeug am Ende zum Einsatz kommt, entscheidet sich auch anhand der rechtlichen Grundlagen. Maßgeblichen Einfluss hat hier der EU AI Act (EU-VO 2024/1689 vom 13. Juni 2024), durch den KI-Systeme in Risikolassen eingeteilt werden.
Je nach Ausgestaltung kann ein KI-System zur Exportkontrolle auch als High-Risk-System bewertet werden. Diese Einordnung basiert auf der Tatsache, dass solche Systeme Entscheidungen mit erheblichen Rechtsfolgen unterstützen bzw. vorbereiten.
Aus einer solchen Einstufung ergeben sich mehrere fundamentale Anforderungen, zu denen unter anderem
- ein umfassendes Risikomanagement,
- die Dokumentation und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen,
- die Erklärbarkeit sowie
- eine Data-Governance und Qualitätssicherung
gehören.
Ein zentraler im AI Act formulierter Aspekt ist die Möglichkeit des Human Overrides. Demnach muss ein qualifizierter Mitarbeiter die Möglichkeit haben, Entscheidungen zu überprüfen, abzulehnen oder zu ändern. Dieser Mechanismus ist ein wesentliches Element der KI-Risikokontrolle.
Wichtig: Die Anforderungen des EU AI Act gelten gleichermaßen für Eigenentwicklungen wie auch für eingekaufte Systeme. Unternehmen müssen nachweisen können, dass ihre KI-Systeme erklärbar sind und die regulatorischen Anforderungen erfüllen. Zudem ist auf die Vereinbarkeit mit den Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu achten, da Exportkontrollsysteme auch personenbezogene Daten verarbeiten. Unternehmen, die beim Aufbau interner KI-Systeme Compliance-Gefahren aus dem Weg gehen wollen, können sich dabei von erfahrenen Verzollungsbüros unterstützen lassen, die im Hinblick auf zoll- und datenschutzrechtliche Fragestellungen über umfassende Expertise verfügen.
Fazit: KI kann ein nützliches Tool für die Exportkontrolle sein, die menschliche Expertise aber nicht ersetzen
KI entwickelt sich auch im Zusammenhang mit Einfuhr- und Ausfuhrverfahren zu einem immer wichtiger werdenden Bestandteil. Unternehmen können entsprechende Software unter anderem nutzen, um Unstimmigkeiten in Endverbleibserklärungen zu identifizieren. Darüber hinaus kann KI im Rahmen der Güterklassifizierung eingesetzt werden. Damit bietet der Einsatz nicht nur mehr Effizienz, viele Prozesse sind auch weniger fehleranfällig.
Wichtig bleibt dabei jedoch stets, dass KI kein Werkzeug ist, dass dem Menschen Entscheidungen einfach abnehmen kann. Es bedarf immer der Kontrolle und der Möglichkeit der Änderung der KI-Ergebnisse durch den Menschen. Dieser Grundsatz wird sich auch mittelfristig nicht ändern. Low-Risk-Kontakte lassen sich zwar zunehmend automatisieren, für viele andere Bereiche bleibt „Human in the Loop“ jedoch ein praxisrelevantes Konzept. Unternehmen sollten in jedem Fall die Zeit nutzen, um ihre KI-Readiness zu prüfen und geplante Projekte auf die Konformität mit dem EU AI Act vorzubereiten.