Künstliche Intelligenz (KI) & Facial Recognition

• Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) verzeichnen in den letzten Jahren weltweit einen rasanten Anstieg. Europäische Unternehmen nutzen KI jedoch meist nur fragmentiert. Die zentralen Umsetzungshürden liegen in den fehlenden analytischen Voraussetzungen.
• Implementierungsgrad und erwarteter Nutzen durch KI-Anwendungen unterscheiden sich dabei maßgeblich nach Industrien. Handel- und Konsumgüterunternehmen zeigen sich bei der Anwendung von KI bislang eher verhalten. Die Potenziale von KI sind jedoch insbesondere in diesen Industrien überdurchschnittlich, was auf eine rasante Entwicklung in den kommenden Jahren hindeutet.
• Anwendungsfelder und Use Cases von KI und Facial Recognition ergeben sich vor allem im stationären Handel. Vier Use Cases stehen dabei im Vordergrund: (1) Zugang zu Nutzerprofilen und automatisierte Zahlung, (2) Personalisierte Angebote, (3) Diebstahlvermeidung und (4) Analyse des Einkaufsverhaltens.
• Um zukünftig die Vorteile von KI nutzen und mit innovativen Wettbewerbern konkurrieren zu können, müssen Händler jetzt investieren und die notwendigen Strukturen sowie analytischen Voraussetzungen schaffen.

Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) nehmen weltweit rasant zu. So prognostizieren Experten für Europa bis 2020 KI-Investitionen in Höhe von 2,6 Milliarden US-Dollar. Für das Bruttoinlandsprodukt (BIP) wird ein durch KI getriebenes Wachstum um insgesamt 2,7 Billionen Euro bis 2030 erwartet. Die Wachstumsraten um jährlich 1,4 Prozent sind dabei maßgeblich auf Produktivitätssteigerungen zurückzuführen, die sich durch die Automatisierung von Prozessen ergeben.

KI im Handel: Riesiges Potenzial, aber kaum Anwendung

Hinsichtlich der aktuellen Marktdurchdringung von KI liegt Europa deutlich hinter den USA und China. Der Grund: Bisher fehlen oft die analytischen Voraussetzungen. Lediglich elf Prozent der europäischen Unternehmen wenden beispielsweise Big Data Analytics unternehmensweit an. Zwei Drittel der Unternehmen befinden sich noch in der Pilotierungsphase oder nutzen Big Data Analytics bisher gar nicht. In der Folge fällt auch die KI-Adaption in Europa derzeit sehr gering aus. Lediglich sechs Prozent der europäischen Unternehmen nutzen KI zum Beispiel im Rahmen von Prozessautomatisierung und Smart Robotics. Machine- und Deep-Learning-Algorithmen sowie virtuelle Assistenten kommen in nur drei Prozent der Unternehmen zum Einsatz. Insbesondere Handels- und Konsumgüterunternehmen zeigen sich bei der KI-Implementierung bisher verhalten. Im Vergleich zu anderen Branchen ist die KI-Adaption im Handel kaum fortgeschritten, wenngleich das Wachstums- und Transformationspotenzial durch künstliche Intelligenz hier überproportional groß ist.

Facial Recognition als Schlüsseltechnologie

Ein zentrales Anwendungsfeld für KI, insbesondere im Handel, ist Facial Recognition (Gesichtserkennung) – auch als ‘biometrische künstliche Intelligenz’ bekannt. Facial-Recognition-Software kann sowohl grundlegende demographische Daten wie beispielsweise Alter, Geschlecht und ethnische Herkunft, als auch Bewegungsdaten von Konsumenten generieren, die Auskunft über das Einkaufsverhalten geben. In Zeiten, in denen das Wissen um den Kunden und seine individuellen Bedürfnisse und Verhaltensweisen elementarer Bestandteil und Kernerfolgsfaktor einer neuen, kundenzentrierten Welt des Handels ist, bieten sich insbesondere dem stationären Handel durch Facial Recognition neue Entwicklungschancen. Gesichtserkennung könnte künftig Antworten auf zentrale Fragen der Customer Journey liefern und beispielweise dokumentieren, wie sich ein Kunde in einem Geschäft bewegt, wie lange er sich mit bestimmten Produkten beschäftigt und welche davon am Ende tatsächlich den Weg an die Kasse finden. Richtig eingesetzt könnte die neue Technologie dem stationären Handel auf diese Weise wieder zu mehr Wettbewerbsfähigkeit im Vergleich zu Onlineshops zu verhelfen.

Datenschutz und fehlende Investitionen behindern den Einsatz von KI und Facial Recognition

Trotz ihres Potenzials kommen die Technologien um KI und Facial Recognition im deutschen Handel bisher kaum zum Einsatz. Dieser geringe Implementierungsfortschritt ist dabei auf einige zentrale Hürden zurückzuführen. Zum einen ist die Verfügbarkeit von (Kunden-)Daten im deutschen Handel immer noch kaum gegeben. Außerdem spielen die geringe Akzeptanz der Konsumenten und die hohen Anforderungen an den Datenschutz eine Rolle. Durch Transparenz und Aufklärung können Unternehmen die Akzeptanz für Facial-Recognition-Software erhöhen und das Vertrauen der Kunden in die Technologie stärken. Die Politik ist ihrerseits gefragt, die gesetzlichen Vorgaben zum Einsatz biometrischer Software zu schärfen und Klarheit für Händler und Kunden zu schaffen. Deutsche Datenschutzgesetze sind in der Regel strenger als beispielsweise in den USA oder China. Das könnten deutsche Unternehmen zu ihrem Vorteil nutzen, indem sie ihren Kunden die Vorteile von Facial-Recognition zugänglich machen und gleichzeitig deren Privatsphäre schützen. KI und Facial Recognition erfordern zudem hohe Investitionen in die IT-Infrastruktur und machen neue Kompetenz- und Fähigkeitsprofile notwendig. Aufwände, die viele Handelsunternehmen noch scheuen. Um zukünftig mit innovativen Wettbewerbern konkurrieren zu können, müssen Händler jetzt investieren – sowohl in technische Strukturen als auch in die Kompetenz ihrer Mitarbeiter.