17.11.2025
ZEITERSPARNIS

Zalando setzt auf Lösung von Linzer IT-Unternehmen MIC

Zalando setzt bei der Bewältigung seiner internationalen Zollprozesse auf das Linzer Software-Unternehmen MIC. Mit dessen KI-basierten Tarifierungstool automatisiert der E-Commerce-Riese nun die Einreihung von bis zu 540.000 Artikeln pro Monat und reduziert die Bearbeitungszeit damit laut Unternehmen um 71 Prozent.
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MIC, Zalando
© MIC - Rainer Roll, CCO und Mitglied der Geschäftsführung bei MIC.

Zalando bedient mehr als 51 Millionen Kunden mit einem Sortiment von mehr als 7.000 internationalen Marken. Bis zu 1,5 Millionen Ausfuhrpositionen werden von dem deutschen E-Commerce-Unternehmen mit Hauptsitz in Berlin jeden Tag für den Export in Drittländer wie beispielsweise die Schweiz angemeldet. Diese internationalen Handelsaktivitäten sind mit großen Herausforderungen bei der Einhaltung der komplexen gesetzlichen Vorschriften wie der Zolltarifierung verbunden. Hier kommt das Linzer Unternehmen MIC (Managing International Customs and Trade Compliance) ins Spiel.

MIC mit KI-Tool

Der Hintergrund: Bei jedem einzelnen Artikel, der versendet wird, muss die korrekte Zolltarifnummer im Ausfuhr- sowie Einfuhrland zur Ermittlung der korrekten Zollabgaben zugeordnet werden. Dazu kommen noch diverse Überprüfungen für die Umsetzung der sich laufend ändernden handelspolitischen Maßnahmen.

Um den Automatisierungsgrad und die Effizienz seiner Zoll- und Complianceprozesse zu erhöhen, hat sich Zalando nun die Unterstützung von MIC geholt. Der international tätige Anbieter für globale Zoll-, Exportkontroll- und Softwarelösungen hat ein KI-basiertes Tool entwickelt, das bereits von Zalando in Echtbetrieb genommen wurde.

„Bearbeitungszeit um 71 Prozent reduziert“

„Zalando tarifiert jeden Monat bis zu 540.000 unterschiedliche Artikel. Jeder einzelne Artikel muss den gesetzlichen Zollvorgaben entsprechend im Zolltarif des jeweiligen Landes eingereiht werden. Vor der Einführung unseres Tools, dem sogenannten ‚AI-Classifier‘, war dies mit einem erheblichen manuellen Aufwand verbunden. Durch den Einsatz unserer KI-basierten Technologie konnte die Bearbeitungszeit für die Zolltarifierung bei Zalando um durchschnittlich 71 Prozent reduziert werden“, sagt Rainer Roll, CCO und Mitglied der Geschäftsführung bei MIC. Darüber hinaus könne damit bei Zalando das geplante Wachstum von bis zu 1,3 Millionen Artikeltarifierungen im Monat mit dem bestehenden Team bewältigt werden, so das Versprechen.

Die korrekte Einreihung in den länderspezifischen Zolltarif ist für jedes exportierende Unternehmen und damit vor allem auch im internationalen E-Commerce essenziell. Eine falsche Tarifierung führt zu Verzögerungen beim Versenden der Produkte, Geldstrafen und Compliance-Problemen. Das KI-Tool von MIC nutzt dabei Technologien aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinellem Lernen, um den Automatisierungsgrad des Zolltarifierungsprozesses weiter zu erhöhen.

MIC sorgt für strategischen Vorteil

Dabei wird das KI-Modell nicht nur mit allgemein verfügbaren Informationen wie der harmonisierten Zolltarifnomenklatur und verbindlichen Zolltarifinformationen, sondern auch mit kundenindividuellen Daten unter Einsatz von „Natural Language Processing“ und „Computer Vision“ trainiert, um jeweils den bestpassenden Tarifcode vorzuschlagen. Dies gewährleiste Genauigkeit, Konformität und Effizienz bei der Zuordnung von Produkten zu den richtigen Zolltarifcodes und ermögliche es Zalando, die Effizienz seiner Exportabläufe zu verbessern, heißt es per Aussendung.

Für Zalando würde dies nicht nur eine Entlastung im operativen Geschäft bedeuten, sondern auch „einen strategischen Vorteil in der internationalen Logistik, der das Unternehmen schneller, präziser sowie skalierbarer macht und somit Wettbewerbsvorteile schafft“.

Über 1.000 Kunden in 55 Ländern mit 80 Mio. Euro Umsatz

MIC bedient aktuell mehr als 1.000 Kunden in 55 Ländern auf sechs Kontinenten. Die wichtigsten Kundengruppen sind die Automobilindustrie, der Maschinenbau, die Elektronik-, Textil-, Tabak-, Konsumgüter-, Chemie- und Pharmaindustrie sowie der E-Commerce.

Das Familienunternehmen mit Headquarter in Linz wurde 1988 gegründet. Rund 560 Mitarbeiter aus 45 verschiedenen Nationen, ein Großteil in Linz beschäftigt, erwirtschaften einen jährlichen Umsatz von rund 80 Millionen Euro. Neben Linz, Wien und Salzburg ist MIC auch mit Standorten in Belgien, Deutschland, Schweiz, USA, Mexiko, Thailand sowie in Indien vertreten.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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