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Neue EU-Vorschriften wie ESPR und EPR erfordern Transparenz, die insbesondere Einzelhändler und Online-Shops oft schwer liefern können, da die Prozesse häufig manuell oder veraltet sind.
Complir automatisiert die Arbeit – so können Unternehmen konform bleiben und den Vorschriften und Gesetzen voraus sein, Risiken reduzieren und Produkte im Regal halten.
Um zu demonstrieren, wie Complir funktioniert, haben wir eine Studie zu Kosmetikprodukten bei Temu durchgeführt.
Wir haben Temu als Fallstudie gewählt, da mehrere Studien Herausforderungen bei der Einhaltung von Vorschriften und Gesetzen für auf der Plattform verkaufte Produkte aufgezeigt haben. Darüber hinaus wurden wir von der neuen Initiative der dänischen Sicherheitsbehörde (Sikkerhedsstyrelsen) inspiriert, die darauf abzielt, KI-Tools einzusetzen, um Temu auf illegale Produkte zu überprüfen.
Auf diese Weise zeigen wir, wie einfach es ist, einen Überblick über mögliche Komplikationen in einer Produktkategorie zu bekommen und wie weit wir bereits mit unseren KI-Tools gekommen sind.
In unserer Studie zu 600 Kosmetikprodukten, die bei Temu verkauft werden, haben wir festgestellt, dass 93 % der Produkte ein mittleres bis hohes chemisches Risiko darstellen.
Unsere Analyse der chemischen Risikoprofile der Produkte zeigt:
15 % der Produkte listen überhaupt keine Inhaltsstoffe auf, was gegen die EU-Vorschriften verstößt, und 29 % listen weniger als 5 Inhaltsstoffe auf, was nicht den Transparenzstandards entspricht.
Inhaltsstoffe werden oft in willkürlicher Reihenfolge aufgelistet, wobei die EU-Vorschriften ignoriert werden, die eine Auflistung in absteigender Reihenfolge der Konzentration vorschreiben (EU-Verordnung über kosmetische Mittel (EG) Nr. 1223/2009).
Einer der Vorteile von Complir ist die Benutzeroberfläche, die einen sofortigen und visuellen Überblick darüber bietet, wo möglicherweise Herausforderungen mit dem Produktportfolio bestehen.
Hier ist der visuelle Überblick über die 600 Kosmetikprodukte von Temu, die in drei Kategorien unterteilt sind: Lippen, Augen und Gesicht, dargestellt durch verschiedene Farbgruppen, wie in der Datenvisualisierung unten gezeigt. Jede Kategorie umfasst verschiedene Produkttypen, wie Lippenstifte, Lidschatten und Foundations, jeweils mit 40 Produkten pro Typ. In der Visualisierung repräsentiert jede Blase ein Produkt, wobei ihre Größe der Gesamtzahl der Inhaltsstoffe entspricht.
Die Analyse bewertet auch, ob die Produkte sicher zu verwenden sind. Die Antwort darauf kann durch Drücken des Buttons „Risiko-Farben anzeigen“ in der Visualisierung offengelegt werden. Die Risikobewertung jedes Produkts basiert auf den ersten 4 Chemikalien in der Inhaltsstoffliste, unter der Annahme, dass sie die höchste Konzentration repräsentieren.
Produkte mit weniger als 5 Inhaltsstoffen werden als graue Blasen angezeigt, während rote Blasen hochriskante chemische Profile anzeigen, gelb einen mittleren Risikoprofil und grün ein neutrales Risikoprofil repräsentiert. Die Ergebnisse werden folgendermaßen visualisiert:
Unsere Analyse zeigt, dass 29 % der Produkte weniger als 5 Inhaltsstoffe auflisten. Da typische Kosmetikprodukte zwischen 15 und 50 Inhaltsstoffe enthalten, deutet dies auf unvollständige Inhaltsstofflisten hin (Science.org.au). Darüber hinaus bieten 15 % der analysierten Produkte überhaupt keine Inhaltsstofflisten an.
Dies steht im Widerspruch zu den EU-Vorschriften, die eine vollständige Offenlegung der Inhaltsstoffe in absteigender Reihenfolge der Konzentration erfordern (EU-Kosmetikverordnung (EG) Nr. 1223/2009).
Ein Beispiel dafür, wie wichtig die richtige Reihenfolge in der Inhaltsstoffliste ist, betrifft Methylparaben, ein Konservierungsmittel mit strengen Verwendungseinschränkungen. Von den 600 Produkten wurden 123 gefunden, die Methylparaben enthalten, wobei 120 es unter den drei Hauptinhaltsstoffen hatten. Dies deutet darauf hin, dass die Konzentrationen wahrscheinlich die von der EU maximal erlaubten Werte von 0,4 % bei alleiniger Verwendung oder 0,8 % bei Kombination mit anderen Parabenen überschreiten.
Unter den 600 analysierten Produkten wurden 41 % mit einem Hochrisikoprofil, 37 % mit einem mittleres Risiko, und 7 % mit einem Niedrigrisikoprofil eingestuft. 15 % der Produkte erhielten aufgrund unvollständiger Daten keine Bewertung, etwa in Fällen, in denen ein Eyeliner nur einen Inhaltsstoff wie Wasser auflistete.
Jetzt wollen wir in die ~500 Chemikalien eintauchen, die in Kosmetika identifiziert wurden. In der folgenden Datenvisualisierung spiegelt die Größe jeder Blase die Häufigkeit des Auftretens einer Chemikalie in den Produkten wider, während ihre Farbe den durchschnittlichen Risikowert für diese Chemikalie in den damit verbundenen Produkten angibt.
Unsere Analyse zeigt, dass zwar nur 9 Chemikalien als hochriskant und 26,25 % als mittelriskant eingestuft werden, die Mehrheit (72 %) jedoch als geringes Risiko betrachtet wird. Viele Produkte erhalten jedoch aufgrund der Anwesenheit und Häufigkeit dieser 9 Chemikalien, die als erhebliches Gesundheits- oder Umwelt-Risiko eingestuft sind, dennoch eine hohe chemische Bewertung. Die Kategorie "mittelriskant" (gelb) umfasst Produkte mit einem neutralen, mittleren und hohen Risikoprofil.
Wie wir die Analyse durchgeführt haben
Complir hat automatisierte Prozesse zur Datensammlung. Und normalerweise würde das Sammeln und Analysieren der Produkte auf Temu einige Stunden in Anspruch nehmen.
Allerdings erwies sich dies auf Temu aufgrund verschiedener Überprüfungstests (z. B. „Ich bin kein Roboter“-Überprüfungen) und anderer Tools, die die Datensammlung blockieren, als unmöglich. Wir hätten hier ein KI-gesteuertes Datensammlungstool entwickeln können, das 1-2 Wochen dauern würde. Aber da ein solches Tool nie zu 100 Prozent generisch sein würde, sondern an die spezifischen Blockaden einer Website angepasst werden müsste, haben wir uns für die manuelle Datensammlung zu Analysezwecken entschieden.
Wie wir die Daten analysiert haben: Wir haben die Datenbank der kosmetischen Inhaltsstoffe der Europäischen Kommission (CosIng) verwendet, um chemische Namen zu identifizieren und zu überprüfen, einschließlich möglicher Schreibfehler. CAS-Nummern (eindeutige Identifikatoren für chemische Stoffe) dieser Chemikalien wurden mit der Datenbank der Europäischen Chemikalienagentur (ECHA) hinsichtlich der Gefahreninformation abgeglichen.
Zur Verbesserung unserer Analyse haben wir die Complir-Engine eingesetzt, die Generative KI verwendet, um Chemikalien zu beschreiben, relevante Gesetzgebung zu identifizieren, Risiken basierend auf den ECHA-Gefahrendaten zu bewerten und Risikobewertungen zu begründen.
Sobald Complir eingerichtet ist – einschließlich automatisierter Datensammlung – hat jeder Webshop in Kürze einen vollständigen Überblick über potenzielle Risiken und die Nichteinhaltung von Vorschriften und Gesetzen – und kann natürlich kontinuierlich sicherstellen, dass alle Produkte den Standards entsprechen.
