Eine aktuelle Studie verdeutlicht, dass Banken zur Entwicklung erstklassiger KI-Anwendungen nicht nur geeignete Anwendungsfälle benötigen, sondern auch eine qualitativ hochwertige Datenbasis von entscheidender Bedeutung ist.
Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.
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Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Auch die Finanzbranche erwartet gravierende Veränderungen durch den Einsatz moderner KI-gestützter Technologien. Eine Studie der Unternehmensberatung Cofinpro und der VÖB-Service GmbH, einem Tochterunternehmen des Bundesverbandes Öffentlicher Banken Deutschlands (VÖB), hat das Thema näher untersucht.
Demnach betrachten 77 Prozent der Bankenentscheider solide und qualitativ hochwertige Daten als den entscheidenden Erfolgsfaktor. Allerdings haben die meisten Institute in diesem Bereich erhebliche Probleme:
- 79 Prozent der Banken schöpfen das Potenzial ihrer Daten nicht aus.
- 62 Prozent der Befragten kämpfen mit fehlenden oder qualitativ schlechten Daten in ihrem Unternehmen.
Datenkonsolidierung vorantreiben
Die begrenzte Verfügbarkeit und Qualität relevanter Daten stellen eine Hürde für die Wertschöpfung dar. Viele Banken stehen aktuell vor der Herausforderung, Daten aus verschiedenen Anwendungen, die in organisatorisch getrennten Bereichen liegen, zentral verfügbar zu machen. In den vergangenen Jahren hätten die Institute mehr Zeit in die Datenbereinigung investieren sollen, wurden jedoch hauptsächlich mit regulatorischen Pflichten beschäftigt.
In Anbetracht der wachsenden Bedeutung von KI- und ML-Anwendungen sei es notwendig, eine unternehmensweite Konsolidierung der Daten voranzutreiben. Ziel müsse es sein, die Vielzahl der Informationen zu entwirren und aus diesen gesammelten Daten einen umfassenden Nutzen und Mehrwert zu generieren.
Zwei Schritte zu mehr Datenqualität
Der erste Schritt bestehe darin, Transparenz zu schaffen und in den Fachabteilungen zu ermitteln, welche Daten tatsächlich vorhanden sind. Dies erfordere auch, dass die einzelnen Fachabteilungen erkennen, dass die von ihnen erfassten Daten an anderen Stellen im Unternehmen sinnvoll genutzt werden können.
Als nächstes sollte die Datendemokratisierung erfolgen, bei der die Daten im Unternehmen katalogisiert und für den Zugriff bereitgestellt werden. Diese gewonnenen Informationen können dann in unternehmensweiten Datenprojekten einen Mehrwert generieren.
Wie bei vielen Digitalisierungsprojekten ist auch hier ein Umdenken im Unternehmen erforderlich, das von der obersten Führungsebene unterstützt wird. Die verschiedenen Abteilungen müssen sich als integrierter Bestandteil der Gesamtorganisation begreifen und Daten nicht nur für ihre ursprünglichen Zwecke in isolierten Bereichen aufbewahren, sondern sie pflegen und teilen. In gewisser Weise werden sie zu Lieferanten von Daten für andere Abteilungen. Dieses Denken müsse von der Unternehmensführung aktiv vorgelebt werden.
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