Datenstrategie für Banken: Datenqualität für KI sichern

Ohne hochwertige Daten keine leistungsfähige KI: Banken & Finanzdienstleister benötigen eine durchdachte Datenstrategie, um KI-Potenziale sicher und compliant zu nutzen.

Daten sind der Treibstoff, der Künstliche Intelligenz zu Höchstleistungen befähigt. So wie die Qualität des Treibstoffs die Leistung eines Motors beeinflusst, entscheidet auch die Datenqualität über die Qualität der Ergebnisse von KI-Anwendungen.

Wie für die meisten Branchen ist auch für die Finanzbranche und die Banken & Finanzdienstleister als deren wichtigste Vertreter die digitale Transformation ein Meilenstein ihrer Geschichte. Gerade beim Einsatz neuer Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz kann sich diese Entwicklung jedoch sprichwörtlich zum Scheideweg entwickeln: Obwohl viele Institute die Chancen der KI bereits erkannt haben und begonnen haben, sie sinnvoll zu nutzen, scheitern viele Projekte weiterhin an einer grundlegenden Herausforderung: der Qualität der für KI essenziellen Datengrundlage. Ohne saubere, strukturierte und regulatorisch konforme Daten können KI-Anwendungen keine zielführenden oder schlimmstenfalls sogar falsche Ergebnisse liefern. Die zentrale Aufgabe einer KI-Strategie besteht folglich darin, die vorhandene Dateninfrastruktur zu optimieren und für die Verwendung mit KI-Modellen aufzubereiten. Banken & Finanzdienstleister, denen dieser Schritt gelingt, verschaffen sich nicht zuletzt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Daten als solides Fundament für KI in Banken und bei Finanzdienstleistern

Die größte Leistung eines KI-Systems besteht in seiner Fähigkeit, in kürzester Zeit gigantische Mengen von Daten zu verarbeiten. Wie zuverlässig und präzise die Ergebnisse zum Beispiel einer Risikoanalyse, eines Betrugserkennungsverfahrens oder einer personalisierten Kundenberatung dabei ausfallen, hängt vor allen Dingen von der Qualität der analysierten Daten ab. Banken & Finanzdienstleister müssen diese Daten folglich nicht nur bereitstellen, sondern auch sicherstellen, dass sie konsistent, aktuell und frei von Fehlern sind. Für eine Branche wie den Finanzsektor, für die strenge regulatorische Vorgaben wie die DSGVO oder der EU AI Act gelten, ist dies eine zusätzlich komplexe Aufgabe.

Teil einer KI-Strategie für Banken & Finanzdienstleister ist deshalb immer auch die Auswahl geeigneter Tools, die bei kritischen Aufgaben wie der Migration von Daten in die Cloud oder auch der DSGVO-konformen Nutzung von Kundendaten unterstützen. Hier kann zum Beispiel das Tool PyAno der isacon AG genutzt werden, um eine systemunabhängige Pseudonymisierung oder Anonymisierung von Kundendaten speziell für Tests und Analysen im SAP-Umfeld durchzuführen. So vermeiden Banken & Finanzdienstleister das Risiko, bei ihren KI-Projekten gegen Datenschutzbestimmungen zu verstoßen und können trotzdem ihre Systeme testen und Daten zielführend auswerten.

Technologie und Regulatorik im Einklang

Der Einsatz von KI sollte nicht als Trend-Thema und insofern als Selbstzweck betrachtet werden, sondern Teil einer durchdachten Digitalisierungsstrategie sein. Auch heute kämpfen Banken & Finanzdienstleister häufig noch mit veralteten Systemen, fragmentierten Datenbeständen und unklaren Verantwortlichkeiten. Sollen hier moderne KI-Systeme zum Einsatz kommen, müssen nicht nur die vorhandenen Daten entsprechend optimiert werden, es muss auch sichergestellt sein, dass die KI-Lösungen allen relevanten Vorschriften und Regeln entsprechen.

Die Pseudonymisierung oder Anonymisierung von Daten stellt hierbei sicher, dass personenzugangsberechtigte Informationen geschützt bleiben, während die Datenstruktur und -qualität für KI-Projekte erhalten bleibt. Tools wie PyAno ermöglichen es Banken & Finanzdienstleister, ihre Daten sicher und konform für Tests und Analysen vorzubereiten, sei es für die Migration auf neue Systeme wie S/4HANA als Basis für die Zukunft oder für die Entwicklung konkreter KI-Anwendungen.

Ready for KI in drei zentralen Schritten

Die Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie ist für Banken & Finanzdienstleister eine komplexe Herausforderung. Trotzdem lässt sich diese Aufgabe im Kern auf drei wichtige Grundschritte herunterbrechen:

1. Das Mindset: Daten als strategisches Asset begreifen

Daten sollten von Banken & Finanzdienstleister nicht als Nebenprodukt ihrer Geschäftsprozesse betrachtet werden, sondern als wertvolle Ressource, die jedoch gezielt für KI-Anwendungen aufbereitet werden muss. Datenqualitätsmaßnahmen wie z.B. die Eliminierung von Duplikaten sind unabdingbar. Neben grundlegenden Strukturen zur sauberen und strukturierten Datenerfassung können Tools wie PyAno sicherstellen, dass Test- und Analysedaten den Anforderungen von KI-Modellen entsprechen.

2. Compliance: Regulatorische Anforderungen von Anfang an einbeziehen

Compliance ist kein „weiterer Punkt auf der Liste“. Regulatorische Anforderungen sollten von der Planung bis zu Umsetzung als zentraler Faktor berücksichtigt werden. Auch hier können Tools wie PyAno entlasten: Ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen werden aktuelle Datenschutzbestimmungen bis ins letzte Detail berücksichtigt.

3. Best Practice: Auf bewährte Lösungen setzen

KI-Strategien sind keine Ego-Projekte. Für jedes Problem eine eigene Lösung zu entwickeln, verschafft keinen Wettbewerbsvorteil, sondern kostet Zeit und Geld. Bei zentralen Aufgaben wie der Datenmigration oder der Vorbereitung von KI-Projekten können bewährte Tools wertvolle Unterstützung leisten und dabei helfen, eine zukunftssichere Dateninfrastruktur zu gestalten.

Eine durchdachte Datenstrategie ist der Schlüssel zu erfolgreichen KI-Projekten in Banken & Finanzdienstleister. Wer seine Daten sauber, strukturiert und regulatorisch konform aufbereitet, schafft Voraussetzungen für genaue Analysen, effiziente Prozesse und innovative Produkte und Dienstleistungen.

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