In einem aktuellen Interview verglich Stuart Tait, Chief Know-how Officer für Steuern und Recht bei KPMG UK, die Einführung generativer KI-Lösungen im Finanzwesen mit dem „Wechsel von Schreibmaschinen zu Textverarbeitungsprogrammen“. Diese treffende Analogie fasst das transformative Potenzial dieser Technologien intestine zusammen. Generative KI liefert bereits jetzt greifbaren Mehrwert für eine breite Palette von Finanzaufgaben. In Zukunft wird sie voraussichtlich noch wichtiger werden, da ihre Verbreitung in diesem wichtigen Sektor weiter zunimmt.
Die Begeisterung für generative KI hat beträchtliche Ausmaße angenommen. Viele glauben, dass diese Instruments die betriebliche Effizienz im Finanzsektor deutlich steigern, das Kundenerlebnis verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften vereinfachen werden. Obwohl dies sicherlich möglich ist, gibt es weiterhin potenzielle Hindernisse, die den Fortschritt behindern könnten. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, eine konstante Versorgung mit sauberen, relevanten und genauen Daten aufrechtzuerhalten, insbesondere da Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zunehmend auf KI angewiesen sind.
DATEN SIND DAS LEBENSADER DER KI
Man kann wohl sagen, dass bei all der Aufregung die entscheidende Rolle von Daten bei der Gewährleistung zuverlässiger KI-Systeme etwas übersehen wurde. KI wird oft als eine nahezu magische, empfindungsfähige Technologie dargestellt, die unabhängig funktioniert, ohne dass Eingaben oder Hilfe erforderlich sind. Diese Darstellung ist jedoch weit von der Realität entfernt. Im Kern jedes KI-Techniques liegen Daten, die treffend als „Lebenselixier“ dieser Technologien beschrieben werden. Wenn die Daten additionally ungenau, falsch oder irrelevant sind, werden die darauf aufbauenden KI-Systeme zwangsläufig diese Mängel erben.
Im Finanzsektor kann diese entscheidende Überlegung nicht ignoriert werden. Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln möchten, müssen sicherstellen, dass sie dies mit den qualitativ hochwertigen Daten tun, die diese Systeme benötigen. Um das volle Potenzial der KI im Finanzbereich wirklich auszuschöpfen, benötigen Unternehmen darüber hinaus Systeme, die einen einfachen Zugriff auf relevante Daten ermöglichen und sicherstellen, dass die Daten für die Integration in KI-Systeme richtig formatiert sind. Ohne diese Systeme werden KI-Systeme kaum die langfristige, transformative Wirkung erzielen können, die viele Kommentatoren bereits für unvermeidlich halten.
Wertvolle Erkenntnisse liefern
In dieser Hinsicht stimme ich Rohit Sehgal, Gründer und CEO von Vincilium, zu, der kürzlich erklärte, dass „KI mehr Daten braucht als Daten KI“. Der wahre Wert von KI liegt in der Verbesserung der Analyse und der Erkenntnisse, die aus qualitativ hochwertigen Daten gewonnen werden. Wenn die Daten, die diesen Systemen zur Verfügung gestellt werden, unzureichend oder schwer zu nutzen, zu interpretieren oder abzurufen sind, sind letztlich schlechte Ergebnisse zu erwarten. Im Finanzbereich macht dies die Systeme unbrauchbar und verschärft genau die Probleme, die sie lösen sollen.
In einer Zeit strenger Vorschriften und erhöhter Compliance-Anforderungen könnte ein solches Ergebnis besonders schädlich sein. Ungenaue Vorhersagen, verzerrte Ergebnisse und fehlerhafte Entscheidungsfindung könnten Finanzinstitute ernsthaft gefährden, möglicherweise Kundenbeziehungen schädigen und zu kostspieligen Bußgeldern führen. Um dies zu verhindern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass KI-Systeme ausschließlich mit hochwertigen, vielfältigen und umfassenden Datensätzen trainiert werden. Leider kann die Beschaffung solcher Daten in der heutigen komplexen Umgebung eine Herausforderung sein.
HERAUSFORDERUNGEN BEI DER DATENBESCHAFFUNG
Finanzinstitute haben aufgrund veralteter Systeme oft mit erheblichen Hürden zu kämpfen, wenn sie auf wertvolle Daten zugreifen möchten. Diese veralteten Plattformen, die immer noch große Mengen kritischer Informationen in fragmentierter, isolierter Type speichern, lassen sich nur schwer in moderne Daten- und KI-Systeme integrieren und stellen somit ein Hindernis für eine effektive Datennutzung dar. Darüber hinaus stellen Datensilos eine große Herausforderung dar, da sie Informationen über verschiedene Abteilungen oder Systeme hinweg fragmentieren, was zu inkonsistenten oder unvollständigen Datensätzen führt. Diese Fragmentierung kann die KI-Entwicklungsbemühungen erheblich behindern.
Darüber hinaus ist der Kampf um saubere Daten ein Dauerthema. Finanzdaten sind oft chaotisch, unstrukturiert oder veraltet und müssen umfassend bereinigt, organisiert und strukturiert werden, bevor sie effektiv genutzt werden können. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und komplex, aber unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI-Systeme präzise und wertvolle Erkenntnisse liefern können, anstatt durch schlechte Datenqualität beeinträchtigt zu werden. Glücklicherweise können Datenverwaltungssysteme, die auf Datenflüsse unabhängig von Format, System oder Silo zugreifen können, dazu beitragen, dieses Drawback zu lösen.
DEN RICHTIGEN ANSATZ FINDEN
Um KI-Lösungen zu entwickeln, denen Finanzinstitute wirklich vertrauen können, müssen zunächst einmal zuverlässige und vertrauenswürdige Daten in einem leicht zugänglichen Format bereitgestellt werden. Dieser Schritt ist im Entwicklungsprozess unverzichtbar und verdient bei Unternehmen, die sich diesem Ziel verschrieben haben, größere Anerkennung. Die Fähigkeit, große Datenmengen zu konsolidieren und zu aggregieren, ist in diesem Zusammenhang von entscheidender Bedeutung, da KI-Systeme dadurch effizient und effektiv Erkenntnisse gewinnen, analysieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse extrahieren können.
Mit diesen Lösungen können Finanzinstitute ihre Pläne zur Einführung von KI weiter vorantreiben und die transformativen Vorteile nutzen, die viele von dieser Technologie erwarten. Durch die Implementierung robuster Datenmanagementtechniken können Unternehmen die Bereitstellung genauer und aktueller Daten sicherstellen, die für Systeme zur Automatisierung von Routineaufgaben, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden, unerlässlich sind. Dies spart nicht nur unzählige Stunden, sondern ermöglicht auch präzisere Vorhersagen und verbessert die Entscheidungsfindung.
Über den Autor
Karthik Jagannathan ist Leiter der Zahlungsberatung bei Intixein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Transaktionsdatenmanagement. Mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in der Leitung von Geschäfts- und Technologieteams bei großen Banken und Technologieunternehmen ist Karthik auf die Entwicklung innovativer Zahlungslösungen spezialisiert. Seine umfassende Experience im Zahlungsverkehr, kombiniert mit umfassender Erfahrung im Administration multinationaler Projekte, ermöglicht es Intix, weiterhin branchenführende Datenmanagementtechniken zu nutzen und Unternehmen klare, umfassende und umsetzbare Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor ist Karthik ein anerkannter Experte für Sofortzahlungen und Open Banking in der Branche. Er verfügt über umfassende Einblicke in Compliance, Datenverarbeitung und wie Unternehmen technologische Innovationen nutzen können, um sinnvolle Änderungen im Zahlungsverkehr voranzutreiben, die den Endbenutzern direkt zugute kommen. Bei Intix konzentriert er sich darauf, Kunden dabei zu helfen, globale regulatorische Änderungen in einer Ära erhöhter Compliance zu meistern.
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