Vikas Krishan, Chief Digital Business Officer bei Altimetrik, diskutiert das enorme Potenzial künstlicher Intelligenz für die Finanzdienstleistungsbranche. Unternehmen wie Goldman Sachs und JP Morgan planen den Einsatz von KI-gestützten LLMs, um Forschungsteams zu ergänzen oder sogar zu ersetzen. Trotz der frühen Einführung von KI-Technologien stehen viele Firmen vor der Herausforderung, herauszufinden, wie sie diese effektiv für konkrete Geschäftsergebnisse nutzen können. Der Schlüssel zur Entfaltung der wahren Kraft von KI erfordert eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Organisationen ihre Daten verwalten und integrieren.
Im Zentrum jeder erfolgreichen KI-Implementierung stehen hochwertige und präzise Daten. Eine zuverlässige Datengrundlage ist für KI unerlässlich. Viele Finanzinstitute scheitern an der internen Datennutzung und der Bereitstellung genauer externer Daten. Mit der zunehmenden Komplexität der Datenumgebung entstehen Dateninseln, Datenqualitätsprobleme und eine Vielzahl von isolierten Datenbanken. Finanzinstitute sollten eine Single Source of Truth (SSOT) entwickeln, um einen vereinheitlichten und konsistenten Datenblick zu gewährleisten.
Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen Finanzdienstleistungsunternehmen diese Datensilos aufbrechen und eine Kultur der Zusammenarbeit fördern. Ein holistischer, inkrementeller Ansatz zur Datenverwaltung im Rahmen einer vereinheitlichten Strategie ist entscheidend. Durch die Implementierung eines Digital Business Methodology (DBM) können Firmen eine effektive Roadmap für den Einsatz von KI entwickeln und umsetzen. Zentralisierte Cloud-Plattformen wie Snowflake und Databricks bieten eine wesentliche Infrastruktur für die effiziente Verwaltung von Daten, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Durch die schrittweise Umsetzung können Organisationen eine robuste Datenbasis aufbauen und auf dieser Grundlage ihr KI-Potenzial kontinuierlich erweitern. Ein DBM betont die Notwendigkeit von Daten- und KI-Engineering-Rigorosität, Governance, Sicherheit und Compliance. Mit dieser inkrementellen Methodik können Finanzdienstleistungsunternehmen Bereiche mit hohem Einfluss für die Implementierung von KI identifizieren. Unternehmen können Vertrauen in KI-gestützte Prozesse aufbauen und diese kontinuierlich verbessern und erweitern.