Bereitschaft Bank- und Finanzwesen: Ein Blick aus der Praxis

Die Diskussion über KI im Bank- und Finanzdienstleistungssektor (BFS) gewinnt zunehmend an Interesse und Geschwindigkeit, aber die Unternehmen haben noch keine ausreichende Bereitschaft Implementierung dieser Technologien entwickelt. Viele Unternehmen behaupten, Bereitschaft die KI-Implementierung Bereitschaft , weil sie über Cloud und Data Lakes verfügen und Pilotprojekte gestartet haben. Vor Ort sehen wir jedoch eine andere Realität: Bereitschaft weit weniger mit Technologie zu tun als vielmehr mit dem Vertrauen in Daten.

Eine Organisation erreicht Bereitschaft den Deployment KI-Systemen, die während ihrer gesamten Betriebsdauer sicher funktionieren. Dies geschieht ohne Unterbrechung der Geschäftsaktivitäten, ohne regulatorische Probleme und unter Wahrung Entscheidungsfindung . In der Finanzdienstleistungsbranche liegt die Messlatte dafür deutlich höher als in anderen Branchen.

Was KI Bereitschaft für Führungskräfte im Finanz- und Rechnungswesen Bereitschaft

Führungskräfte aus der Wirtschaft, darunter CFOs, CROs und Leiter der Bereiche Compliance und Operations, müssen ihre Bereitschaft KI durch Selbstvertrauen unter Beweis stellen:

• Das System beweist seine Fähigkeit, KI-generierte Ergebnisse zu überprüfen und zu erklären, durch seine Audit-Funktion.
• Die Organisation ist weiterhin davon überzeugt, dass Entscheidungsfindung KI-basierte Entscheidungsfindung Ergebnissen Entscheidungsfindung , die alle erforderlichen regulatorischen Standards erfüllen.
• Die Organisation ist weiterhin davon überzeugt, dass ihre KI-Investitionsinitiativen die betriebliche Effizienz steigern und gleichzeitig sowohl die Genauigkeit als auch Fähigkeiten allgemeinen Fähigkeiten verbessern.

Für CIOs, CDOs, CDAOs und Leiter der Technik, die für Technologie- und Datenoperationen verantwortlich sind, Bereitschaft die Priorität für Bereitschaft , Kontrolle zu etablieren:

• Das System verlangt von den Benutzern, die Kontrolle über alle Aspekte der Datenqualität zusammen mit der Definition von Verwaltungs- und Transformationsvorgängen zu behalten.
• Das System verwaltet die Herkunftsinformationen, die den Weg der Daten von ihren ursprünglichen Systemen bis zu den endgültigen KI-Ausgabewerten verfolgen.
• Das System erfordert Fähigkeiten Innovationen ermöglichen und gleichzeitig das System vor Hindernissen für den Fortschritt schützen.

BFS nutzt KI als operative Funktion zum Risikomanagement und nicht als Innovationsinitiative.

Warum Bereitschaft unverzichtbar geworden Bereitschaft

Das aktuelle Interesse von Regulierungsbehörden, Wirtschaftsprüfern und Vorständen konzentriert sich auf die Anforderungen an die Implementierung von KI. Sie fragen:

• Woher stammen die Daten?
• Wem gehört es?
• Wie wird es geregelt?
• Kann die Entscheidung sechs Monate später reproduziert werden?

Unternehmen stehen vor wachsenden geschäftlichen Herausforderungen, da sie ihre Ausgaben senken und gleichzeitig den Kundenservice verbessern, Betrug verhindern und ihre Abläufe effizienter gestalten müssen. KI bietet Lösungen, führt jedoch zu einer zusätzlichen Komplexität der Systeme, wenn Unternehmen diese nicht auf die Implementierung von KI vorbereiten.

Organisationen, die ihre Programme vor Erreichen Bereitschaft starten, Bereitschaft mit steigenden Sanierungskosten konfrontiert sein, während sich ihre organisatorische Entwicklung verlangsamt.

Die hohen Kosten des Verzichts auf Bereitschaft

Die Ergebnisse werden sichtbar, wenn KI-Technologie Teil von Systemen wird, die mit instabilen Daten arbeiten. Dies sind häufige Probleme in BFS:

• Das Training Modellen mit Daten, die Unstimmigkeiten, unvollständige Informationen und voreingenommene Inhalte enthalten.
• Der Unterschied zwischen KI-generierten Ergebnissen und offiziellen Finanz- und Regulierungsdokumenten.
• Manuelle Abstimmungen, um KI-Ergebnisse nachträglich zu „erklären“.
• Das Prüfungsteam stellt mehrere Fälle von Ausweitungen des Modellrisikos fest, die zu mehreren Prüfungsfeststellungen geführt haben.
• KI-Systeme, die sich noch in der Proof-of-Concept-Entwicklung befinden, schaffen den Sprung in Deployment operative Deployment nicht.

Teams widmen häufig mehr Zeit dem Schutz von KI-generierten Ergebnissen als deren Umsetzung.

Der Weg des Praktikers zur KI Bereitschaft BFS

Unternehmen, die mit der Implementierung von KI erfolgreich sein wollen, müssen eine systematische Methode anwenden, die sie mehrfach ausführen können. Diese fünf wesentlichen Schritte haben sich in der Praxis als wirksam erwiesen:

1. Klärung der Datenhoheit und Entscheidungsrechte – Die Menschen zweifeln an der Zuverlässigkeit von KI-Systemen, da es keine festgelegten Standards für die Datenverantwortung gibt. Das System benötigt definierte Regeln, die festlegen, wem das System gehört, wer es wartet und welche Schritte zu unternehmen sind, wenn Probleme auftreten, während gleichzeitig der Zugriff auf Risiko- und Finanzdateninformationen gewährt wird.
2. Datenqualität nach links verschieben – KI vergrößert Fehler. Die Implementierung von Datenqualitätskontrollen muss am Anfang der Pipelines erfolgen, da Probleme nicht als unerwartete Ergebnisse in Berichten oder Modellen auftreten sollten.
3. Machen Sie die Datenherkunft operativ, nicht theoretisch – Die Abstammung muss zeigen, wie Daten von der Quelle über die Transformation bis Modellausgabe fließen. Statische Dokumentation erfüllt nicht die Anforderungen, die in einem regulierten Umfeld bestehen, das Kontrolle erfordert.
4. Vereinheitlichung von Metadaten Daten- und KI-Pipelines Metadaten – Die Aufteilung von Metadaten separate Abschnitte führt zu Bereichen, die nach wie vor nicht erkennbar sind. Unternehmen müssen gemeinsame Definitionen für Datenelemente zusammen mit ihren jeweiligen Anwendungsbereichen festlegen, um eine Governance umfangreicher KI-Systeme zu erreichen.
5. Design Governance zum Ermöglichen, nicht zum Blockieren – Das System erfordert eine automatisierte Governance, die auf richtlinienbasierten Leitlinien basiert. Diese müssen mit den Geschäftsabläufen verknüpft sein, um durch effiziente Prozesse Nutzer zu gewinnen.

Die Quintessenz

Der Prozess Bereitschaft im Bank- und Finanzwesen erfordert, dass sich Unternehmen auf ihren aktuellen Bereitschaft konzentrieren, Bereitschaft zusätzliche Modelle oder Tools zu verfolgen. Das Ziel liegt auf der Entwicklung von Vertrauen innerhalb des Unternehmens, das die Nutzung von Daten für strategische Entscheidungen unterstützt.

Erfolgreich werden diejenigen Unternehmen sein, die KI durch verantwortungsbewusste Abläufe erfolgreich implementieren, gleichzeitig regulatorische Herausforderungen bewältigen und konsistente Geschäftsergebnisse erzielen. Unternehmen müssen die Phase der Spitzenentwicklung ihrer Technologie hinter sich lassen, um Bereitschaft zu erreichen. Dies ist eine unternehmerische Fähigkeit.

Die Führungsfunktionen von BFS basieren auf tatsächlichen Führungsqualitäten und nicht auf Werbemaßnahmen. Erfahren Sie, wie Actian BFS dabei helfen kann, vertrauenswürdige Daten für KI sicherzustellen.

Über den Autor

Über Nagendra Sherman

Nagendra Sherman ist Principal Advisor – Data Enablement & Governance Transformation bei Actian. Er ist ein weltweit erfahrener Berater für Daten- und KI-Transformation, der Unternehmen dabei unterstützt, vertrauenswürdige, entscheidungsreife Datengrundlagen für Analysen und KI aufzubauen. Mit über zwei Jahrzehnten Erfahrung im Bank- und Finanzwesen, einem regulierten Vertikalmarkt, ist er auf Data Governance, Datenqualität und regulatorische Daten spezialisiert. Er ermöglicht es Unternehmen, Risiken und Finanzen in Einklang zu bringen, klare Datenverantwortlichkeiten festzulegen und Governance und Datenherkunft zu operationalisieren, damit sie KI mit Zuversicht skalieren können.