Finanzdaten kontrolliert verwalten und vertrauenswürdige KI skalieren

BCBS 239 verpflichtet Banken dazu, durch eine solide Governance und Dateninfrastruktur präzise, zeitnahe und umfassende Risikodaten bereitzustellen. Die meisten Banken haben Schwierigkeiten bei der Einhaltung dieser Vorschriften, da diese eine lückenlose Nachverfolgung der Datenherkunft auf Attributebene sowie automatisierte Funktionen zur Risikoaggregation erfordern. Actian unterstützt die Einhaltung von BCBS 239 durch eine automatisierte Nachverfolgung der Datenherkunft von der Quelle bis zum Bericht, durch Echtzeit-Datenqualitätsindikatoren sowie durch interaktive Datenherkunftsdiagramme, die eine schnelle Aggregation von Risikodaten in Stresssituationen ermöglichen.

Metadaten-Management schafft eine dynamische Übersicht über das Datenökosystem eines Unternehmens und dokumentiert, woher Daten stammen, wie sie transformiert werden, wer darauf zugreift und welche Regeln in den einzelnen Phasen gelten. Für Finanzinstitute ermöglicht ein umfassendes Metadaten-Management ein präzises Risikoreporting durch folgende Funktionen:

• Erfassung aller Datenquellen, die bei der Risikoberechnung verwendet werden.
• Unterstützung bei der Einhaltung regulatorischer Vorschriften durch die erforderliche Transparenz für regulatorische Rahmenbedingungen.
• Erleichterung der KI-Governance durch die Dokumentation von Trainingsdaten und Modelleingaben.
• Schnellere Reaktion auf Vorfälle durch rasche Identifizierung betroffener Systeme und Datenflüsse.
• Reduzierung des manuellen Aufwands beim Compliance-Reporting durch automatisierte Dokumentation und Audit-Trails.

Eine effektive Data Governance verbessert die Betrugserkennung, indem sie systemübergreifende Datentransparenz und -zugänglichkeit in Echtzeit gewährleistet und so eine schnellere Identifizierung von Anomalien und verdächtigen Mustern ermöglicht. Durch den Abbau von Datensilos und die Implementierung automatisierter Kontrollmechanismen, die Datenflüsse zwischen den Systemen validieren, können Finanzinstitute Unstimmigkeiten wie fehlende oder doppelte Transaktionen, ungewöhnliche Zahlungsmuster und Kontoänderungen erkennen, die auf Betrug oder Phishing-Versuche hindeuten könnten. Moderne KI-gestützte Systeme zur Betrugserkennung benötigen hochwertige, zuverlässig verwaltete Daten, um bei der Identifizierung betrügerischer Aktivitäten eine Genauigkeit von über 90 % zu erreichen und gleichzeitig Fehlalarme zu reduzieren, die reguläre Kunden verärgern.

Die Datenqualität bildet die Grundlage für die KI-Fähigkeit im Finanzdienstleistungssektor. Eine schlechte Datenqualität beeinträchtigt unmittelbar die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen, die für Bonitätsbewertung, Betrugserkennung, Risikobewertung und Kundenpersonalisierung eingesetzt werden, und kann zu verzerrten Entscheidungen, Verstößen gegen regulatorische Vorschriften und finanziellen Verlusten führen. Um KI-fähig zu sein, müssen Finanzinstitute eine robuste Data Governance implementieren, die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität über alle Datenquellen hinweg gewährleistet. Darüber hinaus müssen sie eine lückenlose Nachverfolgung der Datenherkunft etablieren, um KI-Trainingsdaten bis zu ihren maßgeblichen Quellen zurückverfolgen zu können, die Überwachung und Validierung der Datenqualität automatisieren und eine angemessene Dokumentation zur Erklärbarkeit von KI sowie zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen sicherstellen. Dies gilt insbesondere im Rahmen von Vorschriften wie dem EU AI Act, der viele KI-Anwendungen im Finanzsektor als Hochrisiko-KI-Systeme einstuft.

Ein Geschäftsglossar stellt sicher, dass wichtige Finanzbegriffe wie „Kreditrisiko“, „Ausfallquote“ und „Liquiditätsquote“ in allen Abteilungen einheitlich definiert werden. Dadurch werden Missverständnisse vermieden, die zu Verstößen gegen regulatorische Vorgaben und operativen Fehlern führen können. Ohne einheitliche Definitionen interpretieren verschiedene Teams Daten unterschiedlich, wodurch Risiken beim aufsichtsrechtlichen Reporting und bei der Entscheidungsfindung entstehen. Das automatisierte Business Glossary von Actian ermöglicht es Finanzinstituten, standardisierte Definitionen unternehmensweit zu erstellen und zu teilen. Dies verbessert die bereichsübergreifende Zusammenarbeit, beschleunigt das aufsichtsrechtliche Reporting und stellt sicher, dass bei der Kommunikation mit Aufsichtsbehörden und Wirtschaftsprüfern alle dieselbe Datensprache sprechen.