Damit KI im Finanzwesen tatsächlich funktioniert

Künstliche Intelligenz verändert die Finanzfunktion, aber viele Unternehmen riskieren, an der falschen Stelle anzusetzen. Zwar liegt der Schwerpunkt oft auf der neuesten Technologie, wie den leistungsstarken großen Sprachmodellen(LLMs) oder innovativen Tools und Algorithmen, doch sind diese Anwendungen nur so effizient wie die Daten, auf denen sie basieren.

Mit anderen Worten: Man kann schlechte Daten nicht mit guter KI reparieren.

KI-Algorithmen - ob generative Modelle, prädiktive Analysen oder regelbasierte Automatisierung - sind nicht von Natur aus intelligent. Sie benötigen große Mengen an strukturierten, konsistenten und zuverlässigen Daten, um zu funktionieren. Ohne sie können selbst die fortschrittlichsten Tools keine aussagekräftigen Erkenntnisse oder Ergebnisse liefern.

Im Finanzwesen wird dieses Problem noch verschärft. Unternehmen verarbeiten enorme Datenmengen über Dokumente wie Rechnungen, Bestellungen, Kontobuchungen und Stammsätze. Ein Großteil dieser Daten ist jedoch in unstrukturierten Formaten - PDFs, gedruckten Dokumenten, gescannten Bildern oder E-Mails - gefangen, wodurch sie für KI und Automatisierung unzugänglich sind.

Strukturierte Daten sind maschinenlesbar und einheitlich formatiert, wie man sie in einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank findet. Sie ermöglichen eine schnelle, präzise Verarbeitung und sind sowohl mit der herkömmlichen Automatisierung als auch mit fortschrittlichen KI-Modellen kompatibel. Beispiele hierfür sind:

Bei unstrukturierten Daten hingegen fehlt eine standardisierte Formatierung. Sie sind für Algorithmen ohne manuellen Eingriff oder Vorverarbeitung schwer zu interpretieren. Gängige Beispiele im Finanzwesen sind:

Diese Art von Daten ist natürlich nicht nutzlos, aber im Zusammenhang mit KI ist sie ein Engpass. Wenn Ihre wichtigsten Finanzdaten in unstrukturierten Formaten vorliegen, ist Ihre Fähigkeit, Automatisierung oder maschinelles Lernen anzuwenden, erheblich eingeschränkt.

Um intelligente Finanzoperationen aufzubauen, müssen Unternehmen unstrukturierte Daten in eine strukturierte Form umwandeln - oder besser noch, sie von Anfang an strukturiert erfassen. Das bedeutet:

Ohne diesen Schritt verbringen Finanzteams wertvolle Zeit damit, Informationen manuell zu überprüfen und zu korrigieren, wodurch die potenziellen Vorteile der KI untergraben werden.

Leistungsstarke KI braucht nicht nur mehr Daten, sondern auch die richtigen Daten. Das schließt ein:

Um dies zu erreichen, sind solide Datenverwaltungspraktiken erforderlich. Dazu gehört das Aufbrechen von Silos, die Gewährleistung der Konsistenz zwischen den Systemen und die Ermöglichung einer durchgängigen Datentransparenz während des gesamten Transaktionszyklus.

Finanzteams verwalten bereits wichtige Ressourcen - Budgets, Cashflows und Risiken. Zweifelsohne müssen Daten als einer dieser Vermögenswerte behandelt werden. Das bedeutet:

Wie fängt man also an? Wenn Sie über diese Fragen nachdenken, werden Sie die richtige Einstellung haben. Die Antworten werden bestimmen, ob Sie bereit sind, von KI zu profitieren, und zwar nicht nur in Pilotprojekten, sondern in Ihrem gesamten Kerngeschäft:

Daten bestimmen die Zukunft des Finanzwesens. Wenn Sie heute Ihre Datengrundlage aufbauen, verbessern Sie nicht nur Ihre Effizienz, sondern verschaffen sich auch einen Wettbewerbsvorteil im Zeitalter der KI.

Wir von Qvalia helfen Unternehmen, den vollen Wert ihrer Transaktionsdaten zu erschließen. Unsere Plattform ist darauf ausgelegt, sich in Ihre bestehenden Prozesse zu integrieren, Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen zu extrahieren und anzureichern und Ihre Finanzprozesse zukunftssicher zu machen.

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