Die größte Chance der KI im Finanzwesen liegt nicht in neuen Modellen, sondern in der Erschließung alter Daten

Während die künstliche Intelligenz in allen Branchen rasant voranschreitet, Finanzdienstleistungsunternehmen stehen an einem Wendepunkt. Viele Institutionen wollen das Potenzial der KI nutzen, sind aber gleichzeitig besorgt über die zunehmende regulatorische Kontrolle. Sie stellen fest, dass der Weg zur Innovation weitaus komplexer ist als erwartet. Aktuelle Schlagzeilen heben Risiken hervor wie KI-Halluzinationen, Modellverzerrungen und undurchsichtige Entscheidungsfindung – Probleme, mit denen sich die Regulierungsbehörden zunehmend befassen möchten. 

Doch hinter dem Hype um generative KI und den Compliance-Bedenken verbirgt sich eine praktischere, oft übersehene Chance. Der Erfolg von KI hängt nicht von der Entwicklung größerer Modelle ab, sondern davon, diese mit den richtigen und fachspezifischen Daten zu versorgen, damit sie effektiv arbeiten können. Finanzinstitute sitzen auf Bergen unstrukturierter Daten, die in Verträgen, Erklärungen, Offenlegungen, E-Mails und Altsystemen gefangen sind. Solange diese Daten nicht erschlossen und nutzbar gemacht werden, wird KI im Finanzsektor ihr Versprechen nicht erfüllen können.

Die versteckte Herausforderung: Billionen in unstrukturierten Daten

Finanzinstitute generieren und verwalten täglich enorme Datenmengen. Ein Schätzungsweise 80-90 % dieser Daten sind unstrukturiert, vergraben in Verträgen, E-Mails, Offenlegungen, Berichten und Mitteilungen. Im Gegensatz zu strukturierten Datensätzen, die übersichtlich in Datenbanken organisiert sind, sind unstrukturierte Daten unübersichtlich, vielfältig und mit herkömmlichen Methoden nur schwer in großem Umfang zu verarbeiten.

Dies stellt eine große Herausforderung dar. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Ohne Zugang zu sauberen, kontextbezogenen und zuverlässigen Informationen besteht das Risiko, dass selbst die fortschrittlichsten Modelle ungenaue oder irreführende Ergebnisse liefern. Dies ist besonders problematisch im Finanzdienstleistungsbereich, wo Genauigkeit, Transparenz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unverzichtbar sind.

Während Unternehmen um die Einführung von KI wetteifern, stellen viele fest, dass ihre wertvollsten Daten in veralteten Systemen und isolierten Repositorien gefangen bleiben. Die Freigabe dieser Daten ist nicht länger eine Backoffice-Aufgabe – sie ist entscheidend für den Erfolg von KI.

Regulierungsdruck und das Risiko einer überstürzten KI

Regulierungsbehörden weltweit konzentrieren sich verstärkt auf den Einsatz von KI im Finanzdienstleistungssektor. Bedenken hinsichtlich Trugschlüssen und mangelnder Transparenz, wenn KI-Modelle zwar plausible, aber falsche Informationen ohne ausreichende Nachverfolgbarkeit generieren, nehmen zu. Modellverzerrungen und mangelnde Erklärbarkeit erschweren die Einführung zusätzlich, insbesondere in Bereichen wie Kreditvergabe, Risikobewertung und Compliance, wo undurchsichtige Entscheidungen zu rechtlichen Konsequenzen und Reputationsschäden führen können.

Umfragen deuten darauf hin über 80 % der Finanzinstitute Bedenken hinsichtlich der Datenzuverlässigkeit und Erklärbarkeit sind die Hauptfaktoren, die ihre KI-Initiativen verlangsamen. Die Angst vor unbeabsichtigten Folgen, gepaart mit einer zunehmenden Aufsicht, hat ein vorsichtiges Umfeld geschaffen. Unternehmen stehen unter Innovationsdruck, fürchten aber gleichzeitig, mit den Aufsichtsbehörden in Konflikt zu geraten oder KI-Systeme einzusetzen, denen sie nicht vollständig vertrauen können.

In diesem Klima führt das Streben nach allgemeinen KI-Lösungen oder das Experimentieren mit handelsüblichen LLMs häufig dazu, dass Projekte ins Stocken geraten, Investitionen vergeudet werden oder – noch schlimmer – Systeme entstehen, die das Risiko eher verstärken als mindern.

Ein Wandel hin zu domänenspezifischer, datenzentrierter KI

Der Durchbruch, den die Branche braucht, ist kein neues Modell. Es ist eine Fokusverlagerung – von der Modellentwicklung hin zur Datenbeherrschung. Domänenspezifische, unstrukturierte Datenverarbeitung bietet einen fundierteren Ansatz für KI in Finanzdienstleistungen. Anstatt sich auf generische Modelle zu verlassen, die mit umfassenden Internetdaten trainiert wurden, legt diese Methode den Schwerpunkt auf die Extraktion, Strukturierung und Kontextualisierung der einzigartigen Daten, die Finanzinstitute bereits besitzen.

Durch den Einsatz von KI, die die Nuancen von Finanzsprache, Dokumentation und Arbeitsabläufen versteht, können Unternehmen bisher unzugängliche Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Dies ermöglicht Automatisierung, Erkenntnisse und Entscheidungsunterstützung auf Grundlage der eigenen, vertrauenswürdigen Informationen des Instituts – nicht auf externen Datensätzen, die anfällig für Ungenauigkeiten oder Irrelevanz sind.

Dieser Ansatz erzielt einen sofortigen ROI durch Effizienzsteigerung und Risikominimierung und erfüllt gleichzeitig die regulatorischen Anforderungen. Durch den Aufbau von Systemen mit klaren und nachvollziehbaren Datenpipelines erhalten Unternehmen die nötige Transparenz und Erklärbarkeit, um zwei der größten Herausforderungen bei der heutigen KI-Einführung zu meistern.

KI sorgt für echte Ergebnisse in der Finanzwelt

Während sich die KI-Diskussion noch weitgehend auf auffällige Innovationen konzentriert, verändert die domänenspezifische Verarbeitung unstrukturierter Daten bereits die Abläufe hinter den Kulissen einiger der weltweit größten Banken und Finanzinstitute. Diese Organisationen nutzen KI nicht, um menschliche Expertise zu ersetzen, sondern um diese zu ergänzen. So können sie beispielsweise die Extraktion kritischer Vertragsbedingungen automatisieren, Compliance-Risiken in Offenlegungen aufdecken oder die Analyse der Kundenkommunikation optimieren.

Beispielsweise ist die Fundamentalanalyse von Jahresabschlüssen eine Kernfunktion im Finanzdienstleistungssektor. Analysten verbringen jedoch oft unzählige Stunden damit, sich durch die Variabilität der einzelnen Abschlüsse zu navigieren und die Anmerkungen des Prüfers zu entziffern. Unternehmen, die KI-Lösungen wie unsere nutzen, konnten die Bearbeitungszeiten um 60 % reduzieren, sodass sich die Teams von der manuellen Prüfung auf strategische Entscheidungen konzentrieren konnten.

Die Auswirkungen sind spürbar. Manuelle Prozesse, die früher Tage oder Wochen dauerten, sind heute in Minuten erledigt. Risikomanagement-Teams erhalten frühzeitig Einblick in potenzielle Probleme. Compliance-Abteilungen können bei Audits oder behördlichen Prüfungen schneller und sicherer reagieren. Diese KI-Implementierungen erfordern nicht, dass Unternehmen auf unerprobte Modelle setzen. Sie bauen auf bestehenden Datengrundlagen auf und verbessern diese.

Diese praktische Anwendung von KI steht im krassen Gegensatz zu den Versuch-und-Irrtum-Methoden, die in vielen generativen KI-Projekten üblich sind. Anstatt den neuesten Technologietrends hinterherzujagen, konzentriert sie sich auf die präzise und zielgerichtete Lösung realer Geschäftsprobleme.

Risikominimierung bei KI: Was CTOs und Regulierungsbehörden übersehen

Im Eifer der KI-Einführung konzentrieren sich viele führende Finanzdienstleister – und sogar Regulierungsbehörden – möglicherweise zu stark auf die Modellebene und zu wenig auf die Datenebene. Der Reiz fortschrittlicher Algorithmen überschattet oft die grundlegende Wahrheit, dass KI-Ergebnisse von Datenqualität, -relevanz und -struktur bestimmt werden.

Durch die Priorisierung domänenspezifischer Datenverarbeitung können Institutionen das Risiko von KI-Initiativen von Anfang an minimieren. Dies bedeutet, in Technologien und Frameworks zu investieren, die unstrukturierte Daten im Kontext von Finanzdienstleistungen intelligent verarbeiten können. So wird sichergestellt, dass die Ergebnisse nicht nur präzise, ​​sondern auch erklärbar und überprüfbar sind.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen zudem, KI effektiver zu skalieren. Sobald unstrukturierte Daten in nutzbare Formate umgewandelt sind, bilden sie die Grundlage für vielfältige KI-Anwendungsfälle, sei es für regulatorische Berichterstattung, Kundenservice-Automatisierung, Betrugserkennung oder Investitionsanalyse. Anstatt jedes KI-Projekt als eigenständiges Projekt zu betrachten, schafft die Beherrschung unstrukturierter Daten einen wiederverwendbaren Wert, der zukünftige Innovationen beschleunigt und gleichzeitig Kontrolle und Compliance gewährleistet.

Über den Hype-Zyklus hinausgehen

Die Finanzdienstleistungsbranche befindet sich in einer entscheidenden Phase. KI bietet enormes Potenzial, doch um dieses Potenzial zu nutzen, bedarf es einer disziplinierten, datenorientierten Denkweise. Der aktuelle Fokus auf Trugschlussrisiken und Modellverzerrungen ist zwar berechtigt, kann aber vom dringlicheren Problem ablenken: Ohne die Erschließung und Strukturierung der riesigen Reserven unstrukturierter Daten werden KI-Initiativen weiterhin unterdurchschnittliche Ergebnisse liefern.

Die domänenspezifische Verarbeitung unstrukturierter Daten stellt einen Durchbruch dar, der keine sensationellen Schlagzeilen macht, aber messbare, nachhaltige Auswirkungen hat. Sie erinnert daran, dass es in stark regulierten, datenintensiven Branchen wie dem Finanzdienstleistungssektor bei praktischer KI nicht darum geht, dem nächsten großen Trend hinterherzujagen. Es geht darum, das Vorhandene besser zu nutzen.

Da die Aufsichtsbehörden die Aufsicht weiter verschärfen und Unternehmen Innovation und Risikomanagement in Einklang bringen wollen, sind diejenigen, die sich auf Datenbeherrschung konzentrieren, am besten aufgestellt, um die Führung zu übernehmen. Die Zukunft der KI in Finanzdienstleistungen wird nicht davon abhängen, wer das auffälligste Modell hat, sondern davon, wer seine Daten erschließen, KI verantwortungsvoll einsetzen und in einer komplexen, Compliance-getriebenen Welt konsistenten Mehrwert liefern kann.