Datenstrategie in Banken: Erfolgsfaktor „Datenmanagement“
Mit modernem Datenmanagement zur erfolgreichen Integration und Nutzung von KI
In einer zunehmend datengesteuerten Welt können Banken durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Dies geschieht durch Standardisierung und Automatisierung von Prozessen, Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kundeninteraktion. Doch KI kann nur so gut sein wie die Daten, mit denen sie trainiert wird und arbeitet. Für Entscheider*innen in Banken bedeutet das: Die Strukturierung, Aufbereitung und Aktualisierung von Daten rücken in den Fokus, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig innovative KI-Anwendungen zu ermöglichen. Denn ohne strategisches Datenmanagement bleibt das volle Potenzial von KI-Anwendungen ungenutzt.
Datenmanagement ist der systematische Ansatz zur Erfassung, Organisation, Pflege und Nutzung von Daten – mit dem Ziel, die Qualität und Verfügbarkeit übergreifend und dauerhaft zu maximieren. Durch den stetig zunehmenden Einsatz von KI wird dieses Themenfeld immer wichtiger: Effizientes Datenmanagement ist die Voraussetzung für wirksame, skalierbare und vertrauenswürdige KI-Systeme.
Welche Grundlagen sind für ein effizientes Datenmanagement wichtig?
Ein ganzheitliches Datenmanagement umfasst mehrere Kernbereiche, die zusammen eine saubere Basis für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz bilden
1. Datenstrategie entwickeln
Ein klares Zielbild für den Umgang mit Daten ist essenziell. Banken sollten bei der Ausarbeitung ihrer Datenstrategie unter anderem folgende Fragen beantworten:
Welche Daten sind für unsere Risikobewertung und Kundenanalyse relevant?
Wie wollen wir Daten erfassen, speichern und nutzen, um regulatorische Anforderungen wie die DSGVO zu erfüllen?
Welche Maßnahmen ergreifen wir, um die Datensicherheit zu gewährleisten?
Best Practice: Richten Sie Ihre Datenstrategie an der Gesamtstrategie der Bank aus und sorgen Sie für bereichsübergreifende Abstimmung. Stellen Sie sicher, dass alle regulatorischen Anforderungen, wie die DSGVO und die Anforderungen der BaFin, erfüllt werden. Der Fokus sollte dabei auf Compliance, Recht und IT liegen.
2. Daten-Governance etablieren
Für die langfristige Nutzung von Daten müssen Regeln, Zuständigkeiten und Prozesse klar definiert und dokumentiert sein. Dazu gehören auch Rollenbeschreibungen, um das Thema „Daten“ im Unternehmen zu verankern und die strukturierte Arbeit am Datenhaushalt sicherzustellen.
Best Practice: Setzen Sie ein zentrales Governance-Framework auf, das die unterschiedlichen Anforderungen der Bereiche in der Bank miteinbezieht
3. Datensilos abbauen
Datenmanagement muss ganzheitlich gedacht werden, denn Insellösungen verhindern einen Blick auf das komplexe Zusammenspiel zwischen Kundeninteresse, Prozessen und Produkten. Bei der Zusammenführung der Daten müssen zusätzlich auch externe Datenbanken und -quellen mitbedacht werden, damit ein möglichst umfassender Datenfundus zur weiteren Bearbeitung verfügbar ist.
Best Practice: Fördern Sie die unternehmensweite Datenintegration durch einheitliche Schnittstellen und APIs.
4. Skalierbare Datenarchitekturen nutzen
Je mehr Daten zur Verarbeitung genutzt werden, desto mehr Ressourcen werden benötigt. Cloudbasierte Datenplattformen ermöglichen eine stufenweise Anpassung der benötigten Kapazitäten. Damit können bei Bedarf große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden, wenn KI-Anwendungen genutzt werden.
Best Practice: Nutzen Sie hybride oder Multi-Cloud-Modelle, um flexibel auf neue Anforderungen reagieren zu können und die benötigen Kapazitäten in Echtzeit anzupassen.
Datenqualität und Datenstruktur: Fundament jeder KI-Initiative
KI-Modelle „lernen“ auf Basis historischer Daten. Das macht eine hohe Qualität und Aktualität der Trainingsdaten besonders wichtig, da so nicht nur bessere Ergebnisse in Sachen Aussagekraft entstehen, sondern auch Aspekte wie Fairness mit einfließen. Schlechte oder unvollständige Daten führen zu fehlerhaften Prognosen und Verzerrungen, was unwirtschaftliche Entscheidungen nach sich ziehen kann.
Kriterien für gute Datenqualität:
Vollständigkeit:Liegen alle relevanten Informationen vor?
Konsistenz:Sind die Daten widerspruchsfrei?
Aktualität:Entsprechen die Daten dem aktuellen Stand?
Genauigkeit:Stimmen die Daten mit der Realität überein?
Gleichzeitig spielt die Datenstruktur eine zentrale Rolle: Nur sauber strukturierte Daten lassen sich effizient analysieren und von Algorithmen verarbeiten. Die Einführung standardisierter Datenformate und -modelle ist deshalb eine essenzielle Voraussetzung für die KI-Readiness in Ihrer Bank
Fallstudien: Wie Unternehmen mit gutem Datenmanagement erfolgreich KI einsetzen
Fallbeispiel 1: Automobilindustrie – Predictive Maintenance
Ein führender Automobilzulieferer hat seine Sensordaten durch konsequente Datenkategorisierung und ein zentrales Datenhub strukturiert. Ergebnis: Durch KI-gestützte Wartungsprognosen sank die Ausfallzeit in der Produktion um 30 Prozent.
Fallbeispiel 2: Einzelhandel – Personalisierte Kundenerlebnisse
Ein großer Onlinehändler harmonisierte Kundendaten aus Shop, App und CRM. Durch ein robustes Datenmodell konnte ein KI-System personalisierte Produktempfehlungen liefern – mit bis zu 25 Prozent höherer Conversion Rate.
Fallbeispiel 3: Finanzbranche – Fraud Detection
Eine Bank kombinierte interne Transaktionsdaten mit externen Betrugsindikatoren. Durch Echtzeit-Analysen und kontinuierliche Datenvalidierung konnte sie mithilfe von KI betrügerische Muster früher erkennen und signifikante Verluste vermeiden.[
Fazit: Datenmanagement ist mehr als Technik – es ist eine strategische Führungsaufgabe
Für Entscheider*innen ist klar: Erfolgreiche KI-Projekte beginnen mit einem robusten Datenfundament. Wer in Datenqualität, Governance und Infrastruktur investiert, legt den Grundstein für langfristige Innovationsfähigkeit. Datenmanagement im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ist kein reines IT-Thema mehr – es ist ein strategischer Erfolgsfaktor.
