Optimierung der Datenqualität für Künstliche Intelligenz: Strategien und Tools
Ob präzisere Risikomodelle, passgenaue Kundenansprache, effizientere Prozesse oder das schnelle Auffinden von Informationen – der Mehrwert von Künstlicher Intelligenz (KI) für Banken steht außer Frage. Doch was oft unterschätzt wird: Ohne hochwertige, konsistente und aktuelle Daten bleibt das volle Potenzial von KI ungenutzt. Die Datenqualität ist der entscheidende Hebel, um nachhaltig erfolgreich zu sein.
Infobox: Warum Datenqualität zählt
KI trifft Entscheidungen auf Basis historischer Daten.
Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu Verzerrungen der Ergebnisse.
Datenqualität beeinflusst regulatorische Sicherheit und Akzeptanz in den Fachbereichen.
Die gezielte Optimierung der Datenqualität wird damit zu einer strategischen Managementaufgabe – weit über die IT hinaus.
Datenqualität gezielt bewerten: Fünf Dimensionen im Überblick
Eine strukturierte Bewertung der Datenqualität ist essenziell, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und gezielt zu beheben. Dabei helfen fünf zentrale Kriterien:
Vollständigkeit: Sind alle relevanten Daten vorhanden oder gibt es Lücken?
Korrektheit: Stimmen die Inhalte mit der Realität überein?
Konsistenz: Sind die Daten system- und bereichsübergreifend widerspruchsfrei?
Aktualität: Wie zeitnah und verlässlich sind die Datensätze?
Eindeutigkeit: Gibt es Dubletten oder Mehrfacherfassungen?
Wege zur Verbesserung: Vom Profiling bis zur Governance
Die Datenqualität lässt sich systematisch steigern – wichtig sind dabei klar definierte Methoden und Verantwortlichkeiten.
Ein erster Schritt ist das Data Profiling. Dabei werden Datenbestände umfassend analysiert und Schwachstellen wie Dubletten, Lücken oder fehlerhafte Formate identifiziert. Aufbauend darauf folgt das Data Cleansing. Dadurch werden ungenaue, unvollständige oder fehlerhafte Daten korrigiert oder entfernt.
Langfristig entscheidend ist die Etablierung einer Data Governance. Hierbei werden verbindliche Datenstandards, Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert, die eine dauerhaft hohe Qualität sichern.
Datenqualität im Griff: So treffen Banken die richtigen Entscheidungen
Für Entscheider*innen im Bankenumfeld bedeutet das: Es braucht zunächst ein gemeinsames Zielbild, wie Datenqualität zur Wertschöpfung beitragen soll – etwa durch schnellere Kreditentscheidungen, belastbarere Risikoeinschätzungen oder effizientere regulatorische Reportings.
Wichtige Leitfragen lauten:
Welche Datenprozesse sind besonders kritisch für unsere Geschäftsmodelle?
Welche Datenquellen verursachen die größten Qualitätsprobleme?
Wie eng ist die Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereichen und Datenverantwortlichen?
Basierend auf diesen Fragen lassen sich systematische Prioritäten setzen: etwa für bestimmte Datenbereiche (z. B. CRM, Risikodaten, Produktdaten) oder für organisatorische Hebel wie Datenverantwortlichkeit, Schulung oder Monitoring. Besonders wirkungsvoll sind Maßnahmen, die fachbereichsnah verankert sind und eine regelmäßige Überprüfung ermöglichen.
Fazit: Datenqualität als strategischer Ausgangspunkt
Für Banken wird Datenqualität zunehmend zu einem strategischen Differenzierungsmerkmal. Sie sichert nicht nur die Verlässlichkeit von KI-Modellen, sondern auch die regulatorische Compliance und schafft Vertrauen bei Mitarbeitenden und Kund*innen.
Die Optimierung der Datenqualität ist damit ein stetiger Prozess – nicht nur für IT-Verantwortliche, sondern vor allem für Entscheider*innen im Datenmanagement, in der Kreditvergabe und im Risiko-Controlling.
Atruvia unterstützt Banken dabei, diese Potenziale zu heben – mit Erfahrung, praxiserprobten Lösungen und einem klaren Blick für die regulatorischen Anforderungen.