Neue Studie zeigt: Finanzdienstleister kämpfen mit KI-Herausforderungen an Datenmanagement und -infrastruktur - PressemitteilungenDeutschland

Die rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) stellen traditionelle Dateninfrastrukturen vor nie dagewesene Herausforderungen und zwingen Unternehmen im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI), Prioritäten bei Sicherheit, Qualität und Nachhaltigkeit zu setzen. Das hat eine neue Studie von Hitachi Vantara ergeben, der auf Datenspeicher, Infrastruktur und Hybrid-Cloud-Management spezialisierten Tochtergesellschaft der Hitachi, Ltd. (TSE: 6501).

Der Bericht "The State of BFSI Data Infrastructure in 2024: AI"s Hidden Cost of Poor Data Quality" (kostenloser Download unter https://hitachivantara.com/en-us/gated-forms/state-of-bfsi-data-infrastructure) basiert auf Beiträgen von 231 globalen IT- und Geschäftsführern aus dem BFSI-Sektor. Er zeigt, dass zwar 36% der Befragten die Bedeutung der Datenqualität für den Erfolg von KI anerkennen, ihr Fokus jedoch weiterhin auf der Datensicherheit liegt, was zu Lücken in der KI-Leistung und der langfristigen Rendite führt. Die Studienergebnisse zeigen, dass mangelnde Aufmerksamkeit für Datenqualität BFSI-Institutionen teuer zu stehen kommt.

Kernpunkte der Studie:

- Angst vor Datenverlust: 84% der Führungskräfte befürchten katastrophale Datenverluste aufgrund der Überlastung der Infrastruktur durch KI.
- KI wird geschäftskritisch: 41% geben an, dass KI bereits ein kritischer Bestandteil ihrer Arbeit ist.
- Datensicherheit vs. Datenqualität: 48% nennen Datensicherheit als Hauptanliegen bei der KI-Implementierung, aber nur 36% erkennen die Bedeutung der Datenqualität für den KI-Erfolg an.
- Datenverfügbarkeit und -genauigkeit: Nur in 25% der Fälle sind Daten verfügbar, wann und wo sie benötigt werden und die BFSI-KI-Modelle sind nur in 21% der Fälle exakt.
- Ransomware und KI-Fehler: 36% zeigen sich besorgt über Datenpannen durch interne KI-Fehler und 38% über die Unfähigkeit, Daten von Ransomware wiederherzustellen.

Folgende Vorgehensweisen kristallisieren sich in der Studie als Empfehlungen heraus:

--> Verantwortungsvolles Experimentieren in sicheren Umgebungen.
--> Nachhaltigkeit in allen Infrastrukturbereichen.
--> Vereinfachung und Standardisierung von Systemen.
--> Gewährleistung der Datenbelastbarkeit und Einsatz von KI zur Abwehr von Bedrohungen.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Hitachi Vantara seine Kunden bei der Umsetzung eines datengetriebenen Ansatzes für eine moderne Dateninfrastruktur für KI-Projekte unterstützt, besuchen Sie unsere Webseite.

Ergänzende Zitate

Mark Katz, CTO für Finanzdienstleistungen bei Hitachi Vantara: "Das Geschäftsmodell der Finanzdienstleistungsbranche basiert auf Vertrauen. Daher ist das Zusammenspiel von Sicherheit und Genauigkeit eine kritische und komplexe Herausforderung".

Alenka Grealish, Co-Head Generative AI Intelligence, Celent:; "Die schnelle Einführung von generativer KI im Finanzdienstleistungssektor ist aufregend, aber Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass sie einen strategischen Ansatz verfolgen".

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