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Data Quality, Datenqualität, Digitalisierung, Dashboard, Regelwerk, DQ-Framework, Datenintegration, aktives Datenmanagemen

Whitepaper Datenqualität

Datenqualität ist ein Wettbewerbsfaktor

Stützen sich etablierte Modelle und innovative Lösungen von Finanzdienstleistern auf falsche oder unvollständige Daten, kann das katastrophale Folgen haben. Wie schnell sich Mängel im Datengerüst auswirken, zeigt das Whitepaper „Gute Daten, schlechte Daten“ der PPI AG.

Von Risikomodellen über Business-Intelligence-Lösungen bis hin zu Methoden aus der Künstlichen Intelligenz (KI): Kein Finanzinstitut kommt im Zeitalter der Digitalisierung ohne datengetriebene Methoden und Verfahren aus.

Aber was passiert, wenn die Grundlagen falsch oder unvollständig sind?

Nur zehn Prozent falsche oder unvollständige Datensätze können zu grundlegend anderen Ergebnissen führen, wie das Whitepaper aufzeigt.

Bei der Verwendung von KI-Algorithmen besteht sogar die Gefahr, dass die Ergebnisse völlig unbrauchbar werden. Datenqualität ist längst eine mitentscheidende Größe für den Geschäftserfolg.

Jetzt kostenfrei downloaden

Wesentliche Ergebnisse des Whitepapers „Gute Daten, schlechte Daten“:

  • Eine effiziente Datennutzung eröffnet große Chancen für fast alle bankfachlichen Prozesse. Die Datensätze müssen aber höchste Qualitätsansprüche erfüllen.
  • Drei konkrete Fallstudien aus den Bereichen Risikomanagement und Compliance machen den Effekt schlechter Datenqualität auf etablierte Modelle und innovative Methoden aus der Künstlichen Intelligenz (KI) greifbar.
  • Nur zehn Prozent falsche oder fehlende Datensätze können zu Ergebnisabweichungen von 50 Prozent und mehr führen.
  • KI-Methoden reagieren besonders empfindlich auf Qualitätsprobleme. Es besteht die Gefahr einer völlig realitätsfremden Gewichtung von Variablen.
  • Die Folgen von Datenqualitätsproblemen können massiv ausfallen und reichen von finanziellen Verlusten im operativen Geschäft bis hin zu empfindlichen Strafen durch die Aufsicht.
  • Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, damit die Erkenntnisse aus Modellen und Künstlicher Intelligenz zuverlässig und genau sind. Hier ist mehr denn je ein aktives Qualitätsmanagement der Banken gefordert.

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zu unserem Whitepaper „Gute Daten, schlechte Daten“.

 

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