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.
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zu unserem Whitepaper „Gute Daten, schlechte Daten“.
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