Das oft vernachlässigte RegTech-Puzzlestück für eine erfolgreiche Prozessautomatisierung
Seit langer Zeit speichern Banken Daten nicht mehr nur zu reinen Dokumentations- und Aufzeichnungszwecken. Vielmehr stellen Daten mittlerweile das Fundament innovativer digitaler Prozesse oder gar digitaler Geschäftsmodelle dar. Banken stehen dabei vor der großen Herausforderung, sich die Trends der Digitalisierung nutzbar zu machen. Gleichzeitig müssen jedoch Lösungen zur Herstellung einer guten Datenqualität gefunden werden, welches als wichtiges Puzzlestück in der Praxis allerdings häufig vernachlässigt wird.
Datengetriebene Compliance-Services bieten einen essentiellen Mehrwert
Der wirtschaftliche Beitrag von Daten wächst und wächst. Allein in der Europäischen Union und dem Vereinigten Königreich wurde der Wert der sogenannten Data Economy im Jahr 2020 auf über 440 Milliarden Euro geschätzt – Tendenz steigend. Wesentlichen Anteil an dieser Wertschöpfung hat die Nutzung von Daten durch digitale Technologien.
Ist dieser Trend auch im regulatorischen Bankenumfeld spürbar? Wir bei PPI können diese Frage mit einem klaren „Ja“ beantworten. In den vergangenen Artikeln dieser Beitragsserie haben wir bereits besprochen, dass Banken in ihren Compliance-Abteilungen verstärkt auf digitale Lösungen aus den Bereichen RegTech und Künstlicher Intelligenz (KI) setzen. Die Ansätze teilen dabei das gemeinsame Ziel, Routineaufgaben zu beschleunigen und menschliche Irrtümer zu verringern. Gerade im Compliance-Umfeld, das von vielen Entscheidungssituationen geprägt ist, können automatisierte und intelligente Prozesse einen erheblichen Mehrwert für den operativen Betrieb bieten.
Eine hohe Datenqualität ist der Schlüssel für erfolgreiche Prozessautomatisierung
Doch dieser Mehrwert entsteht nicht durch den alleinigen Einsatz solcher Lösungen, die allesamt sehr datengetrieben sind. Eine entscheidende Rolle kommt dem Faktor Datenqualität zu. Die angesprochenen Technologien können ihr wahres Potenzial erst dann entfalten, wenn Daten in hoher Qualität vorliegen. Gleichwohl dies einleuchtend klingt, bekommt doch gerade dieser Aspekt bei der Implementierung von Automatisierungslösungen häufig zu wenig Aufmerksamkeit. Dies führt dazu, dass die Leistungsfähigkeit der neuen Technologie untergraben wird. Dieser Umstand ist auch den EU-Bankenaufsehern der EBA nicht entgangen. Erst kürzlich hat diese erklärt, dass die meisten Herausforderungen für eine stärkere Nutzung von RegTech in den Banken selbst lägen. Dazu zähle unter anderem ein adäquates Wissen um solche Verfahren sowie die Gewährleistung einer hinreichenden Datenqualität.
Automatisierte Prozesse sind nur so gut wie die Daten es zulassen
Welche Effekte eine unzureichende Datenqualität haben kann, zeigen wir detailliert in unserem Whitepaper „Gute Daten, schlechte Daten“ auf. In mehreren Fallstudien wurde dargelegt, dass gerade KI-Methoden sehr empfindlich auf schlechte Datenqualität reagieren und dabei völlig unbrauchbar werden können. Mängel in der Datengrundlage können zu falschen Kausaldarstellungen führen, die häufig aufgrund des hohen Automatisierungsgrades unentdeckt bleiben. Die schlechte Perfomance wird dann im Alltag häufig der Methodik zugerechnet, obwohl die Ursache eigentlich in der fehlenden Datenqualität liegt.
Fazit: Verfallen Sie nicht dem Irrglauben, dass maschinenlesbare Daten allein genügen, um einen Mehrwert aus automatisierten Lösungen zu generieren. Wir bei PPI betrachten hohe Datenqualität als Voraussetzung, um neue Technologien aus dem RegTech- und KI-Umfeld gewinnbringend einzusetzen. PPI unterstützt Sie gerne bei der Automatisierung Ihrer Prozesse durch den gezielten Einsatz modernster Technologie, ohne dabei die Datenqualität aus den Augen zu verlieren. Sprechen Sie uns an!
Für weitere Informationen kommen Sie auf uns zu!
Weitere Infos: https://www.ppi.de/banken/compliance/regtech/
