{"id":391,"date":"2026-05-17T01:58:27","date_gmt":"2026-05-16T22:58:27","guid":{"rendered":"https:\/\/biyer.com.tr\/?p=391"},"modified":"2026-05-17T01:58:27","modified_gmt":"2026-05-16T22:58:27","slug":"datenbereitschaft-fur-agenten-ki-in-finanzdienstleistungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/biyer.com.tr\/?p=391","title":{"rendered":"Datenbereitschaft f\u00fcr Agenten-KI in Finanzdienstleistungen"},"content":{"rendered":"

Finanzdienstleistungsunternehmen haben besondere Anforderungen an Business-KI. Sie sind in einem der am st\u00e4rksten regulierten Sektoren t\u00e4tig und reagieren gleichzeitig auf externe Ereignisse, die sich von Sekunde zu Sekunde \u00e4ndern. Daher h\u00e4ngt der Erfolg der Agenten-KI im Finanzdienstleistungsbereich weniger von der Ausgereiftheit des Systems als vielmehr von der Qualit\u00e4t, Sicherheit und Zug\u00e4nglichkeit der Daten ab, auf die es sich st\u00fctzt.\u00a0<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

\u201eAlles beginnt mit den Daten\u201c, sagt Steve Mayzak, globaler Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer von Search AI bei Elastic.<\/p>\n

Agentische KI \u2013 Systeme, die selbstst\u00e4ndig Ma\u00dfnahmen zur Erledigung von Aufgaben planen und ergreifen k\u00f6nnen, anstatt nur Antworten zu generieren \u2013 birgt aufgrund ihrer F\u00e4higkeit, Echtzeitdaten zu integrieren und komplexe Arbeitsabl\u00e4ufe zu optimieren, ein enormes Potenzial f\u00fcr Finanzdienstleistungen. \n

Die Einf\u00fchrung autonomer KI in einer Organisation vergr\u00f6\u00dfert jedoch sowohl die St\u00e4rken als auch die Schw\u00e4chen der zugrunde liegenden Daten, die sie verwendet. Um agentische KI schnell, sicher und kontrolliert einzusetzen<\/a> m\u00fcssen Finanzdienstleistungsunternehmen zun\u00e4chst in der Lage sein, ihre Daten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu durchsuchen, zu sichern und zu kontextualisieren. \u201eAgentische KI verst\u00e4rkt das schw\u00e4chste Glied in der Kette: Datenverf\u00fcgbarkeit und -qualit\u00e4t\u201c, sagt Mayzak. \u201eUnd Ihre Systeme sind nur so gut wie ihr schw\u00e4chstes Glied.\u201c<\/p>\n

Finanzdienstleistungsunternehmen ben\u00f6tigen daher einen vertrauensw\u00fcrdigen und zentralen Datenspeicher, der leicht zug\u00e4nglich, zuverl\u00e4ssig und skalierbar ist.<\/p>\n

Der hohe Stellenwert qualitativ hochwertiger Informationen<\/strong><\/h3>\n

Die Regulierung im Finanzdienstleistungssektor erfordert ein hohes Ma\u00df an Rechenschaftspflicht f\u00fcr alle Datentools. Wie Mayzak sagt: \u201eMan kann sich nicht damit begn\u00fcgen, zu erkl\u00e4ren, woher die Daten stammen und in was sie umgewandelt wurden: \u201aHier sind die Daten, die eingegangen sind, und diese sind, was herausgekommen ist\u2018. Sie ben\u00f6tigen eine \u00fcberpr\u00fcfbare und kontrollierbare M\u00f6glichkeit, zu erkl\u00e4ren, welche Informationen das Modell gefunden hat und welche Logik daf\u00fcr verantwortlich ist, warum diese Daten f\u00fcr den n\u00e4chsten Schritt geeignet waren.\u201c Das hei\u00dft, Sie m\u00fcssen in der Lage sein, die zugrunde liegenden Prozesse zu sehen, zu verstehen und zu beschreiben.<\/p>\n

Gleichzeitig ben\u00f6tigen Finanzdienstleistungsunternehmen Schnelligkeit und Genauigkeit, um die Erwartungen der Kunden zu erf\u00fcllen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. M\u00e4rkte ver\u00e4ndern sich st\u00e4ndig und Risiken und Chancen ver\u00e4ndern sich mit ihnen. Wenn ein KI-Modell neben strukturierten Daten in Tabellenkalkulationen, die leichter zu analysieren sind, auch nat\u00fcrliche Sprache (unstrukturierte Daten) aus komplexen Quellen analysieren kann, erh\u00e4lt der Benutzer relevantere Informationen.\u00a0<\/p>\n

In diesem Umfeld gibt es keine Fehlertoleranz, einschlie\u00dflich der Halluzinationen, die die fr\u00fchen KI-Bem\u00fchungen plagten. Agentische KI-Systeme sind auf einen schnellen Zugriff auf hochwertige, gut verwaltete Daten angewiesen, die sicher und zug\u00e4nglich sind. Bei Finanzdienstleistungen umfassen diese Daten Transaktionen, Kundeninteraktionen<\/a>, Risikosignale, Richtlinien und historischen Kontext. Die Aufgabe, diese Daten f\u00fcr die KI aufzubereiten, sollte nicht untersch\u00e4tzt werden. \u201eNat\u00fcrliche Sprache ist viel chaotischer als strukturierte Daten, und das macht den Prozess der Organisation und Bereinigung umso wichtiger und auch viel schwieriger\u201c, sagt Mayzak.<\/p>\n

Die Daten m\u00fcssen gut indiziert und \u00fcber verschiedene Standorte hinweg konsolidiert sein und d\u00fcrfen nicht in den Silos separater Systeme im gesamten Unternehmen eingeschlossen sein. Andernfalls bleiben KI-Agenten zur\u00fcck, liefern inkonsistente Antworten und treffen Entscheidungen, die schwerer nachzuvollziehen und zu erkl\u00e4ren sind, was das Vertrauen von Regulierungsbeh\u00f6rden, Kunden und internen Interessengruppen untergr\u00e4bt.\u00a0<\/p>\n

Wie Mayzak sagt: \u201eEs gibt viele verschiedene M\u00f6glichkeiten, die Ausf\u00fchrung eines Handels bei einer Bank zu beschreiben. In einer von Agenten gesteuerten Welt m\u00fcssen diese Beschreibungen deterministisch sein \u2013 um jedes Mal die gleichen Ergebnisse zu liefern. Dennoch bauen wir auf leistungsstarken, aber nicht deterministischen Modellen auf. Das ist unglaublich schwierig, aber nicht unm\u00f6glich.\u201c<\/p>\n

F\u00fcr ein Finanzdienstleistungsunternehmen kann die Bew\u00e4ltigung dieses Problems eine gro\u00dfe Herausforderung darstellen. Eine Forrester-Studie<\/a> ergab, dass 57 % der Finanzorganisationen immer noch die notwendigen internen Ma\u00dfnahmen entwickeln Funktionen zur vollst\u00e4ndigen Nutzung der Agenten-KI. \u201e<\/strong>Die Daten liegen in vielen verschiedenen Formaten vor, die im Laufe der Geschichte einer Bank entstanden sind\u201c, sagt Mayzak. \u201eNehmen Sie eine Bank, die es schon seit 50 Jahren gibt: Sie k\u00f6nnte 60 verschiedene Arten von PDFs f\u00fcr genau dasselbe haben. Und gleichzeitig wollen wir, dass die Ausgabe dieser Systeme 100 % genau ist. In vielen F\u00e4llen gibt es kein \u201agut genug\u2018.\u201c Das hei\u00dft, Unternehmen m\u00fcssen es gleich beim ersten Mal richtig machen.<\/p>\n

Ergebnisse suchen und sichern\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Eine effektive Suchplattform ist der Schl\u00fcssel zur L\u00f6sung des Problems fragmentierter, schlecht indizierter und unzug\u00e4nglicher Daten. Finanzdienstleistungsunternehmen, die ihre strukturierten und unstrukturierten Daten problemlos durchsuchen, sicher aufbewahren und im richtigen Kontext anwenden k\u00f6nnen, werden den gr\u00f6\u00dften Nutzen aus der Agenten-KI ziehen. Dies erfordert h\u00e4ufig die Entwicklung von KI-Systemen unter Ber\u00fccksichtigung von Datenzugriff und -nutzen, damit sie schneller arbeiten und genauere Ergebnisse liefern sowie Risiken reduzieren k\u00f6nnen. \u201eDie Suche ist die grundlegende Technologie, die KI pr\u00e4zise und auf echten Daten basierend macht\u201c, sagt Mayzak. \u201eSuchplattformen sind zu ma\u00dfgeblichen Kontext- und Speicherspeichern geworden, die diese KI-Revolution vorantreiben werden.\u201c<\/p>\n

Sobald diese KI-gest\u00fctzten Suchvorg\u00e4nge und autonomen Systeme eingerichtet sind, k\u00f6nnen sie Finanzdienstleistungsunternehmen f\u00fcr eine Reihe von Zwecken dienen. Bei der \u00dcberwachung der Kundenexposition kann die Agenten-KI kontinuierlich Transaktionen, Marktsignale und externe Daten scannen, um aufkommende Risiken zu erkennen; Plattformen k\u00f6nnen dann Probleme automatisch in Echtzeit melden oder eskalieren. Bei der Handels\u00fcberwachung k\u00f6nnen KI-Agenten Handelsabl\u00e4ufe \u00fcberpr\u00fcfen, Diskrepanzen zwischen verschiedenen Formaten identifizieren und Ausnahmen Schritt f\u00fcr Schritt mit minimalem menschlichen Eingriff beheben. Bei der regulatorischen Berichterstattung kann KI Daten aus verschiedenen Systemen sammeln, erforderliche Berichte erstellen und verfolgen, wie die einzelnen Ergebnisse erzeugt wurden. Diese KI-Anwendungen sparen Zeit und unterst\u00fctzen gleichzeitig Audit- und Compliance-Anforderungen, indem sie nachvollziehbar und erkl\u00e4rbar sind.<\/p>\n

Obwohl solche Funktionen bereits vorhanden sind, sind sie oft manuell, fragmentiert und schwer zu skalieren. Agentic AI erm\u00f6glicht es Finanzorganisationen, auf automatisiertere, effizientere und skalierbarere Prozesse umzusteigen und gleichzeitig die Genauigkeit und Transparenz beizubehalten, die in ihrer stark regulierten Umgebung erforderlich sind. Wie Mayzak sagt: \u201eEs unterscheidet sich nicht wesentlich von der Art und Weise, wie Menschen heute agieren, es wird nur viel schneller und in gr\u00f6\u00dferem Umfang durchgef\u00fchrt.\u201c\u00a0<\/p>\n

Aufbau eines Agenten-KI-\u00d6kosystems<\/strong><\/h3>\n

Die Einf\u00fchrung einer Agenten-KI kann entmutigend sein, insbesondere wenn andere KI-Projekte intern ins Stocken geraten sind. Mayzaks Empfehlung besteht darin, einen \u00fcberschaubaren Anwendungsfall auszuw\u00e4hlen und ihn mit der Zeit wachsen zu lassen. \u201eErfolg kann auf Erfolg aufbauen\u201c, sagt er. \u201eW\u00e4hrend Unternehmen m\u00f6glicherweise darauf abzielen, einen 70-stufigen Gesch\u00e4ftsprozess zu automatisieren, stellen sie fest, dass man irgendwo anfangen muss. Was auf dem Markt funktioniert, ist, das Problem Schritt f\u00fcr Schritt anzugehen. Wenn der erste Schritt funktioniert, k\u00f6nnen Sie den n\u00e4chsten und den n\u00e4chsten Schritt machen.\u201c\u00a0<\/p>\n

Die Finanzdienstleistungsunternehmen, die unter ihren Mitbewerbern f\u00fchrend sind, werden diejenigen sein, die Agenten-KI in ein breiteres \u00d6kosystem integrieren, das starke Sicherheitskontrollen, gute Datenverwaltung und ein effektives Management der Systemleistung umfasst. Wie Mayzak sagt: \u201eWenn dies gut gemacht wird, entsteht eine KI-Feedbackschleife, in der F\u00fchrungskr\u00e4fte neue Signale von diesen Systemen erhalten, um die Wirksamkeit ihrer Investitionen zu bewerten und zuverl\u00e4ssige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.\u201c Durch die Iteration von Pilotprojekten und die kontinuierliche Verbesserung werden Unternehmen Agentensysteme aufbauen, die gemessen, verwaltet und skaliert werden k\u00f6nnen. Dies wird die Agenten-KI in einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil verwandeln.<\/p>\n

Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Elastic Finanzdienstleistungen unterst\u00fctzt.<\/a>
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Dieser Inhalt wurde von Insights erstellt, dem Bereich f\u00fcr kundenspezifische Inhalte von MIT Technology Review. Es wurde nicht von der Redaktion des MIT Technology Review verfasst. Es wurde von menschlichen Autoren, Redakteuren, Analysten und Illustratoren recherchiert, entworfen und geschrieben. Dazu geh\u00f6rt das Verfassen von Umfragen und das Sammeln von Daten f\u00fcr Umfragen. M\u00f6glicherweise eingesetzte KI-Tools beschr\u00e4nkten sich auf sekund\u00e4re Produktionsprozesse, die einer gr\u00fcndlichen menschlichen \u00dcberpr\u00fcfung unterzogen wurden.<\/em><\/p>\n<\/p>\n

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