Wer Prozesse mit Künstlicher Intelligenz (KI) automatisieren will, braucht zuerst verlässliche Daten an der Quelle. Uneinheitliche Datenstrukturen, fehlende Merkmale, manuelle Korrekturen außerhalb der Systeme und mangelhafte Datenqualität bremsen die Automatisierung häufig stärker als die Technik. Das zeigt das Beispiel der Steuerfunktion in Unternehmen. Für Banken und Versicherer lässt sich daraus eine Reihenfolge ableiten. Erstens prüfen die Fachbereiche, ob die benötigten Informationen schon an der Datenquelle vorliegen, nachvollziehbar und auswertbar sind. Zweitens erfassen sie die Korrekturen, die heute außerhalb der Systeme laufen, und holen diese in den Prozess zurück. Drittens legen Vorstand, COO und Compliance Governance, Kontrollmechanismen und Architektur fest, bevor die KI produktiv geht. Umgesetzt ist das, wenn die Daten ohne manuelle Nacharbeit vorliegen und die Kontrollen dokumentiert sind. Reihenfolge und Umsetzungskriterium sind eine praktische Einordnung von Qvestcon und keine aufsichtsrechtliche Vorgabe. Aus unserer Erfahrung bei Kunden aus Versicherung und Bank entscheidet die Datenbasis darüber, ob ein KI-Vorhaben skaliert. #Banken #Versicherer #Finanzdienstleister #Prüfungsplanung #Qvestcon #MarkusJunge