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adresse: "https://qvestcon.com/dora-update-markus-junge/vorstand-und-compliance_1169d90a/"
titel: "KI-Automatisierung beginnt bei der…"
beschreibung: "Wer Prozesse mit Künstlicher Intelligenz (KI) automatisieren will, braucht zuerst verlässliche Daten an der…"
sprache: "de-DE"
stand: "2026-11-02"
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Qvestcon News

# KI-Auto­ma­ti­sie­rung beginnt bei der Datenqualität

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

[Datenschutz](https://qvestcon.com/news/datenschutz-ki/)08.10.2026

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

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