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Banken: CFOs kritisieren mangelnden Einsatz von KI   

Chief Financial Officer (CFOs) führender Banken in Europa könnten eine aktivere Rolle in ihren Instituten einnehmen, um die Gesamtbankstrategie ihrer Institute unterstützend voranzutreiben und deren Umsetzung sicherzustellen. Dabei zeigten sie sich in einer aktuellen Studie überzeugt, dass eine verbesserte Nutzung von Daten der geeignete Schlüssel sei, dieses Ziel zu erreichen. Neben dem Einsatz neuer Technologien würden hierin die größten Potenziale zur Eröffnung von strategischen Freiräumen gesehen. Als Haupthindernis zur Erfüllung der strategischen Rollen sähen die CFOs eine Vielzahl täglicher Aufgaben, die immer noch manuell erledigt werden müssten, obwohl neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und (Maschinelles Lernen) diese Vorgänge drastisch beschleunigen und vereinfachen könnten, so die Untersuchung der Management-Beratung zeb.

„CFOs europäischer Banken befassen sich immer intensiver mit dem Management ihrer Daten“, erklärte Dr. Christian Buddendick, Mitautor der Analyse. „Sie haben erkannt, dass die gezielte Analyse von Daten ihre eigene Rolle in den Instituten nachhaltig wandelt und strategisch bedeutsamer macht. In der Studie wurde die Rolle der CFOs in Europas führenden Banken durch eine Befragung relevanter Entscheidungsträgern untersucht. Im Kern zeigte sich demnach, dass 57 Prozent der Befragten zurzeit die Gesamtstrategie ihrer Bank aktiv mitgestalten könnten, während 37 Prozent berichtet hätten, dass sie nur punktuell in strategische Entscheidungen eingebunden seien. 67 Prozent gaben demnach an, sich mehrheitlich mit traditionellen Aufgaben wie Planung und Prognose beschäftigen zu müssen, gefolgt vom externen und internen Reporting (50 Prozent). Für Strategieentwicklung und Business-Support, aus Sicht der CFOs überaus relevante Aufgaben, gaben die Studienteilnehmer demzufolge an, nur wenig Zeit aufwenden zu können (23 Prozent), ebenso wie für das Management ihrer Daten (27 Prozent).

Fokus auf Alltagsaufgaben führt zu Frustration
Dieser anhaltende Fokus auf klassische Alltagsaufgaben führe zu Frustration, da 77 Prozent der befragten CFOs genau wüssten, dass durch den Einsatz neuer Technologien und die bessere Nutzung von Daten das volle strategische Potenzial ihrer Finance-Funktionen ausgeschöpft werden könne. Nahezu der gleiche Anteil (73 Prozent) bezeichne ein verbessertes Prozessmanagement, das Technologien wie KI und ML nutze, als weiteren Stellhebel zur Erschließung des Potenzials, hieß es.

Katharina Krüger, Mitautorin der Studie, sagte: „Die meisten CFOs berichten, dass sie dem Datenmanagement und der Datenanalyse in den letzten Jahren mehr Zeit als in den Jahren zuvor widmen. Angesichts äußerst unsicherer wirtschaftlicher und geopolitischer Aussichten überrascht es nicht, dass zudem 80 Prozent der Befragten angeben, dass durch eine erhöhte Datenkompetenz Planung, Simulation und Szenario-basierte Berechnungen deutlich verbessert werden können.“

Erstaunlicherweise spiele das Cloud-Computing bisher eine deutlich geringere Rolle als von den Studienautoren erwartet, so die Studie weiter. Lediglich 10 Prozent der Befragten gab demnach an, dass dieses Thema eine wichtige Rolle bei den Aktivitäten der Finance-Funktion spiele. Ähnliches habe sich beim Thema Blockchain gezeigt – lediglich 3 Prozent der CFOs sprächen diesem Thema derzeit eine relevante Rolle zu. Neben der gezielten Förderung einer umfassenden Datenkompetenz sei hier ein zentraler Ansatzpunkt zur Nutzung der Potenziale.

Buddendick erklärte abschließend: „Unsere Studie zeigt, dass die effektive Nutzung der richtigen Daten für den Aufbau einer datengestützten CFO-Funktion von entscheidender Bedeutung ist. Vor diesem Hintergrund bilden die integrierte Datenspeicherung in der Cloud, klare fachliche Datenmodelle sowie schließlich der Einsatz von Advanced Analytics zentrale Grundlagen, um Daten zu analysieren und Trends und Verhaltensweisen besser vorhersagen zu können. Der Aufbau einer umfassenden Datenkompetenz im Sinne einer Data Literacy ist hierbei eine zentrale Herausforderung für die Finanzorganisation.“ (ud)

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Was versteht man unter „Data Science“ und wie ist dies in den Themenkomplex KI einzuordnen? Wozu benötigt eine Bank einen Data Scientist und mit welchen Daten und Tools wird hier gearbeitet? Diese und weitere Fragen stellen wir Torsten Nahm, der das Kompetenzzentrum für Data Science bei der DKB leitet. Hören Sie hier weitere Episoden aus der Reihe „durch die bank“.

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