KI für intelligente Datenklassifizierung und Compliance
KI revolutioniert die Datenklassifizierung und die Compliance, indem sie dynamischere, genauere und effizientere Praktiken ermöglicht. Sie verändert auf jeden Fall unsere Arbeitsweise. Traditionelle, statische Ansätze zur Datenverwaltung machen Platz für Modelle, die ein besseres kontextbezogenes Verständnis und eine schnelle Anpassungsfähigkeit bieten. Unternehmen, die diese Veränderungen nutzen, können davon ausgehen, dass sie ihre Datenverwaltung verbessern, die Entscheidungsfindung optimieren und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften vereinfachen.
Nach Angaben von Gartner werden bis 2026 75 % der Unternehmen generative KI nutzen, um synthetische Kundendaten zu erstellen.
Diesen Monat untersuchen wir die transformative Rolle der KI. Wir werfen einen Blick auf die KI-gesteuerte Datenklassifizierung und ihre Auswirkungen auf die Compliance. Was hält die Zukunft für Unternehmen bereit, die sich darauf einlassen?
Einführung in KI und Datenklassifizierung
Bisher war die Datenklassifizierung ein manueller Prozess, der sich stark auf vordefinierte Kategorien und menschliches Urteilsvermögen stützte. Menschen machen Fehler, und da die Datenmengen wachsen und komplexer werden, greifen herkömmliche Methoden zunehmend zu kurz. KI bringt eine neue Dimension in die Datenverwaltung. Sie bietet die Möglichkeit, Daten automatisch mit grösserer Genauigkeit und Effizienz zu klassifizieren. So können Sie schnell auf neue Informationen und sich entwickelnde Zusammenhänge reagieren.
Das bedeutet nicht, dass die Rolle des Menschen überflüssig werden wird. Wir haben dazu den KI-Experten Dr. Stefan Oglesby interviewt:
„Das wohl grösste Missverständnis ist die Überschätzung der Fähigkeiten der KI. KI liefert nicht automatisch gültige Ergebnisse ohne vorherigen menschlichen Input. KI-Modelle benötigen eine angemessene Schulung für ihre spezifische Aufgabe. Die Ergebnisse von KI-Modellen müssen ausserdem kontinuierlich von Menschen überwacht werden, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Ein weiteres mögliches Missverständnis ist, dass KI das menschliche Urteilsvermögen ersetzen kann. Im Allgemeinen kann KI die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen, nicht ersetzen. Fachwissen ist entscheidend. Die Herausforderung besteht also darin, die Effizienz mit einem Höchstmass an Automatisierung zu optimieren und gleichzeitig die Qualitätskontrolle und den Input auf menschlichem Niveau zu gewährleisten.“
Auswirkungen der KI auf die traditionelle Datenklassifizierung
Wie so vieles in der Welt der Technologie verändert auch die KI die Art und Weise, wie Daten verwaltet werden, grundlegend. Die herkömmliche Datenklassifizierung ist oft unzureichend, weil sie sich auf statische Kategorien stützt, die der dynamischen Natur moderner Daten nicht gerecht werden. KI-Algorithmen hingegen können Daten in Echtzeit analysieren, Muster erkennen und Klassifizierungen anpassen, wenn neue Daten auftauchen. Durch den Einsatz von KI sind Unternehmen besser in der Lage, mit unterschiedlichen Datensätzen umzugehen, eine genauere Datenverwaltung zu gewährleisten und aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen.
KI-Algorithmen und kontextuelle Analyse
Eine der wichtigsten Fähigkeiten von KI-Algorithmen ist die kontextbezogene Analyse, die es ihnen ermöglicht, Daten auf eine Weise zu interpretieren, die mit herkömmlichen Methoden nicht möglich ist. Während ein herkömmliches System das Kundenfeedback beispielsweise ausschliesslich nach der Stimmung (positiv, negativ, neutral) kategorisiert, kann KI-Unterkategorien wie produktspezifische Kommentare und Schlüsselwörter, Vorschläge für Produktverbesserungen oder sogar häufige Beschwerden erkennen und bei Bedarf neue Kategorien erstellen. Dieses differenzierte Verständnis wird durch maschinelle Lernverfahren erreicht, die auf umfangreiche Datensätze zurückgreifen und subtile Muster erkennen, die von menschlichen Analysten oft übersehen werden.
Im Finanzsektor wird KI ebenfalls effektiv eingesetzt, indem Transaktionen nicht nur nach ihrer Art (Kredit, Lastschrift, Überweisung), sondern auch nach Mustern klassifiziert werden, die auf potenziellen Betrug, Anlagetrends oder Kundenpräferenzen hindeuten. Auch im Gesundheitswesen kann KI-Patientendaten nicht nur nach Krankheitsart, sondern auch nach genetischen Markern, Lebensstilfaktoren und Behandlungsreaktionen klassifizieren, was zu einer individuelleren und wirksameren Pflege führt.
Doch KI ist keine mythische Wunderwaffe gegen die wachsenden Anforderungen an das Datenmanagement, wie Dr. Stefan Oglesby erklärt:
„Wie bei den meisten realen Anwendungen von (Gen-)KI ist die Qualität und Verfügbarkeit von Daten die grösste Herausforderung. Disparate, unstrukturierte, oft siloartige Daten müssen vor der weiteren Verarbeitung mit KI erheblich bereinigt und integriert werden. Unternehmen, die sich auf den Weg machen, KI für die Klassifizierung zu nutzen, benötigen daher eine robuste Data Governance und geeignete Prozesse.“
„Oft sind fehlendes Wissen und die Fehleinschätzung das grosse Hindernis. Es müssen funktionsübergreifende Teams gebildet und fortlaufendes Training angeboten werden, um das erforderliche Verständnis im Unternehmen zu erwerben.“
Vorteile von KI-gestützten Klassifizierungen
Die durch KI ermöglichten neuen Klassifizierungen bieten mehrere Vorteile. Erstens verbessern sie die Genauigkeit und Relevanz von Daten. Indem sie Daten im Kontext verstehen, können KI-Systeme Fehler reduzieren und die Granularität der Erkenntnisse verbessern. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, da sich Unternehmen auf eine präzisere Datenanalyse verlassen können.
KI kann auch dabei helfen, „Schattendaten“ zu identifizieren und zu beseitigen. Dr. Stefan Oglesby dazu:
„KI hat das Potenzial, „Schattendaten“, d. h. nicht verfolgte, nicht klassifizierte Daten, aufzudecken, indem alle Daten im gesamten Unternehmen systematisch gescannt und kategorisiert werden. Dadurch wird die Erkennung und Sichtbarkeit von bisher „verdeckten“ Daten erheblich verbessert. Gezielt trainierte und fein abgestimmte KI wird Daten systematischer klassifizieren, Risiken reduzieren und die Data Governance verbessern.“
Zweitens tragen KI-gesteuerte Klassifizierungen zur betrieblichen Effizienz bei. Durch die automatisierte Klassifizierung verringert sich der Bedarf an manueller Datenverarbeitung, wodurch sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.
Verbesserte Compliance mit KI
Herausforderungen bei der Einhaltung von Compliance
Die Einhaltung der Compliance ist für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Energiebranche. Sie ist jedoch mit Herausforderungen behaftet. Die Menge an Daten kann es schwierig machen, die Komplexität der regulatorischen Anforderungen zu bewältigen, und der zusätzliche Arbeitsaufwand kann zu Ungenauigkeiten und sogar verspäteter Berichterstattung führen.
Die Zahlen sehen nicht gut aus, da fast 70 % der Befragten in einem ISC-Bericht angaben, dass sie glauben, dass ihr Unternehmen nicht über genügend fachliche Kompetenzen verfügt, um Cloud-Datenrisiken effektiv zu handhaben.
Auch der rechtliche Rahmen verändert sich. Herkömmliche Datenklassifizierungen können zu starr oder zu einfach sein, um sich schnell anzupassen. Sie erfassen nicht die Nuancen, die für eine umfassende Einhaltung der Vorschriften in diesem modernen Zeitalter erforderlich sind.
KI-Lösungen für die Compliance
Durch die Automatisierung der Klassifizierung und Analyse von Daten kann KI-Unternehmen helfen, regulatorische Anforderungen genauer und effizienter zu erfüllen. KI-Tools wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelle Lernmodelle können riesige Mengen unstrukturierter Daten durchforsten, relevante Informationen identifizieren und sie entsprechend den spezifischen regulatorischen Anforderungen klassifizieren. So kann KI beispielsweise Finanztransaktionen automatisch anhand von Compliance-Kriterien kategorisieren, Diskrepanzen erkennen und potenzielle Probleme zur weiteren Überprüfung markieren.
Wie sieht Dr. Stefan Oglesby die möglichen, zukünftigen Neuerungen der Zukunft im Hinblick auf die Compliance?
„Mit Blick auf die Zukunft sehe ich einen grossen Durchbruch in der KI für die Datenklassifizierung und die Einhaltung von Vorschriften voraus, der die Entwicklung von selbstregulierenden KI-Systemen beinhaltet. Diese Systeme würden nicht nur Daten klassifizieren, sondern auch selbstständig die Einhaltung der sich entwickelnden globalen Vorschriften sicherstellen. Dieser Fortschritt würde menschliche Fehler und Überwachungskosten drastisch reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften nahtlos und effizienter machen, was angesichts der immer strenger werdenden Datenschutzgesetze von entscheidender Bedeutung ist.“
Blick in die Zukunft
Die Zukunft der KI im regulatorischen Berichtswesen sieht vielversprechend aus. Neue Trends und Technologien wie fortschrittliche NLP-Algorithmen und Deep-Learning-Techniken, die eine noch präzisere Datenanalyse und -klassifizierung ermöglichen, kommen in rasantem Tempo auf den Markt. In Zukunft könnte die Integration von KI mit der Blockchain-Technologie für sicherere und transparentere regulatorische Meldeprozesse sorgen, was das Anwendungspotenzial dieser Technologie exponentiell erhöhen wird.
Dr. Stefan Oglesby, der sich sehr für das Verbraucherverhalten interessiert, sieht eine weitere Innovation am Horizont, auf die alle Unternehmen mit einem grossen Kundenstamm gespannt sein sollten:
„Ich bin der festen Überzeugung, dass die Vorteile der KI weit über Kosten und Effizienz hinausgehen. Mit KI können Dinge getan werden, die vorher nicht möglich waren! Mit einem „Chat your data“-Ansatz kann der Entscheidungsträger die ursprünglichen, anonymisierten Verbrauchergespräche nutzen, um jederzeit Fragen zu beantworten und Ideenfindungsprozesse zu unterstützen. Zum Beispiel kann ein Produktmanager ein KI-Tool verwenden, um innovative Produkt- und Dienstleistungskonzepte auf der Grundlage der authentischen, ungefilterten Stimme des Kunden zu erstellen.“
Wenn Sie herausfinden möchten, wie KI Ihre Datenklassifizierung und Ihre Compliance verändern kann, ist jetzt der richtige Zeitpunkt. Beginnen Sie mit der Bewertung Ihrer aktuellen Datenverwaltungsstrategien und erwägen Sie die Integration von KI-Tools, um neue Möglichkeiten für Wachstum und Compliance zu ermöglichen. Dr. Stefan Oglesby hat dazu diesen Vorschlag:
„Wie bei jeder datenbezogenen Reise sollte man mit einer Strategie beginnen, wie Bernard Marr es ausdrückt, d. h. das Geschäftsproblem spezifizieren, das KI tatsächlich lösen soll. Der Output ist so gut wie der Input, daher ist ein angemessener Datenaufbereitungsprozess entscheidend. Die geeignete Infrastruktur, d. h. Tools, Plattformen und Teams, muss sorgfältig ausgewählt werden, wobei Kosten und Zeitaufwand abzuwägen sind. Schliesslich wird ein „Pilot- und Iterationsansatz“ das Risiko hoher Kosten und Verzögerungen vermeiden. Es ist sehr empfehlenswert, mit einem kleinen, zielgerichteten Pilotprojekt zu beginnen und dann auf der Grundlage der Ergebnisse zu iterieren.“
Durch den Einsatz von KI können Sie nicht nur mit der sich schnell verändernden Datenlandschaft Schritt halten, sondern sich auch einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihren Konkurrenten verschaffen.
Die Bedeutung von GRC-Tools für das KI-gesteuerte Datenmanagement
Da KI die Datenklassifizierung und die Compliance immer weiter verändert, wird die Rolle robuster Governance-, Risiko- und Compliance-Tools (GRC) immer wichtiger. GRC-Frameworks bieten die grundlegende Struktur, die für ein klares Datenmanagement und Zugriffskontrollen benötigt wird. Sie stellen sicher, dass die Daten korrekt, sicher und konform mit den sich entwickelnden Vorschriften sind. Diese Grundlage ist bei der Integration von KI in Ihre Datenverwaltungsstrategie von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen, Datenschutzbedenken und der Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften zu mindern. Durch die Priorisierung von GRC-Tools schützen sich Unternehmen vor potenziellen Verbindlichkeiten. Sie schaffen sich auch eine solide Grundlage, auf der KI ihr volles Potenzial entfalten kann, um Innovationen voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengesteuerten Welt zu erhalten.