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Eine aktuelle Umfrage von Hitachi Vantara zeigt, dass 84% der F\u00fchrungskr\u00e4fte katastrophale Datenverluste bef\u00fcrchten, weil KI die Infrastruktur \u00fcberlastet. 41% Prozent geben an, dass KI bereits ein kritischer Teil ihrer Arbeit ist.<\/p>
Die rasanten Fortschritte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) stellen traditionelle Dateninfrastrukturen vor nie dagewesene Herausforderungen und zwingen Unternehmen im Banken-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor (BFSI), Priorit\u00e4ten bei Sicherheit, Qualit\u00e4t und Nachhaltigkeit zu setzen. Das hat eine neue Studie von Hitachi Vantara ergeben, der auf Datenspeicher, Infrastruktur und Hybrid-Cloud-Management spezialisierten Tochtergesellschaft der Hitachi, Ltd. (TSE: 6501).<\/p>
Der Bericht „The State of BFSI Data Infrastructure in 2024: AI“s Hidden Cost of Poor Data Quality“ (kostenloser Download unter https:\/\/hitachivantara.com\/en-us\/gated-forms\/state-of-bfsi-data-infrastructure<\/a>) basiert auf Beitr\u00e4gen von 231 globalen IT- und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrern aus dem BFSI-Sektor. Er zeigt, dass zwar 36% der Befragten die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t f\u00fcr den Erfolg von KI anerkennen, ihr Fokus jedoch weiterhin auf der Datensicherheit liegt, was zu L\u00fccken in der KI-Leistung und der langfristigen Rendite f\u00fchrt. Die Studienergebnisse zeigen, dass mangelnde Aufmerksamkeit f\u00fcr Datenqualit\u00e4t BFSI-Institutionen teuer zu stehen kommt.<\/p> Kernpunkte der Studie:<\/p> – Angst vor Datenverlust: 84% der F\u00fchrungskr\u00e4fte bef\u00fcrchten katastrophale Datenverluste aufgrund der \u00dcberlastung der Infrastruktur durch KI.<\/p> – KI wird gesch\u00e4ftskritisch: 41% geben an, dass KI bereits ein kritischer Bestandteil ihrer Arbeit ist.<\/p> – Datensicherheit vs. Datenqualit\u00e4t: 48% nennen Datensicherheit als Hauptanliegen bei der KI-Implementierung, aber nur 36% erkennen die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t f\u00fcr den KI-Erfolg an.<\/p> – Datenverf\u00fcgbarkeit und -genauigkeit: Nur in 25% der F\u00e4lle sind Daten verf\u00fcgbar, wann und wo sie ben\u00f6tigt werden und die BFSI-KI-Modelle sind nur in 21% der F\u00e4lle exakt.<\/p> – Ransomware und KI-Fehler: 36% zeigen sich besorgt \u00fcber Datenpannen durch interne KI-Fehler und 38% \u00fcber die Unf\u00e4higkeit, Daten von Ransomware wiederherzustellen.<\/p> Folgende Vorgehensweisen kristallisieren sich in der Studie als Empfehlungen heraus:<\/p> –> Verantwortungsvolles Experimentieren in sicheren Umgebungen.<\/p> –> Nachhaltigkeit in allen Infrastrukturbereichen.<\/p> –> Vereinfachung und Standardisierung von Systemen.<\/p> –> Gew\u00e4hrleistung der Datenbelastbarkeit und Einsatz von KI zur Abwehr von Bedrohungen.<\/p>