In einem zunehmend komplexen regulatorischen Umfeld bildet eine korrekte und vollständige Stammdatenbasis das Fundament jeder wirksamen Compliance-Strategie. Insbesondere bei der Identifikation und Überprüfung von Geschäftspartnern, dem Verständnis von Unternehmensverflechtungen sowie der Ermittlung wirtschaftlich Berechtigter ist eine verlässliche Datenqualität entscheidend. Nur so können die Sorgfaltspflichten auf das richtige Unternehmen angewendet werden.
Künstliche Intelligenz (KI) im Compliance-Bereich bietet ein immenses Potenzial für Unternehmen. Doch auch hier hängt die Intelligenz vollständig von den Daten ab, die sie verarbeitet. In vielerlei Hinsicht funktioniert KI wie eine Black Box und die Ergebnisse sind nicht immer korrekt. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für Unternehmen dar. Fehlerhafte Ergebnisse können zu schwerwiegenden Reputationsschäden sowie finanziellen Verlusten führen. Daher ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der Technologie, Kultur und Strategie umfasst. Der Kern, um einer KI zu vertrauen, liegt darin, dem Input zu vertrauen.
Daten als Grundlage der KI
KI-Systeme sind nur so effektiv wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Sie dienen als Rohmaterial, das die Analysen, Vorhersagen und Ergebnisse der KI antreibt. Eine schlechte Datenqualität führt zu fehlerhaften Resultaten. Dabei spielt es keine Rolle, wie ausgefeilt die KI-Algorithmen sind. Umgekehrt ermöglichen hochwertige, gut verwaltete KI-Daten, zuverlässige und umsetzbare Erkenntnisse.
Auch in der Due Diligence gestalten KI sowie Automatisierung die Prozesse effizienter. Mit einer verlässlichen Datenbasis lassen sich Risiken frühzeitig erkennen. Dies ermöglicht es dem Compliance-Verantwortlichen fundierte Entscheidungen zu treffen, ob eine Geschäftsbeziehung eingegangen wird oder nicht. Die KI wird so zum unterstützenden Werkzeug für eine verantwortungsvolle und regelkonforme Unternehmensführung.
Bausteine: Schlüsselkomponenten für den Erfolg von KI
Damit eine Datenstrategie das volle KI-Potenzial ausschöpfen kann, benötigt es mehrere Schlüsselkomponenten:
- Nahtlose Datenintegration und Abrufbarkeit: KI lebt von vielfältigen und einheitlichen Datensätzen. Daten, die nur innerhalb von Silos einzelner Abteilungen vorhanden sind, schränken die KI-Fähigkeit ein. Eine gut definierte Datenstrategie priorisiert die Integration und schafft eine einheitliche Datenquelle, auf die KI-Systeme problemlos zugreifen können.
- Datenqualität und -integrität: Hochwertige Daten sind eine Notwendigkeit. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten über alle Quellen hinweg korrekt, vollständig und konsistent sind. Nehmen wir ein KI-System, welches falsch-positive Treffer bei Sanktionslisten- und Negativmeldungsprüfungen reduziert. Mit KI lassen sich manuelle Prüfaufwände minimieren. Die Implementierung strenger Prozesse zur Datenbereinigung, -validierung und -anreicherung ist daher in jeder Phase des Datenlebenszyklus von größter Bedeutung.
- Robuste Datenverwaltung und Compliance: Das Vertrauen in KI ist untrennbar mit dem Vertrauen in die Datenverarbeitung verbunden. Ein starkes Governance-Framework stellt sicher, dass Daten in Übereinstimmung mit Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA sowie branchenspezifischen Standards erfasst, gespeichert und verarbeitet werden. Darüber hinaus legt es klare Richtlinien für den Zugriff auf Daten, deren Verwendung und Sicherheit fest und mindert so das Risiko von Missbrauch oder Verstößen.
- Proaktive Erkennung und Minderung von Beeinflussungen: KI kann unbeabsichtigt Trainingsdaten beeinflussen. Dies führt zu ungenauen Ergebnissen. Ein wesentliches Element jeder Datenstrategie für KI ist die Einbeziehung von Mechanismen zur Identifizierung und Beseitigung dieser Beeinflussungen. Dazu gehören regelmäßige Audits von Datensätzen oder die Verwendung von Fairness-bewussten Algorithmen. Dies sind Algorithmen, die so entwickelt oder angepasst werden, dass sie systematische, gerechte Entscheidungen treffen.
- Förderung der Datenkompetenz und einer datengesteuerten Kultur: Um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, braucht es Mitarbeiter, die Daten verstehen. Unternehmen sollten Datenkompetenzprogramme auf allen Ebenen der Organisation fördern und Teams befähigen, zum Datenökosystem beizutragen und Vertrauen in dieses zu haben.
Die strategische Notwendigkeit
Investitionen in KI erfordern oft beträchtliche finanzielle und organisatorische Ressourcen. Eine klare Datenstrategie ist längst kein „Nice-to-have“ mehr – sie ist ein zentraler Erfolgsfaktor für jede effektive Compliance-Arbeit. Ohne ein strukturiertes Datenmanagement verschwenden Unternehmen wertvolle Ressourcen für manuelle Prüfprozesse, laufen Gefahr, die falschen oder unvollständigen Geschäftspartnerdaten zu überprüfen und setzen sich damit unnötigen finanziellen Risiken aus. Wer auf eine solide Datenbasis in Kombination mit intelligenten Technologien setzt, kann Due-Diligence-Prozesse nicht nur effizienter gestalten, sondern auch den Entscheidungsprozess hinsichtlich der Annahme oder Ablehnung eines Business Partners verbessern.
Bei Fragen steht Ihnen das Team von Dun & Bradstreet auf dem Bundeskongress Compliance (06./07. November in Berlin) gern persönlich zur Verfügung.
