Von Datensilos zu intelligenten Entscheidungen: Daten sind die Grundlage jeder KI-Strategie im Finanzwesen

Viele Banken und Versicherungen beschäftigen sich intensiv mit künstlicher Intelligenz, Copilot und automatisierten Prozessen. Oft beginnt die Diskussion mit möglichen Anwendungsfällen: schnellere Analysen, bessere Prognosen oder personalisierte Kundeninteraktionen. Doch bevor KI verlässliche Ergebnisse liefern kann, braucht sie eine solide Grundlage. Diese Grundlage sind konsistente, zugängliche und gut geführte Daten.

In der Praxis liegen relevante Informationen häufig in getrennten Systemen. Finanzdaten befinden sich im ERP, Vertriebsinformationen im CRM, Kundeninteraktionen in Service-Anwendungen und wichtige Ergänzungen in Tabellen oder Dokumenten. Solche Datensilos erschweren nicht nur das Reporting. Sie verhindern auch, dass KI Zusammenhänge zuverlässig erkennt und aus ihnen tragfähige Empfehlungen ableitet.

Warum viele KI-Initiativen bereits bei den Daten ins Stocken geraten

Eine KI-Anwendung kann nur so belastbar sein wie die Informationen, auf die sie zugreift. Sind Kundendaten doppelt vorhanden, Finanzinformationen veraltet oder Begriffe in verschiedenen Systemen unterschiedlich definiert, entstehen widersprüchliche Ergebnisse. Mitarbeitende müssen dann prüfen, welche Zahl stimmt oder welches Kundenprofil aktuell ist. Der erwartete Produktivitätsgewinn wird durch zusätzliche Kontrollen wieder aufgezehrt.

Das Problem ist selten fehlende Datenmenge. Finanzinstitute verfügen über sehr viele Informationen. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen in einen gemeinsamen geschäftlichen Kontext zu bringen. Erst wenn eindeutig ist, welche Datenquelle für welchen Zweck massgeblich ist, können Analysen, Automatisierung und Copilot-Unterstützung nachhaltig skaliert werden.

Fragmentierte Systeme bremsen Entscheidungen

Datensilos wirken sich direkt auf den Arbeitsalltag aus. Finanzteams erstellen Abstimmungen aus mehreren Quellen, Vertriebsmitarbeitende suchen nach aktuellen Vertragsinformationen und Serviceteams erhalten nicht immer den vollständigen Verlauf einer Kundenbeziehung. Dadurch verlängern sich Bearbeitungszeiten und Entscheidungen werden stärker von manuellen Übergaben abhängig.

ERP und CRM als gemeinsames Fundament

Eine zukunftsfähige KI-Strategie im Finanzwesen verbindet operative und kundenbezogene Informationen. Microsoft Dynamics 365 Finance bildet zentrale Finanz- und Geschäftsprozesse in einer ERP-Lösung ab. Dynamics 365 Sales strukturiert Kundenbeziehungen, Aktivitäten und Verkaufschancen. Dynamics 365 Customer Insights führt Informationen aus verschiedenen Kontaktpunkten zu einem umfassenderen Kundenbild zusammen.

Der eigentliche Mehrwert entsteht im Zusammenspiel. Ein Vertriebsteam beurteilt eine Chance anders, wenn neben den bisherigen Interaktionen auch relevante Finanz- oder Vertragsinformationen verfügbar sind. Umgekehrt kann das Finanzteam Entwicklungen besser einordnen, wenn es den geschäftlichen Kontext einer Kundenbeziehung kennt. Aus isolierten Datensätzen entsteht so eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage.

Dynamics 365 Finance als verlässliche ERP-Datenbasis

Dynamics 365 Finance unterstützt Unternehmen dabei, Finanzdaten strukturiert und prozessnah zu verwalten. Budgets, Buchungen, Genehmigungen und Berichte werden nicht nur gespeichert, sondern in ihren jeweiligen Abläufen abgebildet. Für KI ist dieser Kontext zentral. Eine Abweichung erhält erst dann Bedeutung, wenn sie einem Prozess, einer Periode oder einer Verantwortlichkeit zugeordnet werden kann.

Dynamics 365 Sales und Customer Insights für die Kundensicht

Im CRM entsteht die Perspektive auf Beziehungen und Interaktionen. Dynamics 365 Sales zeigt, welche Aktivitäten stattgefunden haben, welche Chancen bestehen und welche nächsten Schritte geplant sind. Customer Insights kann zusätzliche Signale zusammenführen und hilft, Zielgruppen sowie Bedürfnisse differenzierter zu verstehen. So wird Personalisierung auf eine breitere Datenbasis gestellt, statt nur auf einzelne Kampagnenreaktionen oder isolierte Kontakte zu vertrauen.

Wie Copilot aus Daten anwendbares Wissen macht

Auch gut strukturierte Daten entfalten erst dann Wirkung, wenn Mitarbeitende sie im richtigen Moment nutzen können. Copilot senkt die Hürde zwischen Information und Handlung. Statt mehrere Systeme zu durchsuchen oder lange Berichte zu lesen, können Teams Zusammenfassungen, Entwürfe und kontextbezogene Hinweise erhalten. Die Qualität dieser Unterstützung hängt jedoch unmittelbar davon ab, ob die zugrunde liegenden Daten aktuell, eindeutig und zugriffsberechtigt sind.

Im Finanzbereich kann Microsoft Copilot beispielsweise bei der Vorbereitung von Kommentaren oder der Einordnung von Abweichungen unterstützen. Vertriebsteams profitieren von Zusammenfassungen der Kundenaktivitäten und einem schnellen Überblick über offene Schritte. Im Kundenservice hilft er, den bisherigen Verlauf schneller zu erfassen. In allen Fällen bleibt fachliche Prüfung notwendig. Copilot macht Wissen schneller zugänglich, ersetzt aber keine Datenverantwortung.

Vom rückblickenden Reporting zur Entscheidungsunterstützung

Klassische Berichte erklären vor allem, was bereits geschehen ist. Eine verknüpfte Datenbasis ermöglicht zusätzlich, Entwicklungen früher zu erkennen und mögliche Auswirkungen zu bewerten. Damit verändern sich auch Gespräche im Management. Statt Zeit mit der Abstimmung unterschiedlicher Zahlen zu verlieren, können Teams Ursachen, Optionen und nächste Schritte diskutieren.

Datenqualität ist eine organisatorische Aufgabe

Technologie kann Datensilos verbinden, aber sie löst nicht automatisch alle Qualitätsfragen. Unternehmen müssen festlegen, wer für bestimmte Daten verantwortlich ist, welche Definitionen gelten und wie Änderungen dokumentiert werden. Ebenso wichtig sind Zugriffsrechte und Aufbewahrungsregeln. Gerade im Finanzwesen darf eine umfassende Datenbasis nicht mit uneingeschränktem Zugriff verwechselt werden.

Eine praxistaugliche KI-Strategie im Finanzwesen mit Daten beginnt deshalb mit den wichtigsten Geschäftsfragen. Welche Entscheidungen sollen besser werden? Wo verursachen Prozesse heute besonders viel Abstimmungsaufwand? Und welche Daten werden dafür benötigt und wo entstehen Qualitätsprobleme? Dieser Ansatz verhindert, dass ein grosses Datenprojekt ohne klaren Nutzen entsteht.

Der Weg zur datengetriebenen Finanzorganisation

Der Aufbau einer integrierten Datenbasis muss nicht in einem einzigen Schritt erfolgen. Ein sinnvoll abgegrenzter Prozess kann als Startpunkt dienen, etwa die Verbindung von Kunden-, Vertrags- und Finanzinformationen für eine bestimmte Service- oder Vertriebsaufgabe. Entscheidend ist, von Anfang an gemeinsame Definitionen und Verantwortlichkeiten festzulegen.

Sobald die erste Grundlage steht, können weitere Anwendungsfälle hinzukommen. ERP- und CRM-Daten lassen sich schrittweise verknüpfen, Copilot kann zusätzliche Teams unterstützen und intelligente Automatisierungen können auf konsistente Informationen zugreifen. Auf diese Weise wächst nicht nur die technische Plattform, sondern auch die Datenkompetenz der Organisation.

Fazit: Gute KI beginnt mit guten Daten

Die Zukunft der Finanzbranche hängt nicht davon ab, wer die grösste Datenmenge besitzt. Entscheidend ist, wer Informationen verlässlich verbindet und daraus bessere Entscheidungen ableitet. Dynamics 365 Finance, Dynamics 365 Sales und Customer Insights schaffen in Microsoft Dynamics 365 eine gemeinsame Grundlage über ERP und CRM hinweg. Copilot übersetzt diesen Kontext in alltagstaugliche Unterstützung.

Wer heute Datenqualität, Verantwortlichkeiten und Integration stärkt, schafft damit mehr als ein besseres Reporting. Es entsteht die Basis für intelligente Automatisierung, relevante Kundeninteraktionen und eine KI-Strategie im Finanzwesen, die nachhaltig im Unternehmen verankert werden kann. Kontaktieren Sie uns noch heute und schaffen Sie mit AlfaPeople die Datenbasis für intelligente Entscheidungen mit Dynamics 365 und Copilot.