Daten und Künstliche Intelligenz (KI) sind leistungsstarke Werkzeuge zur Optimierung der Unternehmensführung – doch ihre Einführung stellt viele Führungskräfte vor große Herausforderungen. Sicherheit, ROI, technologische Integration und Digitalisierung: Die Coface-Experten für Risiko- & Smart Data helfen Ihnen dabei, Ihre Daten in echte Wachstumstreiber und fundierte Entscheidungsgrundlagen zu verwandeln. Entdecken Sie, wie Sie Risiken effektiv managen und Ihre Wettbewerbsposition stärken.
Daten und KI im Unternehmen: Trotz nachweislichem Potenzial bestehen weiterhin Barrieren
Obwohl die Vorteile von Daten und Künstlicher Intelligenz längst von Unternehmensführungen anerkannt werden, gibt es bei der Umsetzung zahlreiche Hindernisse. Laut dem aktuellen Data & AI Barometer von Coface und Les Echos Etudes halten 86% der Entscheidungsträger es für entscheidend, Daten von Kunden, Interessenten und Lieferanten intelligent zu nutzen. Mit diesem Ansatz können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit und Resilienz stärken und gleichzeitig neue Wachstumsmöglichkeiten erschließen.
Dennoch: Weniger als jedes fünfte Unternehmen nutzt seine Daten zur strategischen Entscheidungsfindung.
Diese komplexe Realität zeigt operative, strukturelle und kulturelle Herausforderungen:
- Rentabilität: Angesichts hoher Kosten und einer unsicheren Rendite (ROI) agieren Führungskräfte – insbesondere in KMUs – bei Budgetentscheidungen äußerst vorsichtig. Die Einführung fortschrittlicher Tools stellt eine erhebliche Investition dar, ohne unmittelbare Erfolgsgarantie.
- Sicherheit und Compliance: Zunehmende regulatorische Anforderungen, Datensicherheit und Governance sowie Unsicherheiten beim Einsatz generativer KI bremsen insbesondere große Unternehmen und sensible Branchen.
- Technologische Integration: Neben finanziellen und sicherheitsbezogenen Aspekten stellt die geringe technologische Reife in vielen Abteilungen eine zusätzliche Herausforderung für Unternehmen dar – häufig mangelt es an Zeit, Fachwissen oder einer klaren Ausrichtung auf die Unternehmensziele.
1 - Groß denken, abwer klein anfangen!
Unternehmen, die mit ihren Data-&-AI-Projekten erfolgreich sind, verfolgen in der Regel einen pragmatischen Ansatz: Sie beginnen mit konkreten Anwendungsfällen, anstatt direkt eine überambitionierte globale Strategie umzusetzen. Es ist sinnvoller, mit einem klar definierten geschäftlichen Bedarf und spezifischen Use Cases zu starten – etwa der Bewertung von Kundenrisiken, der Überwachung der finanziellen Gesundheit von Lieferanten, der Lageroptimierung oder der Betrugserkennung.
Dieser Ansatz bietet zahlreiche Vorteile in Bezug auf operative Effizienz: Ergebnisse sind schneller sichtbar, leichter messbar und für die Fachabteilungen greifbarer. So lassen sich Geschäftschancen gezielt nutzen und das Risikomanagement schrittweise optimieren – während gleichzeitig die Datenkultur im Unternehmen gestärkt wird, bevor der Einsatz auf weitere Bereiche ausgeweitet wird. Eine umfassende Transformation sollte nicht der Ausgangspunkt, sondern das langfristige Ziel sein.
2 - Neue Technologien einführen, ohne bestehende Systeme zu verkomplizieren
Unabhängig vom digitalen Reifegrad Ihrer Teams sollte eine leistungsstarke digitale Lösung sich nahtlos in bestehende Systeme und Ressourcen integrieren lassen. Ob KMU, mittelständisches Unternehmen oder Konzern – die Anforderungen mögen variieren, doch das Ziel bleibt gleich: eine Lösung zu wählen, die verschiedene Technologien miteinander verbindet, ohne zusätzliche Komplexität zu schaffen.
Konnektivitätslösungen wie APIs, native Konnektoren und standardisierte Exportformate erleichtern die Integration in bestehende Geschäftssysteme, bewahren frühere Technologieinvestitionen und unterstützen die schrittweise Modernisierung Ihrer Dateninfrastruktur.
3 - Daten zugänglich und nutzbar machen
Selbst die fortschrittlichsten Lösungen scheitern, wenn sie sich nicht in konkrete Handlungen für die Anwender übersetzen lassen. Heute sind Zugänglichkeit und intuitive Bedienbarkeit mindestens genauso wichtig wie technologische Leistungsfähigkeit.
Übersichtliche Dashboards, klare und international einheitliche Scorings sowie individuell anpassbare Warnmeldungen machen den wahren Mehrwert von Daten aus: ihre Verständlichkeit, kontinuierliche Überwachung und direkte Umsetzbarkeit. Lösungen müssen benutzerfreundlich und intuitiv sein, damit sie sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und Prozesse integrieren lassen – und so schnelle, fundierte Entscheidungen im Alltag ermöglichen. Dieser nutzerzentrierte Ansatz fördert die Akzeptanz und maximiert den operativen Nutzen.
4 - Technologie + menschliche Expertise = Erfolg
Was unterscheidet eine leistungsstarke Datenlösung von einem einfachen Statistik-Tool? Ihre Fähigkeit, die Rechenleistung von KI mit der Intelligenz von Fachexperten zu verbinden. Die Praxis zeigt: Erfolgreiche Data-&-AI-Projekte setzen gleichermaßen auf Algorithmen und menschliches Know-how.
KI ist hervorragend darin, große Datenmengen zu analysieren, komplexe Muster und schwache Signale zu erkennen – etwa Schwankungen bei Bonitätsbewertungen, Spannungen innerhalb von Branchen oder eine Zunahme von Zahlungsverzögerungen. Doch erst die (menschliche) Expertise aus dem „Feld“ verleiht den Ergebnissen Bedeutung und Kontext!
Durch die Kombination beider Welten – Technologie und Erfahrung – entstehen konkrete Handlungsempfehlungen und Smart Data wird zum echten Wirkungshebel. Coface verkörpert diese doppelte Perspektive: Unsere Business Information Experten verwandeln rohe Datenmengen in exklusive, strategisch nutzbare Erkenntnisse. Mit Hilfe deskriptiver, prädiktiver und empfehlender Daten lassen sich kommerzielle Risiken frühzeitig erkennen – und jede Entscheidung mit mehr Sicherheit treffen.
Entscheidungsträger suchen nicht nach mehr Daten, sondern nach der Fähigkeit, schneller und sicherer Entscheidungen zu treffen. Integrierte KI ersetzt keine menschliche Analyse: Sie macht sie zugänglicher, unmittelbarer und strukturierter.
Bei Coface entwickeln wir Tools, die nicht nur Rohdaten liefern, sondern auch schwache Signale, Frühwarnungen und kontextbezogene Empfehlungen. Diese Ebene der Interpretation ist entscheidend, um Daten in ein echtes Steuerungsinstrument zu verwandeln.
- Guillaume Huguet, Director des Coface Data Labs.
5 - Mehrwert messen
Ein daten- und KI-basiertes Projekt ist per Definition kein statisches Vorhaben – es entwickelt sich laufend weiter, abhängig von den Bedürfnissen des Unternehmens, Marktveränderungen und der Verfügbarkeit neuer Daten. Deshalb sind präzise und regelmäßig erhobene Leistungskennzahlen (KPIs) unerlässlich.
ROI, Nutzungsrate, Prognosegenauigkeit und Risikominimierung sind zentrale Indikatoren, die als echte Leistungstreiber für Ihr Unternehmen wirken. Sie ermöglichen nicht nur eine agile Projektsteuerung entlang aktueller Prioritäten, sondern helfen auch dabei, den strategischen Mehrwert einer datengetriebenen Strategie gegenüber Stakeholdern zu belegen. Diese kontinuierliche Erfolgsmessung ist die beste Grundlage für nachhaltige und zukunftssichere Technologieinvestitionen.
Mit Coface Business Information weiterdenken
Seit vielen Jahren unterstützen die Business Information Teams von Coface Unternehmen jeder Größe weltweit bei der Einführung von Lösungen zur Steuerung kommerzieller Risiken auf Basis von Daten und Künstlicher Intelligenz. Denn wer handelt, muss vorausdenken: Verwandeln auch Sie Ihre Daten in echte Entscheidungswerkzeuge!
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