Daten sind im Handel und bei Finanzdienstleistungen so weit verbreitet, dass ihre Anwesenheit allein keinen Unterschied mehr macht. Jetzt kommt es darauf an, ob Unternehmen diese Informationen in Echtzeit in Entscheidungen umwandeln können, die zu Ergebnissen führen.
Hal LonasChief Expertise Officer bei Trulioosagte PYMNTS, dass die meisten Unternehmen die Bedeutung von Daten erkennen, aber nur wenige den Aufwand verstehen, der erforderlich ist, um sie nutzbar zu machen.
„Alle Unternehmen, die jetzt aufmerksam sind, erkennen, dass sie Daten zu ihrem Vorteil nutzen können“, sagte er. „Wahrscheinlich gibt es ein kleines Missverständnis darüber, wie schwer es ist oder wie viel Aufwand man investieren muss, um es nützlich zu machen.“
Das Datenumfeld hat sich schnell verändert, teilweise aufgrund der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und neuer Analysetools. Dieses Tempo hat in vielen Organisationen eher zu Unsicherheit als zu Klarheit geführt.
Lonas sagte, die Unternehmen stünden nun vor einem beweglichen Ziel. „Eines der Hindernisse für Unternehmen bei der Nutzung ihrer Daten ist die schnelle Weiterentwicklung der Datennutzungsumgebung“, sagte er im Rahmen der Reihe „What's Subsequent in Funds“ mit dem Titel „The Information Sport“. Unternehmen hören von großen Sprachmodellen und KI-Agenten, zögern aber oft, weil der Weg nach vorne nicht klar ist.
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Versteckte Kosten für ungenutzte Daten
Die meisten Unternehmen, so Lonas, verfallen in das Muster, Informationen zu sammeln und diese weitgehend unangetastet zu lassen. Dieser Ansatz begrenzt nicht nur das potenzielle Aufwärtspotenzial. Es führt neue Formen der Exposition ein.
„Die Mehrheit, die diese Daten erhält, behält die Daten“, sagte er und fügte hinzu, dass diese Firmen „sich selbst ein Drawback in Bezug auf die Fläche schaffen, die anfällig für Angriffe oder Datendiebstahl ist.“
Tatsächlich übernehmen Unternehmen die Risiken, die mit der Speicherung vertraulicher Informationen verbunden sind, ohne jedoch den betrieblichen Nutzen daraus zu ziehen. Das Ergebnis ist eine ungünstige State of affairs, in der die Exposition steigt, sich die Leistung jedoch nicht verbessert.
Betrug nimmt mit zunehmender Fläche zu
Betrüger haben sich entsprechend angepasst. Lonas beschrieb ein Umfeld, in dem schlechte Akteure zunehmend legitimes Verhalten nachahmen. „Die meisten Benutzer sind intestine“, sagte er, aber Betrüger „werden immer besser darin, sich als echte Benutzer auszugeben.“
Dazu gehört nicht nur der Identitätsbetrug einzelner Personen, sondern auch komplexere Machenschaften, an denen Unternehmen beteiligt sind. Briefkastenfirmen und vielschichtige Eigentumsstrukturen verschleiern die Verantwortlichkeit und erschweren so die Risikoeinschätzung.
Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, Betrug zu erkennen, ohne legitime Aktivitäten zu stören. Übermäßige Kontrollen können Kunden abschrecken, die ein unkompliziertes Erlebnis erwarten.
Lonas beschrieb dies als eine sorgfältige Abwägung. Unternehmen müssen „diese Techniken einsetzen, ohne den Prozess oder den Endbenutzer so stark zu belasten, dass sie einfach entscheiden, dass es einfacher ist, woanders Geschäfte zu machen.“ Dies erfordert eine präzisere Anwendung der Kontrollen. Anstatt alle Transaktionen gleich zu behandeln, müssen Unternehmen das Risiko im Kontext bewerten und entsprechend reagieren.
Dynamische Reibung spielt dabei eine zentrale Rolle. Szenarien mit höherem Risiko rechtfertigen eine zusätzliche Überprüfung, während Interaktionen mit geringerem Risiko mit minimaler Unterbrechung ablaufen sollten. Ziel ist es, legitime Transaktionen voranzutreiben und gleichzeitig verdächtiges Verhalten zu isolieren.
Was Trulioo in der Praxis sieht
Laut Lonas verzeichnen Unternehmen, die Daten effektiv nutzen, bereits messbare Gewinne. Beim Underwriting und bei Genehmigungen hat die fortschrittlichere Nutzung von Daten und Analysen Prozesse beschleunigt, die früher eine umfassende manuelle Überprüfung erforderten.
„Kunden, die modernste Analysen und Technologien einsetzen, erleben eine zehnfache Verbesserung der Onboarding-Zeiten, Genehmigungszeiten und Kreditentscheidungen“, sagte er gegenüber PYMNTS.
Gleichzeitig sind diese Unternehmen besser in der Lage, auf sich weiterentwickelnde Betrugstaktiken zu reagieren, einschließlich synthetischer Identitäten und immer ausgefeilterer Geschäftsbetrugspläne.
Um das Datenspiel zu gewinnen, komme es laut Lonas eher auf die Aktion als auf die Anhäufung an. Unternehmen, die Daten als Betriebsmittel betrachten, sie in Echtzeit anwenden und ihre Kontrollen kalibrieren, können davon profitieren.
„Um das Datenspiel zu gewinnen, müssen Sie Ihre Daten nutzen“, sagte er. „Wenn Sie nur auf den Daten sitzen, nutzen Sie sie einfach nicht zu Ihrem Vorteil.“
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