Riverbed-Studie zeigt: 92% der Entscheidungsträger in der Finanzdienstleistungsbranche sind sich einig, dass die Verbesserung der Datenqualität entscheidend für den Erfolg von KI ist

Riverbed, der Marktführer im Bereich AIOps für Observability, veröffentlichte Erkenntnisse aus der Finanzdienstleistungsbranche aus seiner globalen Umfrage „The Future of IT Operations in the AI Era", die den Grad der KI-Bereitschaft im Finanzdienstleistungssektor untersucht. Die Ergebnisse verdeutlichen eine wachsende Implementierungslücke, während Organisationen von KI-Ambitionen zu realen Auswirkungen übergehen. Während fast alle Entscheidungsträger im Finanzdienstleistungsbereich (92%) zustimmen, dass die Verbesserung der Datenqualität für den KI-Erfolg entscheidend ist, bleibt der Fortschritt uneinheitlich: nur 12% der KI-Initiativen haben eine vollständige unternehmensweite Implementierung erreicht, während beachtliche 62% sich noch in Pilot- oder Entwicklungsphasen befinden, was die Herausforderungen der Operationalisierung von KI in einer der am stärksten regulierten und risikosensitiven Branchen der Welt unterstreicht.

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Sehen Sie sich die Infografik für Finanzdienstleistungen hier an: riverbed.com/aiops-survey25/

Der Finanzdienstleistungssektor zeigt jedoch weiterhin großes Vertrauen in den Wert von KI und AIOps, wobei 89% der Organisationen berichten, dass die ROI aus ihren AIOps-Investitionen die Erwartungen erfüllt oder übertroffen hat, was den Ruf der Branche für disziplinierte, wertorientierte Technologieeinführung bekräftigt. Fast zwei Drittel (62%) der Befragten äußern ebenfalls ein hohes Maß an Vertrauen in ihre KI-Strategie. Doch trotz dieses Optimismus sind Finanzdienstleistungsorganisationen weiterhin von KI-Implementierungslücken betroffen. Angesichts des zunehmenden Drucks, Betriebsabläufe zu optimieren, Compliance zu stärken, Risiken zu mindern und überlegene digitale Erlebnisse zu liefern, wird diese Branche zunehmend durch Datenbereitschaft, operative Komplexität und die Fähigkeit, KI über Pilotvarianten hinaus zu skalieren, eingeschränkt.

„Finanzdienstleistungsorganisationen gehören zu den anspruchsvollsten und diszipliniertesten Anwendern von KI, und unsere Forschung zeigt, dass sie bereits starke Renditen sehen", sagte Jim Gargan, Chief Marketing Officer bei Riverbed. „Der Sektor arbeitet jedoch unter einzigartigen Belastungen, einschließlich strenger behördlicher Prüfung, null Toleranz für Ausfallzeiten und einem kritischen Bedarf an Datengenauigkeit. Was klar ist: Erfolg hängt jetzt davon ab, IT zu vereinfachen, Observability-Tools und Anbieter zu konsolidieren, die Datenqualität zu verbessern, offene Standards wie OpenTelemetry zu übernehmen und sicherzustellen, dass Netzwerk- und Anwendungsleistung KI in großem Maßstab unterstützen kann. Bei Riverbed unterstützen wir aktiv einige der weltweit größten Finanzdienstleistungsorganisationen dabei, diese Lücke zu überbrücken und KI-Ambitionen in operative Realität umzusetzen."

KI-Ambition trifft auf operative Realität

Für Finanzdienstleistungsinstitute wird der KI-Erfolg nicht allein durch Experimente definiert; er hängt von operativer Bereitschaft ab. Die Forschung zeigt, dass sich nur 40% der Finanzdienstleistungsorganisationen vollständig darauf vorbereitet fühlen, ihre KI-Strategie zu operationalisieren. Daten bleiben die bedeutendste Einschränkung, da nur 43% vollständig von der Genauigkeit und Vollständigkeit aller Daten ihrer Organisationen überzeugt sind, das niedrigste Vertrauensniveau über alle befragten Branchen hinweg.

Entscheidend ist, dass der Sektor versteht, was auf dem Spiel steht. 92% der Befragten aus dem Finanzdienstleistungsbereich stimmen zu, dass die Verbesserung der Datenqualität für den KI-Erfolg entscheidend ist, der höchste Anteil aller Branchen. Dies spiegelt ein tiefes Bewusstsein wider, dass ohne vertrauenswürdige, hochwertige Daten KI-Initiativen Schwierigkeiten haben, von der Machbarkeitsstudie zur Produktion überzugehen.

Operative Komplexität treibt den Drang zur Vereinfachung an

Diese Datenherausforderungen werden durch die Komplexität von IT-Umgebungen verschärft. Um digitale Dienste, Echtzeit-Transaktionen und wachsende KI-Workloads zu unterstützen, haben Finanzdienstleistungsorganisationen fragmentierte Toolsets angesammelt, die die Sichtbarkeit einschränken und die Entscheidungsfindung verlangsamen. Im Durchschnitt verfügen IT-Teams derzeit über 13 Observability-Tools von neun verschiedenen Anbietern, was blinde Flecken über Anwendungen, Netzwerke und Benutzererfahrung hinweg schafft.

Infolgedessen konsolidieren 96% der Organisationen in diesem Sektor aktiv Tools und Anbieter im IT-Betrieb, wobei 95% zustimmen, dass eine einheitliche Observability-Plattform es einfacher machen würde, operative Probleme zu identifizieren und zu lösen. Bemerkenswerterweise ziehen 95% neue Anbieter als Teil dieser Konsolidierung in Betracht – der höchste Wert unter allen befragten Branchen – was die Bereitschaft signalisiert, langjährige Technologiebeziehungen zugunsten einer Plattform zu überdenken, die Risiken reduzieren, die Integration verbessern und KI in großem Maßstab unterstützen kann.

Unified Communications-Leistung wird geschäftskritisch

Da Finanzdienstleistungen weiterhin Kundenengagement und interne Workflows digitalisieren, ist die Leistung von Unified Communications (UC)-Tools geschäftskritisch geworden. Mitarbeiter verbringen jetzt 41% ihrer Arbeitswoche mit UC-Tools, und fast zwei Drittel sagen, dass sie für effektives Arbeiten unverzichtbar sind. Dennoch bleibt die Leistung inkonsistent. Nur 47% der Finanzdienstleistungsorganisationen sind mit der UC-Leistung sehr zufrieden, während 44% regelmäßige Probleme bei Videoanrufen, Messaging-Plattformen und kollaborativen Arbeitsbereichen berichten.

Diese Herausforderungen schaffen erhebliche operative Einschränkungen. UC-bezogene Probleme machen 16% aller IT-Tickets aus und benötigen durchschnittlich 41 Minuten zur Lösung, wobei fast jedes fünfte Ticket mehr als eine Stunde erfordert. In einem Sektor, in dem Reaktionsfähigkeit und Verfügbarkeit das Kundenvertrauen direkt beeinflussen, behindern eingeschränkte Sichtbarkeit und hohe Support-Anforderungen weiterhin Produktivität und Erfahrung.

OpenTelemetry untermauert Observability in großem Maßstab

Um fragmentierte Sichtbarkeit zu überwinden und KI-gesteuerte Betriebsabläufe zu unterstützen, wenden sich Finanzdienstleistungsorganisationen zunehmend offenen, standardisierten Observability-Frameworks zu. OpenTelemetry spielt eine entscheidende Rolle, indem es eine konsistente Datenerfassung und Korrelation über Anwendungen, Infrastruktur und Benutzererfahrung hinweg ermöglicht, eine Voraussetzung für vertrauenswürdige KI in komplexen, regulierten Umgebungen.

Ermutigend zeigt die Umfrage, dass Finanzdienstleistungsorganisationen alle Sektoren bei der OpenTelemetry-Einführung anführen, wobei 92% bereits das Framework nutzen. Fast alle Befragten (96%) sagen, dass domänenübergreifende Korrelation für ihre Observability-Strategie entscheidend ist, während 99% zustimmen, dass OpenTelemetry Vendor Lock-in reduziert und Flexibilität erhöht. Wichtig ist, dass 97% es als Grundlage für zukünftige Initiativen wie KI-gesteuerte Automation betrachten, was seine Rolle als Enabler für langfristige KI-Skalierbarkeit bekräftigt.

KI-Datenbewegung und Netzwerkleistung rücken in den Mittelpunkt

Während KI-Initiativen reifen, verlagert sich die Aufmerksamkeit von Modellen auf die Bewegung der Daten, die sie antreiben. Finanzdienstleistungsorganisationen messen der KI-Datenbewegung größere Bedeutung bei als jeder andere befragte Sektor, wobei 94% sie als wichtig für ihre gesamte KI-Strategie betrachten und 37% sie als kritisch und grundlegend dafür beschreiben, wie sie KI entwerfen und umsetzen.

Da KI-Daten zunehmend über Public Cloud, Edge- und Co-Location-Umgebungen verteilt sind, erweisen sich Netzwerkleistung und Sicherheit als entscheidende Erfolgsfaktoren, die von 81% der Befragten als wesentlich genannt werden, der höchste Wert aller Branchen. Mit Blick auf die Zukunft planen 76% der Finanzdienstleistungsorganisationen, bis 2028 eine KI-Daten-Repository-Strategie zu etablieren, was den Bedarf an gesteuerten, hochleistungsfähigen Architekturen unterstreicht, die Innovation mit Compliance und Kontrolle in Einklang bringen.

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