Datenmanagement mit KI sichert Unternehmenserfolge

Intelligentes Kundendatenmanagement hat angesichts stetig wachsender Datenmengen für Unternehmen enorm an Bedeutung gewonnen. Eine gute Datenqualität ist die Basis für schlanke Prozesse, exzellenten Kundenservice, saubere Planung und für die Minimierung unternehmerischer Risiken. Dafür ist Künstliche Intelligenz (KI) gefragt, denn Tools zur manuellen Datenverarbeitung entsprechen den Qualitätsanforderungen längst nicht mehr.

Fehlerhafte Daten sind teuer

Ob Lieferungen, Anträge, Konten, Versicherungen oder Geschäftsabschlüsse: In einer datengetriebenen Ökonomie leben Unternehmen aller Größen und Branchen von sauberen Daten. Doch wie die aktuelle Adress-Studie der Deutschen Post direkt zeigt, ist jede siebte Kundenadresse falsch abgespeichert. Die meisten Fehler unterlaufen Unternehmen und Organisationen bei Privatadressen, das traurige Schlusslicht bildet die Tourismusbranche. 

Woran es liegt, dass so viele Daten falsch abgespeichert sind? Die Gründe sind zahlreich: 

  • Adressdaten unterliegen permanenten Änderungen. Allein im Jahr 2021 gab es in Deutschland 14 Millionen Umzüge, 100 veränderte Ortsnamen und 9.000 geänderte Straßen. Hinzu kommen Namensänderungen bedingt durch Hochzeiten und Personen, die verstorben sind.
  • Unternehmen operieren zudem mit immer mehr Daten. Verarbeiten sie diese weiterhin manuell, steigt die Fehlerquote schnell. Daten werden falsch verstanden, falsch gelesen oder schlichtweg falsch eingetippt.
  • Ein unübersichtliches Customer Data Management fördert zudem Doppel- und Mehrfacherfassungen; in vielen Unternehmen wimmelt es nur so vor Dubletten.

Was Datenqualität bedeutet

Saubere Daten sind in einer datengetriebenen Wirtschaft die eine Anforderung an die Datenqualität. Ebenso wichtig ist allerdings, dass Daten sicher, zugänglich, konsistent und nutzbar sind. Andernfalls drohen Unternehmen hohe finanzielle Einbußen, sie verstoßen gegen die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sowie wichtige Compliance-Regularien und können sich darauf gefasst machen, dass die Kundenzufriedenheit spürbar sinkt.

Hinzu kommt, dass Unternehmen ihr Potenzial ohne den Einsatz von KI und der Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse schlichtweg nicht ausschöpfen. Viele relevante Informationen in E-Mails, eingereichten Belegen oder Gehaltsnachweisen und Verordnungen gehen verloren, weil sie nicht intelligent erfasst werden. Denn oft liegen Daten fragmentiert und unstrukturiert vor. An diesen Daten scheitern einfache RPA-Anwendungen im Gegensatz zu Künstlicher Intelligenz (KI).

Kurzum: Ein intelligentes Datenmanagement, das relevante Informationen automatisiert erfasst, verarbeitet und analysiert, ist die Basis für künftige Unternehmenserfolge.

ITyX und Uniserv: Gemeinsam für Datenqualität

Eine solche Lösung bieten ITyX und Uniserv: Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in Data-Quality-Lösungen sichert nicht nur die Datenqualität in Unternehmen, sondern auch deren umfassende und schnelle Verfügbarkeit. Mit der AI Platform von ITyX und den Data Quality-Anwendungen von Uniserv erschließen Unternehmen alle relevanten Daten und schöpfen Kundendaten optimal aus.

Welchen gewaltigen Einfluss die Qualität von Kundendaten auf die Prozesskosten in Unternehmen hat, zeigt das folgende Video-on-Demand. Hier spreche ich mit Matthias Förg, Head of Sales bei der Uniserv GmbH, einem der führenden Anbieter für Customer Data Quality Lösungen, über den Einsatz von KI für die Adressdatenerfassung.

Webinar Customer Data Management

Mit KI Adressdaten extrahieren

Ob Adressänderungen, Adressvalidierungen oder Kundenstammdaten: KI erfasst relevante Daten aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten – ohne Regelwerke – und verwandelt sie in relevante Informationen. Ist die Technologie ausreichend trainiert und in Betrieb, lernt sie selbstständig hinzu und entwickelt ihr Wissen fortlaufend weiter. Damit unterstützt sie Unternehmen, große und komplexe Datenmengen automatisch zu verarbeiten und gezielt einzusetzen. Der konkrete Mehrwert:

  • Eine systematisch bessere Adressqualität: Unternehmen steigern ihre Effizienz, senken ihre Kosten durch die Vermeidung von Postrückläufern und erschließen Cross-Selling-Potenziale, etwa aus Umzugsinformationen.
  •  Minimierung von Fehlern und Betrugsfällen: Über eine automatisierte Adressvalidierung in Antragsprozessen bei Krediten, Ratenzahlungen oder Inkassoverfahren extrahieren (ITyX) und validieren (Uniserv) Unternehmen Adressdaten schon vor Beginn der Antragsbearbeitung. Die automatisierte Extraktion, Identifikation und Plausibilisierung von Adressdaten tilgt Fehlbearbeitungen und Betrugsansätze (Fraud).
  • Von Kundenstammdaten profitieren: Über intelligentes Kundendatenmanagement erschließen Unternehmen wertvolle Kontextdaten für die Kampagnenplanung und Vermarktung ihrer Produkte. Mit Anwendungen wie der AI Plattform und den Data Quality-Lösungen von Uniserv identifizieren Unternehmen Kundenanliegen aus allen Vorgängen und Touchpoints.


Fazit: Eine gute Datenqualität ist die Voraussetzung für schlanke, effiziente und transparente Unternehmensprozesse sowie einen guten Kundenservice. Konkret heißt das: Daten müssen sauber, sicher, zugänglich, konsistent und nutzbar sein. Über die Kombination von Künstlicher Intelligenz (ITyX) und guten Quality-Lösungen (Uniserv) sichern Unternehmen ihre Datenqualität und reduzieren Fehlentscheidungen, finanzielle Verluste und unzufriedene Kund:innen.


Der Artikel hat gefallen? Dann gerne teilen!