"Ein solides Datenfundament ist für erfolgreiche KI-Initiativen im Finanzsektor von entscheidender Bedeutung, um das Problem "Müll rein, Müll raus" zu vermeiden. Finanzvorstände fordern eine klare und schnelle Rendite auf KI-Investitionen, weshalb IT-Führungskräfte Kostenersparnisse oder Effizienzgewinne nachweisen müssen. Finanzunternehmen müssen ihre Datenbestände mit den richtigen Tools für die Strukturierung, Abrufung und Analyse effektiv nutzen. Eine weitere Herausforderung für KI-getriebene Prozesse ist die Skalierbarkeit aufgrund des großen Speicherbedarfs für die groß angelegte Vektorsuche. Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelte Elasticsearch BBQ (Better Binary Quantization), ein Verfahren zur VektorKompression. BBQ komprimiert Vektoren um das 32-fache, was zu einer Reduzierung des Speicherbedarfs um 95 % bei gleichbleibender Geschwindigkeit und Trefferquote führt. BBQ wurde mit einem verbesserten Algorithmus aktualisiert, der auf einigen Datensätzen bis zu 20 % höhere Trefferquoten bietet. Elasticsearch BBQ übertrifft OpenSearch FAISS in Bezug auf Geschwindigkeit und Durchsatz, ohne dabei Genauigkeit zu opfern. Die Verfügbarkeit von Funktionen liegt im alleinigen Ermessen von Elastic, und die Verwendung von Drittanbieter-KI-Tools erfordert Vorsicht im Hinblick auf die Datenprivatsphäre. Elastic und Elasticsearch sind Markenzeichen von Elasticsearch N.V."