Banking Data Analytics & Echtzeit-Betrugserkennung

Q: Können Sie uns bei der Migration von Legacy-Systemen helfen?

Ja, aber wir gehen Migrationen sehr sorgfältig an. Unser Ansatz: Verständnis der Rolle und Kritikalität des bestehenden Systems Definition eines klaren Migrationsumfangs und von Risikogrenzen Migration in kontrollierten, überprüfbaren Phasen Aufrechterhaltung des Parallelbetriebs, wo erforderlich Sicherstellung der Auditierbarkeit und Rollback-Fähigkeit Niemals die operative Stabilität gefährden Im Bankwesen sind Migrationen keine Experimente — sie müssen mit vollem Bewusstsein für die geschäftlichen und regulatorischen Auswirkungen geplant, getestet und ausgeführt werden.

Banking Data Analytics, Echtzeit-Betrugserkennung und regulierte KI für Finanzinstitute.

Banken und Finanzinstitute operieren unter einzigartigen Rahmenbedingungen: Strenge Regulierung und Aufsicht, komplexe Legacy-Kernbankensysteme, hohe Erwartungen an Korrektheit und Zuverlässigkeit sowie eine geringe Toleranz gegenüber Experimenten in der Produktion. Moderne Banking Analytics und Echtzeit-Betrugserkennung erfordern Streaming-Datenplattformen, die Millionen von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten und gleichzeitig Compliance auf jeder Ebene durchsetzen — das ist die Realität von Banking Big Data heute.

Acosom arbeitet mit Banken und Finanzinstituten zusammen, um Streaming-Datenplattformen, geschäftskritische Software, Betrugserkennungssysteme und KI-gestützte Lösungen zu konzipieren, aufzubauen und zu betreiben — unter vollständiger Berücksichtigung regulatorischer, sicherheitstechnischer und betrieblicher Anforderungen.

Wir verfügen über praktische Erfahrung mit großen Schweizer Banken (FINMA-reguliert), Kreditbanken in Liechtenstein, internationalen Banken, europaweit agierenden Fintech-Unternehmen, On-Prem- und Hybrid-Umgebungen sowie Datenlandschaften mit Fokus auf Kernbankensysteme.

Was Finanzinstitute gewinnen

Wenn sie mit Partnern zusammenarbeiten, die die spezifischen Anforderungen des Bankwesens verstehen.

Regulatorisch konforme Systeme

Plattformen und Software, die von Grund auf unter Berücksichtigung der FINMA-Erwartungen, Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit konzipiert wurden.

Sichere, kontrollierte KI-Einführung

KI und LLMs, die lokal (On-Premises) oder in privaten Umgebungen bereitgestellt werden, um Datensouveränität und regulatorische Compliance zu gewährleisten.

Saubere Integration in Kernbankensysteme

Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Kernbankenplattformen integrieren, ohne die Stabilität oder Datenintegrität zu gefährden.

Erklärbare, auditierbare Systeme

Alle Entscheidungen und Datenflüsse sind rückverfolgbar, überprüfbar und erklärbar — im Einklang mit den Anforderungen der internen Revision (Internal Audit).

Langfristige Wartbarkeit

Systeme, die so konzipiert sind, dass sie von internen Teams betrieben und gewartet werden können, um dauerhafte externe Abhängigkeiten zu vermeiden.

Ausgewogene Innovation und Kontrolle

Die Fähigkeit, moderne Technologien einzuführen und gleichzeitig die Anforderungen an Korrektheit, Zuverlässigkeit und Compliance zu erfüllen.

Erfolg im Banking

Von fragmentierten Kernbankendaten zu kontrollierten Datenprodukten

Eine große Schweizer Bank musste rohe Kernbankendaten aus Avaloq in nutzbare, kontrollierte Datenprodukte für nachgelagerte Teams transformieren. Die Daten waren komplex, die Domänenmodelle schwer zu durchschauen, und die Teams hatten Schwierigkeiten, auf vertrauenswürdige Informationen zuzugreifen, ohne die Stabilität des Kernsystems zu beeinträchtigen. Wir arbeiteten im Team für die Bereitstellung der Kern-Datenprodukte mit, um Kernbankendaten aufzunehmen und abzubilden, komplexe Domänenmodelle zu vereinfachen, Rohdaten in aussagekräftige Repräsentationen zu aggregieren, stabile Schnittstellen für Datenprodukte zu definieren und diese via Streaming für interne Konsumenten bereitzustellen. Zudem entwarfen wir Suchfunktionen für sehr große Buchungsvolumina, die ein schnelles, zuverlässiges Abfragen mit konsistenter Semantik ermöglichen.

Ergebnis: Nachgelagerte Teams konnten Transaktionen effizient untersuchen, zusätzliche interne Dienste aufbauen und sich auf vertrauenswürdige, wohldefinierte Daten verlassen — bei gleichzeitigem Schutz der Stabilität des Kernsystems. Die Bank gewann einen kontrollierten Self-Service-Zugriff auf kritische Bankdaten, ohne die Auditierbarkeit oder Performance zu gefährden.

Besprechen Sie Ihre Anforderungen im Banking

Die Realität der Banking-IT verstehen

Im Banking geht es beim Erfolg nicht darum, die neueste Technologie am schnellsten einzuführen.

Es geht um Korrektheit vor Geschwindigkeit, Rückverfolgbarkeit vor Bequemlichkeit, Zuverlässigkeit vor Funktionsvielfalt und Compliance vor Experimentierfreude.

Unsere Arbeit spiegelt diese Realität wider.

Wir entwerfen Systeme, die sich sauber in bestehende Kernbankenplattformen integrieren, Dateneigentum und Datenherkunft (Lineage) respektieren, auditierbar und erklärbar sind und von internen Teams betrieben und gewartet werden können.

Was wir für Banken & Finanzinstitute tun

Unsere Banking-Projekte konzentrieren sich typischerweise auf drei eng miteinander verknüpfte Bereiche.

Kernbankendaten & Plattformen

Kontrollierte (Governed) Datenprodukte, Suche über große Buchungsvolumina, Integration mit Avaloq und anderen Kernbankensystemen, Streaming-Datenbereitstellung und Rückverfolgbarkeit.

Geschäftsorientierte Software für den Betrieb

Workflows für die Kreditbearbeitung, Dokumentenhandling, Anwendungen für Sachbearbeiter, Integration in bestehende Bankensysteme und operatives Tooling.

Regulierte, sichere Nutzung von KI

Lokal installierte (On-Premises) und private LLM-Infrastrukturen, KI-gestützte Dokumentenanalyse, Betrugserkennung, Entscheidungsunterstützung unter menschlicher Aufsicht und erklärbare KI-Ergebnisse.

Banking-Erfahrung in der Praxis

Beispiele aus der Praxis unserer Arbeit mit Finanzinstituten.

Kontrollierte Datenprodukte & Suche über große Buchungsvolumina

Für eine große Schweizer Bank haben wir rohe Kernbankendaten aus Avaloq in nutzbare, kontrollierte Datenprodukte transformiert. Wir haben komplexe Domänenmodelle vereinfacht, Rohdaten in aussagekräftige Repräsentationen aggregiert und Suchfunktionen für sehr große Buchungsvolumina entworfen. Dies ermöglichte es nachgelagerten Teams, Transaktionen effizient zu untersuchen, interne Dienste aufzubauen und sich auf vertrauenswürdige Daten zu verlassen — bei gleichzeitigem Schutz der Stabilität des Kernsystems.

KI-gestützte Kreditbearbeitung & Dokumentenbetrugserkennung

Für eine Kreditbank in Liechtenstein haben wir End-to-End-Tools für die Kreditbearbeitung konzipiert und implementiert, die direkt von den Sachbearbeitern genutzt werden. Die Lösung umfasste digitale Workflows für Kreditanträge, die strukturierte Handhabung von Antragstellerdaten und eine KI-gestützte Dokumentenanalyse zur Betrugserkennung. Die KI verglich Namen und Merkmale der Antragsteller über Dokumente hinweg, erkannte Unstimmigkeiten und markierte verdächtige Einreichungen. Entscheidend dabei: Die KI unterstützte die Sachbearbeiter — sie traf keine autonomen Entscheidungen; die endgültige Entscheidung verblieb beim menschlichen Nutzer.

On-Prem KI & private LLM-Infrastruktur

Der Einsatz von LLMs in Banken erforderte die vorab Klärung von Sicherheits-, Datenschutz- und regulatorischen Fragen. Wir haben lokal installierte (On-Premises) und private LLM-Infrastrukturen konzipiert und implementiert, um sicherzustellen, dass sensible Finanzdaten niemals die kontrollierten Umgebungen verlassen, Modelle isoliert sind und der Zugriff streng auditierbar ist. Dies ermöglichte es den Instituten, LLMs sicher in internen Arbeitsabläufen einzusetzen, KI für die Dokumentenanalyse und Entscheidungsunterstützung zu nutzen und die Risiken gemeinsam genutzter externer KI-Dienste zu vermeiden.

Zusammenarbeit mit internationalen Banken & Fintechs

Über die Schweiz und Liechtenstein hinaus unterstützen wir internationale Banken, in den USA ansässige Finanzinstitute und Fintech-Unternehmen, die in ganz Europa tätig sind.

Balance zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle

Die Herausforderung besteht darin, schnelle Iterationen zu ermöglichen, ohne die Compliance zu verletzen, Team-Autonomie zuzulassen, ohne die Governance zu lockern, und KI zu nutzen, ohne Daten- oder regulatorische Risiken einzugehen. Wir helfen Organisationen dabei, Architekturen zu entwerfen, die über Regionen hinweg skalieren, Richtlinien durchzusetzen, ohne die Teams auszubremsen, und KI als Entscheidungsunterstützung statt als unkontrollierte Automatisierung einzusetzen.

Datensouveränität & Multi-Region-Überlegungen

Bei globalen Banken und Fintechs müssen Daten oft in bestimmten Regionen verarbeitet werden, der Zugriff muss durch Teams in verschiedenen Rechtsräumen erfolgen und die Governance muss unter mehreren regulatorischen Regimen gewahrt bleiben. Wir entwerfen Systeme, die regionale Datengrenzen respektieren, Zugriffsrichtlinien zur Laufzeit erzwingen, hybride und Multi-Region-Deployments unterstützen und auditierbar sowie erklärbar bleiben.

Sicherheit, Compliance & Regulierung

Unsere Arbeit im Bankensektor ist konsequent an den FINMA-Erwartungen, internen Risiko- und Compliance-Prozessen, Anforderungen an die Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit, strengen Zugriffskontrollen und Funktionstrennung (Separation of Duties) sowie an On-Prem-, Hybrid- und kontrollierten Cloud-Bereitstellungsmodellen ausgerichtet. Wir sind versiert in der Zusammenarbeit mit Compliance-Teams, dem Risikomanagement, der internen Revision und Sicherheitsabteilungen.

Wie unsere Services zu Banking & Fintech passen

Je nach Institut unterstützen wir verschiedene Aspekte Ihrer technologischen Entwicklung.

Consulting: Plattformstrategie, Datenproduktdesign, Governance-Modelle

Engineering: Implementierung von Plattformen, geschäftskritischer Software und KI-Lösungen

Managed Services: Zuverlässiger Betrieb unter definierten Support- und Verfügbarkeitsmodellen

Training & Enablement: Befähigung interner Teams, Systeme sicher zu führen und weiterzuentwickeln

Innerhalb von Banken und Fintechs arbeiten wir häufig mit CIO/CDO-Organisationen, Daten- und Integrationsteams, Kernbanken- und nachgelagerten Systemteams, Kredit- und Betriebsabteilungen sowie mit Architektur-, Sicherheits- und Governance-Funktionen zusammen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Real-Time Fraud Detection?

Real-Time Fraud Detection ist die kontinuierliche Bewertung von Transaktions-, Login- und Verhaltens-Events — innerhalb von Millisekunden nach ihrem Auftreten — gegen Fraud- und AML-Patterns, sodass verdächtige Aktivität blockiert, herausgefordert oder markiert wird, bevor die Transaktion abgeschlossen ist. Anders als End-of-Day-Batch-Fraud-Analytik operiert Real-Time Fraud Detection auf einer Streaming-Data-Plattform und speist Entscheidungen direkt in Autorisierungs-, Zahlungs- und Kundenkommunikations-Systeme ein.

Ein produktives Real-Time-Fraud-Detection-System kombiniert typischerweise:

Event-Streaming-Backbone: Apache Kafka als durable, Low-Latency-Transport für Transaktionen, Kartenautorisierungen, Zahlungs-Events und Login-Signale
Stream Processing: Apache Flink für stateful Bewertung — Sliding Windows, Sequenz-Patterns, Per-Customer-State, Velocity-Checks und Device-/IP-Korrelation
Feature Store / Real-Time Features: Kontinuierlich aktualisierte Kunden-, Karten-, Device- und Konto-Features, verfügbar zum Entscheidungszeitpunkt
Regeln + ML-Modelle: Deterministische Regeln für regulatorische AML-Checks, supervised Modelle für Karten-/Zahlungsbetrug und Anomalieerkennung für neuartige Patterns
Decisioning-Layer: Sub-Sekunden-Scoring, Policy-Evaluation und Aktion (approve, deny, step-up, hold, queue for review)
Case Management und Human-in-the-Loop: Queuing, Eskalation, Ermittler-Workflows und Feedback-Schleifen, die Modelle re-trainieren
Governance und Audit: Vollständiger Audit-Trail von Inputs, Features, Modellversionen, Scores und Entscheidungen — aligned mit FINMA, BaFin, PCI DSS und DORA

Acosom baut Real-Time Fraud Detection auf offenen Streaming-Technologien (Apache Kafka, Apache Flink, ClickHouse), integriert mit Bank-Core-Systemen und Private LLMs für Case-Support — strikt innerhalb des Compliance-Perimeters und mit End-to-End-auditierbaren Entscheidungen.

Was ist Banking Data Analytics?

Banking Data Analytics ist die Praxis, das volle Spektrum an Daten zu nutzen, das eine Bank produziert — Transaktionen, Karten-Aktivität, Zahlungen, Kundeninteraktionen, Risiko-Signale, Core-Banking-Events und operative Telemetrie — zur Unterstützung von Entscheidungen im gesamten Institut. Sie ist breiter als klassisches Reporting: Moderne Banking Data Analytics kombiniert historische Analytik mit Real-Time-Event-Processing, damit Entscheidungen widerspiegeln, was jetzt passiert, nicht nur was gestern passiert ist.

Typische Banking-Data-Analytics-Fähigkeiten umfassen:

Real-Time-Risiko- und Betrugsanalytik: Pattern Detection auf Zahlungs-, Karten- und Transaktions-Streams für AML, Fraud und Sanctions
Kundenanalytik: Vereinheitlichte Kundensichten über Produkte mit Lifetime-Value-, Retention- und Next-Best-Action-Modellen
Operative Analytik: Live-KPIs für Zahlungen, Clearing, Settlement und Core-Banking-Prozesse
Regulatorisches Reporting und Compliance-Analytik: Automatisierte, auditierbare Pipelines aligned mit FINMA, BaFin, Solvency II, DSGVO, PCI DSS und DORA
Aktuar- und Kreditrisikoanalytik: Reserving, PD/LGD-Modellierung und Stresstests auf governten Datenprodukten
KI-gestützte Analytik: Entscheidungsunterstützung, Dokumentenautomatisierung und interner Wissensabruf via Private LLMs — strikt innerhalb des Compliance-Perimeters

Acosom baut Banking-Data-Analytics-Plattformen auf Streaming-first-Architekturen — Apache Kafka für Event-Ingestion, Apache Flink für stateful Stream Processing, ClickHouse und Lakehouse-Formate für historische Analytik — mit Governance, Lineage und Access Controls durchgesetzt zur Runtime, nicht nur in Katalogen.

Was ist Banking Analytics und wie funktioniert Banking Big Data in der Praxis?

Banking Analytics ist die Nutzung transaktionaler, verhaltensbezogener, Risiko- und operativer Daten zur Unterstützung von Entscheidungen im Banking — von Echtzeit-Betrugserkennung über regulatorisches Reporting bis zu Kundenanalysen. Banking Big Data erweitert dies, indem historische Datensätze mit hochdurchsatz-Live-Event-Streams (Zahlungen, Kartentransaktionen, Trading-Events, Device-Telemetrie) in einer einzigen governten Plattform kombiniert werden.

Eine moderne Banking-Analytics- / Banking-Big-Data-Plattform umfasst typischerweise:

Event-Streaming-Ingestion: Apache Kafka für Zahlungs-Events, Kartenautorisierungen, Trading-Messages und CDC aus Core-Banking-Systemen
Stream Processing: Apache Flink für Echtzeit-Enrichment, Feature-Berechnung und Betrugs-/AML-Pattern-Detection auf Live-Transaktionen
Analytisches Storage: Lakehouse-Formate (Iceberg, Paimon) und columnar Engines (ClickHouse) für Sub-Sekunden-Queries über Milliarden von Events
Governance & Compliance: Runtime-Durchsetzung von Zugriffsrichtlinien, Lineage über Datenprodukte und auditierbare Pipelines aligned mit FINMA, BaFin, DSGVO, PCI DSS und DORA
KI & Private LLMs: Entscheidungsunterstützung, Dokumentenautomatisierung und Risikomodelle, die auf On-Prem-Infrastruktur laufen — Kundendaten werden niemals extern exponiert

Acosom baut Banking-Analytics-Plattformen, die unter strengen regulatorischen Auflagen operieren — Echtzeit-Signale dort, wo sie zählen (Betrug, Risiko, Operations), governte Datenprodukte über die Bank hinweg und Private AI strikt innerhalb des Compliance-Perimeters.

Wie gehen Sie mit der FINMA und regulatorischen Anforderungen um?

Regulatorische Compliance ist von Anfang an in unseren Ansatz integriert und wird nicht erst nachträglich hinzugefügt.

Unser Ansatz:

Systeme werden von Beginn an auf Auditierbarkeit und Rückverfolgbarkeit ausgelegt
Datenflüsse sind dokumentiert und erklärbar
Zugriffskontrollen und Funktionstrennung werden zur Laufzeit erzwungen
KI-Ergebnisse sind überprüfbar und erklärbar
Wir arbeiten direkt mit Compliance-, Risiko- und Revisionsteams zusammen

Wir verfügen über praktische Erfahrung in der Zusammenarbeit mit großen Schweizer Banken (FINMA-reguliert) und wissen, was in der Praxis erwartet wird.

Können Sie unser Kernbankensystem integrieren?

Ja. Wir haben umfangreiche Erfahrung in der Integration von Kernbankenplattformen, insbesondere Avaloq.

Unser Ansatz:

Saubere Integration, die die Stabilität des Kernsystems wahrt
Korrekte Handhabung komplexer Domänenmodelle
Wahrung der Datenherkunft (Lineage) und Rückverfolgbarkeit
Sichere Entkopplung für nachgelagerte Konsumenten
Keine Kompromisse bei der Datenintegrität oder den Audit-Anforderungen

Wir verstehen, dass Kernbankensysteme keine Experimentierfelder sind — Integrationen müssen zuverlässig, korrekt und wartbar sein.

Wie setzen Sie KI in regulierten Bankenumgebungen ein?

Wir setzen KI zur Entscheidungsunterstützung und Assistenz ein, nicht zur autonomen Entscheidungsfindung.

Unser Ansatz:

KI wird lokal (On-Premises) oder in privaten Umgebungen bereitgestellt
Sensible Daten verlassen niemals die kontrollierten Umgebungen
Modelle sind isoliert und auditierbar
Ergebnisse sind für Menschen erklärbar und überprüfbar
Die endgültige Entscheidung verbleibt bei autorisierten Nutzern
Die Nutzung steht im Einklang mit regulatorischen Erwartungen

Dies ermöglicht eine praktische KI-Einführung unter Wahrung von Datensouveränität, Compliance und Vertrauen.

Arbeiten Sie nur mit großen Banken zusammen?

Nein. Wir arbeiten mit:

Großen Schweizer Banken (FINMA-reguliert)
Kreditbanken in Liechtenstein
Internationalen Banken
Fintech-Unternehmen in ganz Europa
In den USA ansässigen Finanzinstituten

Die Größe des Instituts ist weniger entscheidend als die Kritikalität und die regulatorischen Rahmenbedingungen der beteiligten Systeme.

Was ist, wenn unsere Systeme überwiegend lokal (On-Premises) betrieben werden?

Das ist kein Problem. Viele unserer Bankenkunden operieren in On-Prem- oder Hybrid-Umgebungen.

Wir haben umfangreiche Erfahrung mit:

On-Premises-Datenplattformen
Hybriden Cloud- und On-Prem-Architekturen
Privaten KI- und LLM-Infrastrukturen
“Air-gapped” oder stark eingeschränkten Umgebungen
Integration in Legacy-Kernbankensysteme

Wir passen uns Ihrer operativen und regulatorischen Realität an, nicht umgekehrt.

Können Sie uns bei der Migration von Legacy-Systemen helfen?

Ja, aber wir gehen Migrationen sehr sorgfältig an.

Unser Ansatz:

Verständnis der Rolle und Kritikalität des bestehenden Systems
Definition eines klaren Migrationsumfangs und von Risikogrenzen
Migration in kontrollierten, überprüfbaren Phasen
Aufrechterhaltung des Parallelbetriebs, wo erforderlich
Sicherstellung der Auditierbarkeit und Rollback-Fähigkeit
Niemals die operative Stabilität gefährden

Im Bankwesen sind Migrationen keine Experimente — sie müssen mit vollem Bewusstsein für die geschäftlichen und regulatorischen Auswirkungen geplant, getestet und ausgeführt werden.

Bereit, Ihre Bankenplattformen sicher, zuverlässig und nachhaltig weiterzuentwickeln? Lassen Sie uns über Ihre spezifischen Herausforderungen sprechen.

Besprechen Sie Ihre Anforderungen im Banking

Banking Data Analytics & Echtzeit-Betrugserkennung

Was Finanzinstitute gewinnen

Regulatorisch konforme Systeme

Sichere, kontrollierte KI-Einführung

Saubere Integration in Kernbankensysteme

Erklärbare, auditierbare Systeme

Langfristige Wartbarkeit

Ausgewogene Innovation und Kontrolle

Von fragmentierten Kernbankendaten zu kontrollierten Datenprodukten

Die Realität der Banking-IT verstehen

Was wir für Banken & Finanzinstitute tun

Kernbankendaten & Plattformen

Geschäftsorientierte Software für den Betrieb

Regulierte, sichere Nutzung von KI

Banking-Erfahrung in der Praxis

Kontrollierte Datenprodukte & Suche über große Buchungsvolumina

KI-gestützte Kreditbearbeitung & Dokumentenbetrugserkennung

On-Prem KI & private LLM-Infrastruktur

Zusammenarbeit mit internationalen Banken & Fintechs

Balance zwischen Geschwindigkeit und Kontrolle

Datensouveränität & Multi-Region-Überlegungen

Sicherheit, Compliance & Regulierung

Wie unsere Services zu Banking & Fintech passen

Häufig gestellte Fragen

Was ist Real-Time Fraud Detection?

Was ist Banking Data Analytics?

Was ist Banking Analytics und wie funktioniert Banking Big Data in der Praxis?

Wie gehen Sie mit der FINMA und regulatorischen Anforderungen um?

Können Sie unser Kernbankensystem integrieren?

Wie setzen Sie KI in regulierten Bankenumgebungen ein?

Arbeiten Sie nur mit großen Banken zusammen?

Was ist, wenn unsere Systeme überwiegend lokal (On-Premises) betrieben werden?

Können Sie uns bei der Migration von Legacy-Systemen helfen?

Bereit, Ihre Bankenplattformen sicher, zuverlässig und nachhaltig weiterzuentwickeln? Lassen Sie uns über Ihre spezifischen Herausforderungen sprechen.

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