KI für Finanzdienstleistungen - BaFin-konform & On-Premise

KI für Finanzdienstleistungen - BaFin-konform & On-Premise

Intelligente Finanzprozesse ohne Cloud-Risiken

Optimieren Sie Ihre Finanzprozesse mit KI - vollständig on-premise, DSGVO und BaFin-konform. Keine Übertragung sensibler Finanzdaten in fremde Clouds.

Warum On-Premise für Finanzdienstleistungen?

BaFin & Compliance

MaRisk (IT-Sicherheit, Auslagerungen), BAIT/VAIT (Cloud-Nutzung nur mit strengen Auflagen), Auslagerungsprüfung erforderlich, kritische Auslagerungen meldepflichtig.

Problem mit Public Cloud: US Cloud Act (US-Behörden können zugreifen), Shared Infrastructure (Risiko von Datenlecks), aufwendiges Auslagerungsmanagement, Exit-Strategie unklar.

Unsere Lösung: Alle KI-Modelle laufen in Ihrem Rechenzentrum. Keine Datenübertragung, BaFin-konforme Dokumentation, kein Auslagerungsmanagement nötig (interne Lösung), volle Transparenz.

DSGVO & Bankgeheimnis

Art. 9 DSGVO (Gesundheitsdaten bei Versicherungen), Bankgeheimnis, Schrems II (US-Cloud-Transfers unsicher), Datensparsamkeit.

Weitere Regulierungen

DORA (ab 2025: IKT-Risikomanagement, Incident Reporting, Testing, Third-Party-Risk), AML (Geldwäsche: KYC, Transaction Monitoring, SAR), MiFID II (Algorithmic Trading, Best Execution).

Unsere KI-Lösungen für Finanzdienstleistungen

1. Fraud Detection & AML

Betrugserkennung in Echtzeit - on-premise

Schützen Sie sich vor Zahlungsbetrug und Geldwäsche.

Betrugsarten:

  • Payment Fraud: Gestohlene Kreditkarten, CNP (Card Not Present)
  • Account Takeover: Gehackte Konten
  • Synthetic Identity: Fake-Identitäten
  • Money Laundering: Geldwäsche (AML)
  • Insurance Fraud: Versicherungsbetrug

ML-Modelle:

  • Anomalie-Erkennung: Isolation Forest, Autoencoder
  • Supervised Learning: XGBoost, Random Forest (Fraud vs. Legit)
  • Graph Neural Networks: Netzwerk-Analyse (Betrügerringe)
  • Real-Time Scoring: < 100ms Latenz (Zahlungsfreigabe)

Features:

  • Transaktionsmuster (Betrag, Häufigkeit, Zeit)
  • Geolocation (ungewöhnlicher Standort)
  • Device Fingerprinting (neues Gerät)
  • Verhaltensanalyse (abweichende Nutzung)

Integration: Core-Banking (Avaloq, Finnova, OSPlus), Payment-Gateways (Adyen, Stripe), SWIFT.

ROI: -70% Betrugs-Verluste, -50% False Positives (weniger manuelle Prüfung), schnellere Zahlungen für legitime Kunden.

2. Credit Risk & Underwriting

Automatisierte Kreditwürdigkeitsprüfung

Beschleunigen Sie Kreditentscheidungen mit KI.

Use Cases:

  • Consumer Credit: Konsumentenkredite (Auto, Immobilie)
  • Business Credit: Firmenfinanzierung
  • Credit Cards: Kreditkarten-Limit
  • Micro-Lending: Kleinkredite (FinTech)

Datenquellen:

  • SCHUFA: Bonität (Deutschland)
  • Jahresabschlüsse: GuV, Bilanz (Unternehmen)
  • Kontobewegungen: PSD2-API
  • Alternative Data: Social Media, Zahlungsverhalten (bei Einwilligung)

ML-Modelle:

  • Logistic Regression: Interpretierbar (regulatorisch wichtig)
  • XGBoost: Höhere Genauigkeit
  • Explainable AI: SHAP Values (Begründung für Ablehnung)

Compliance: DSGVO (automatisierte Entscheidungen), Diskriminierungsverbot (AGG), Recht auf Erklärung.

ROI: -40% Bearbeitungszeit, -20% Ausfallquote (bessere Risikoeinschätzung), höhere Kundenzufriedenheit (schnellere Entscheidung).

3. Robo-Advisory & Wealth Management

Automatisierte Anlageberatung - reguliert

KI-gestützte Portfoliooptimierung und Anlageberatung.

Funktionen:

  • Risk Profiling: Risikotoleranz ermitteln
  • Asset Allocation: Optimale Portfoliostruktur (Modern Portfolio Theory)
  • Rebalancing: Automatisches Umschichten
  • Tax Optimization: Steuereffiziente Anlage (Deutschland)

Regulierung: MiFID II (Suitability Assessment), WpHG (Wertpapierhandelsgesetz), Honoraranlageberatung (§ 127 WpHG).

On-Premise: Kundendaten (Vermögen, Anlageziele) bleiben intern, keine Cloud-Robo-Advisors (Scalable Capital, Trade Republic).

Zielgruppe: Banken, Vermögensverwalter, Family Offices.

4. Customer Service & Chatbots

KI-Chatbot für Banking - BaFin-konform

24/7 Kundenservice ohne Kundendaten an OpenAI zu schicken.

Use Cases:

  • Kontostand abfragen
  • Überweisungen freigeben
  • Kreditkarten sperren
  • Depot-Informationen
  • Beratung (einfache Fragen)

Technologie: RAG-System mit Bankdokumenten, On-Premise LLM (keine OpenAI-Abhängigkeit), Integration mit Core-Banking.

Compliance: Starke Authentifizierung (PSD2), Datenschutz (DSGVO), Protokollierung (Audit-Trail).

ROI: -60% Call-Center-Last, 24/7 Verfügbarkeit, höhere Kundenzufriedenheit.

5. Regulatorisches Reporting & Compliance

Automatisierung von BAIT, MaRisk, Solvency II

KI unterstützt bei der Erstellung regulatorischer Reports.

Anwendungen:

  • MaRisk-Reporting: Risikoberichte automatisch generieren
  • Solvency II: Versicherungen (Kapitalbedarf)
  • Basel III: Banken (Liquidität, Kapitalquoten)
  • FINREP/COREP: EZB-Meldewesen
  • AnaCredit: Kreditdaten-Meldung

NLP für Compliance:

  • Vertragsprüfung (sind AGB regulatorisch OK?)
  • Automatische Risikoeinstufung
  • Change Detection (neue Regulierung → welche Systeme betroffen?)

ROI: -50% Zeitaufwand für Reporting, weniger Fehler, schnellere Reaktion auf regulatorische Änderungen.

6. Versicherungen: Claims Processing & Underwriting

Automatische Schadensfallbearbeitung

Beschleunigen Sie Claims-Management mit KI.

Use Cases:

  • Foto-basierte Schadensschätzung: KFZ-Versicherung (Blechschaden per Foto)
  • Document Intelligence: Arztrechnungen, Gutachten automatisch auslesen
  • Fraud Detection: Betrugserkennung (Versicherungsbetrug)
  • Underwriting: Risikobewertung bei Vertragsabschluss

Computer Vision:

  • KFZ-Schäden erkennen (Delle, Kratzer, Totalschaden)
  • Haftpflicht: Immobilienschäden
  • Gesundheit: Medizinische Bilder (Zahnversicherung)

NLP:

  • Arztrechnungen automatisch prüfen (GOÄ, EBM)
  • Gutachten extrahieren (Diagnosen, Kosten)

ROI: -40% Bearbeitungszeit, höhere Kundenzufriedenheit (schnelle Auszahlung), -30% Betrugs-Verluste.

Technische Integration

Core-Banking-Systeme

  • Avaloq
  • Finnova
  • OSPlus (Fiducia & GAD)
  • Temenos T24
  • SAP Banking

Versicherungs-IT

  • ADNOVA (msg)
  • BWise (Wolters Kluwer)
  • Guidewire
  • SAP Insurance

Standards & APIs

  • PSD2: Zahlungsdienste (Open Banking)
  • SWIFT: Internationale Zahlungen
  • ISO 20022: Finanznachrichten
  • FIX Protocol: Wertpapierhandel

Warum Datenfreund?

Finanz-Expertise

Wir kennen BaFin, DSGVO, MaRisk, BAIT, VAIT. Wir haben Erfahrung mit Core-Banking- und Versicherungssystemen.

On-Premise First

Keine Cloud-Abhängigkeit. Finanzdaten bleiben in Ihrem Rechenzentrum. Volle Kontrolle, kein Vendor Lock-in.

Made in Germany

Entwicklung in Deutschland (Karlsruhe, Hamburg). DSGVO-konform, BaFin-nah, deutsches Recht.

Ihr nächster Schritt

Sie suchen KI-Lösungen für Ihre Bank, Versicherung oder Ihr FinTech? Lassen Sie uns reden.

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  • Card-Not-Present (CNP) Fraud
  • Account Takeover
  • Phishing / Social Engineering

Transaction Fraud:

  • Überweisungsbetrug
  • Lastschriftbetrug
  • Identitätsdiebstahl
  • Synthetic Identity Fraud

Insurance Fraud:

  • Betrügerische Schadenmeldungen
  • Überhöhte Schadenssummen
  • Serielle Betrüger

Money Laundering:

  • Smurfing (Aufspaltung von Transaktionen)
  • Layering (Verschleierung durch viele Transaktionen)
  • Integration (Wiedereinführung in legalen Kreislauf)

ML-Modelle:

Anomalie-Erkennung:

  • Isolation Forest, One-Class SVM
  • Autoencoders (Deep Learning)
  • Ungewöhnliche Transaktionsmuster erkennen
  • Use Case: Neue Betrugsmaschen ohne Training

Classification Models:

  • XGBoost, Random Forest
  • Features: Betrag, Uhrzeit, Empfänger, Geräte-ID, Verhaltensmuster
  • Fraud-Score: 0-100 (Wahrscheinlichkeit)
  • Accuracy: 95-99% mit geringen False Positives

Graph Analytics:

  • Neo4j, NetworkX
  • Betrüger-Netzwerke erkennen
  • Geldfluss-Analyse
  • Use Case: Organisierte Kriminalität aufdecken

Sequence Models:

  • LSTM, GRU (Recurrent Neural Networks)
  • Transaktionssequenzen analysieren
  • Use Case: “Welche Transaktion folgt typischerweise?”

Real-Time Processing:

  • Stream Processing (Apache Kafka, Flink)
  • Entscheidung in < 100ms
  • Automatische Blockierung bei hohem Score
  • Manuelle Review bei mittlerem Risiko

Features (Beispiele):

  • Transaktionsdaten: Betrag, Währung, Zeit, Empfänger
  • Geolocation: IP-Adresse, Ortswechsel
  • Device Fingerprinting: Browser, OS, Screen Resolution
  • Behavioral Biometrics: Tippverhalten, Mausbewegungen
  • Historische Daten: Frühere Transaktionen, Durchschnitte
  • External Data: Blacklists, Sanktionslisten

Compliance-Funktionen:

  • Audit Trail: Lückenlose Protokollierung
  • Explainability: Warum wurde Transaktion als Fraud eingestuft?
  • Manual Override: Compliance-Officer kann Entscheidungen ändern
  • Reporting: Automatische SAR-Erstellung (Suspicious Activity Report)

Integration:

  • Core Banking Systeme (Finanz Informatik, Avaloq, etc.)
  • Payment Gateways (Adyen, Stripe, etc.)
  • Card Processing (Visa, Mastercard)

ROI-Beispiel: Regionalbank (100.000 Transaktionen/Tag)

  • Fraud-Rate: 0,1% = 100 Transaktionen/Tag
  • Durchschnittlicher Schaden: 500€
  • Ohne ML: 30% erkannt = 35.000€ Schaden/Tag
  • Mit ML: 90% erkannt = 5.000€ Schaden/Tag
  • Einsparung: 30.000€/Tag = 900.000€/Monat
  • Investition: 250.000€, ROI in < 1 Monat

2. Credit Scoring & Risk Assessment

Kreditwürdigkeit präzise bewerten

Verbessern Sie Ihre Kreditentscheidungen mit ML - on-premise:

Use Cases:

Consumer Lending (Ratenkredite, Konsumentenkredite):

  • Bonitätsprüfung automatisieren
  • Alternative Daten einbeziehen (Banktransaktionen, statt nur Schufa)
  • Schnellere Entscheidungen (Minuten statt Tage)
  • Vorteil: Mehr Kunden, weniger Ausfälle

Business Lending (Firmenkredite):

  • Jahresabschlüsse automatisch analysieren
  • Branchenrisiken einbeziehen
  • Cashflow-Prognosen
  • Vorteil: Präzisere Risikoeinschätzung

Mortgage Lending (Baufinanzierung):

  • Immobilienbewertung (AVM - Automated Valuation Model)
  • LTV (Loan-to-Value) Berechnung
  • Risiko-Szenarien (Zinsänderung, Arbeitslosigkeit)

ML-Modelle:

  • Logistic Regression: Baseline, interpretierbar
  • XGBoost / LightGBM: State-of-the-art Performance
  • Neural Networks: Für komplexe Non-Linearitäten
  • Survival Analysis: Ausfallwahrscheinlichkeit über Zeit

Features:

  • Demografisch: Alter, Familienstand, Wohnort
  • Finanziell: Einkommen, Schulden, Vermögen
  • Schufa-Score / CRIF / Creditreform
  • Banktransaktionen: Regelmäßiges Einkommen? Überzüge?
  • Alternative Daten: Utility Bills, Mietzahlungen

Explainability (BaFin-Anforderung):

  • SHAP Values: Welche Features trugen zur Entscheidung bei?
  • LIME: Lokale Interpretierbarkeit
  • Feature Importance: Globale Bedeutung
  • Compliance: Ablehnung muss begründbar sein (DSGVO Art. 22)

Fairness:

  • Bias Detection: Diskriminierung vermeiden (Geschlecht, Ethnie)
  • Disparate Impact Analysis
  • Re-weighting, Adversarial Debiasing
  • Regulatorisch: AGG (Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz)

Integration:

  • Core Banking (Finanz Informatik, Temenos)
  • Credit Bureaus (Schufa, CRIF, Creditreform)
  • Document Analysis (Gehaltsabrechnungen, Steuerbescheide)

ROI-Beispiel: Regionalbank (5.000 Kreditanträge/Jahr)

  • Manuelle Prüfung: 2h/Antrag = 10.000 Stunden
  • Mit ML: 80% automatisiert, 20% Review = 2.000 Stunden
  • Zeitersparnis: 8.000 Stunden/Jahr
  • Kosteneinsparung: ~400.000€/Jahr
  • Zusätzlich: -15% Ausfallrate durch bessere Modelle = +300.000€/Jahr
  • Investition: 180.000€, ROI in 3 Monate

3. Automatisierte Dokumentenverarbeitung (IDP)

Intelligente Verarbeitung von Finanzdokumenten

Automatisieren Sie die Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten:

Dokumente:

  • Verträge: Kredit-, Versicherungsverträge
  • Ausweise: Personalausweis, Reisepass (KYC)
  • Einkommensnachweise: Gehaltsabrechnungen, Steuerbescheide
  • Schadenmeldungen: Formulare, Fotos, Arztrechnungen (Versicherungen)
  • Rechnungen: Lieferantenrechnungen (Interne Buchhaltung)
  • Kontoauszüge: PDF-Kontoauszüge (für Creditworthiness)

Funktionen:

  • OCR: Text aus Scans extrahieren (auch handgeschrieben)
  • Classification: Dokumententyp erkennen
  • Data Extraction: Strukturierte Daten (IBAN, Beträge, Daten)
  • Validation: Plausibilitätsprüfungen (z.B. IBAN-Checksum)
  • Identity Verification: Ausweisdokumente auf Fälschung prüfen

Use Cases:

KYC-Prozess (Know Your Customer):

  • Kunde lädt Ausweisdokument hoch
  • System extrahiert Name, Geburtsdatum, Adresse
  • Vergleicht mit Selfie (Liveness Detection)
  • Prüft auf Fälschung (Hologramme, UV-Merkmale)
  • Zeitersparnis: 90% (von 15 Min → 1,5 Min)

Kreditantrag:

  • Kunde lädt Gehaltsabrechnungen hoch (3 Monate)
  • System extrahiert Netto-Einkommen
  • Berechnet durchschnittliches Einkommen
  • Validiert gegen Steuerbescheid
  • Durchlaufzeit: -70%

Schadenmeldung (Versicherung):

  • Kunde reicht Schadenformular + Fotos ein
  • System liest Formulardaten aus
  • Erkennt Schadensart (Unfall, Diebstahl, etc.)
  • Schätzt Schadenshöhe aus Fotos (Computer Vision)
  • Automation-Rate: 60% (Standardfälle)

Technologie:

  • OCR: Tesseract, AWS Textract-Alternativen (lokal)
  • Handwriting: Google Vision API-Alternative (lokal)
  • Document Classification: BERT-basierte Modelle
  • Entity Extraction: NER (Named Entity Recognition)
  • Fraud Detection: Deepfake Detection für Selfies

Compliance:

  • Biometrische Daten (Gesicht): DSGVO Art. 9 → On-Premise zwingend
  • Ausweisdokumente: Datenschutz-Folgenabschätzung
  • Aufbewahrungsfristen: GoBD-konform

ROI-Beispiel: Versicherung (50.000 Schadenmeldungen/Jahr)

  • Manuelle Erfassung: 20 Min/Fall = 16.666 Stunden
  • Mit IDP: 80% automatisiert = 3.333 Stunden
  • Zeitersparnis: 13.333 Stunden/Jahr
  • Kosteneinsparung: ~650.000€/Jahr
  • Investition: 200.000€, ROI in 4 Monate

4. Chatbots für Kundenberatung & Support

Automatisierter Kundensupport - DSGVO-konform

Entlasten Sie Ihr Call-Center mit KI-Chatbots:

Use Cases:

Banking:

  • “Wie hoch ist mein Kontostand?” (Account-Integration)
  • “Ich habe eine Lastschrift vergessen, was nun?”
  • “Wie beantrage ich einen Kredit?”
  • “Meine Karte wurde gestohlen” → Sperrung einleiten

Insurance:

  • “Wie melde ich einen Schaden?”
  • “Was ist in meiner Police abgedeckt?”
  • “Kann ich meine Versicherung kündigen?”
  • “Wo finde ich meine Versicherungsnummer?”

Investment / Wealth Management:

  • “Wie entwickelt sich mein Portfolio?”
  • “Sollte ich jetzt kaufen/verkaufen?” (mit Disclaimer!)
  • “Was sind ETFs?” (Finanzbildung)

Funktionen:

  • Intent Recognition: Was möchte der Kunde?
  • Entity Extraction: Kontonummer, Versicherungsnummer
  • Context Management: Mehrstufige Dialoge
  • Sentiment Analysis: Frustrierte Kunden erkennen
  • Handoff: Eskalation an menschliche Berater

Compliance:

  • Beratungspflichten: Bot darf keine verbindliche Beratung geben (MiFID II)
  • Disclaimers: “Dies ist keine Anlageberatung”
  • Aufzeichnung: Chat-Logs für Compliance-Audits
  • DSGVO: Chats bleiben on-premise, Pseudonymisierung

Kanäle:

  • Website (Chat-Widget)
  • Mobile Apps (In-App-Chat)
  • WhatsApp Business
  • Telefon (Voice-Bot mit Speech-to-Text)

ROI-Beispiel: Bank (10.000 Kundenanrufe/Monat)

  • Service-Kosten: 5€/Anruf = 50.000€/Monat
  • Chatbot-Automation: 50% = 5.000 Anrufe
  • Einsparung: 25.000€/Monat
  • Investition: 150.000€, ROI in 6 Monaten

5. Regulatory Reporting & Compliance-Automatisierung

Automatische Report-Erstellung für BaFin, EZB, EIOPA

Automatisieren Sie regulatorische Meldungen:

Reports:

Banking:

  • FinRep (Financial Reporting): Bilanz, GuV
  • CoRep (Common Reporting): Eigenmittel, Risiken
  • AnaCredit: Einzelkreditdaten
  • Liquidity Reporting: LCR, NSFR
  • Large Exposures: Großkredite

Insurance:

  • Solvency II: QRT (Quantitative Reporting Templates)
  • ORSA (Own Risk and Solvency Assessment)
  • Regular Supervisory Report: RSR

Payments:

  • Transaction Reporting (MiFID II): Wertpapiergeschäfte
  • EMIR: Derivate-Transaktionen

Automatisierung:

  • Data Extraction: Aus Core-Banking, Accounting-Systemen
  • Transformation: In vorgeschriebene Formate (XBRL, XML)
  • Validation: Gegen Taxonomien, Plausibilitätsprüfungen
  • Submission: Automatische Übermittlung an Bundesbank-Portal

Vorteile:

  • Zeitersparnis: -70% manuelle Arbeit
  • Fehlerreduktion: -90% (automatische Validierung)
  • Konsistenz: Immer gleiche Logik
  • Audit Trail: Nachvollziehbarkeit

Technologie:

  • Python (pandas, XBRL-Libraries)
  • SQL (Data Extraction)
  • Apache Airflow (Workflow-Orchestrierung)
  • Validation-Rules-Engine

ROI-Beispiel: Regionalbank

  • Reporting-Aufwand: 2 FTE (100.000€/Jahr)
  • Mit Automatisierung: 0,5 FTE
  • Einsparung: 75.000€/Jahr
  • Investition: 120.000€, ROI in 18 Monate

6. Portfolio Management & Robo-Advisory

Automatisierte Anlageberatung

Bieten Sie algorithmische Geldanlage an:

Use Cases:

  • Robo-Advisor: Automatische Portfolios (ETF-basiert)
  • Rebalancing: Automatische Anpassung bei Drift
  • Tax-Loss Harvesting: Verluste realisieren (Steueroptimierung)
  • Risk Management: Automatisches Stop-Loss

Funktionen:

  • Risk Profiling: Fragebogen → Risikoprofil (konservativ bis aggressiv)
  • Portfolio Construction: Moderne Portfoliotheorie (Markowitz)
  • Optimization: Mean-Variance, Black-Litterman
  • Backtesting: Historische Performance simulieren

Compliance (MiFID II):

  • Geeignetheitsprüfung: Automatisch dokumentiert
  • Product Governance: Nur passende Produkte
  • Best Execution: Nachweisbar
  • Kosten-Transparenz: TER, Transaktionskosten

Technologie:

  • PyPortfolioOpt (Python)
  • Zipline (Backtesting)
  • QuantLib (Derivatives Pricing)

ROI: Skalierung von Vermögensverwaltung ohne linear wachsende Kosten

Technologie-Stack

Machine Learning & Data Science

Frameworks:

  • scikit-learn (Klassisches ML)
  • XGBoost / LightGBM (Gradient Boosting)
  • TensorFlow / PyTorch (Deep Learning)
  • Prophet (Time-Series)

Specialized Libraries:

  • imbalanced-learn (für Fraud: Class Imbalance)
  • NetworkX / Neo4j (Graph Analytics)
  • SHAP / LIME (Explainability)

Data Processing & Storage

Databases:

  • PostgreSQL (Relational, ACID-compliant)
  • TimescaleDB (Time-Series für Transaktionen)
  • Redis (Caching, Fraud-Scores)
  • Neo4j (Graph für AML-Netzwerke)

Stream Processing:

  • Apache Kafka (Message Queue)
  • Apache Flink (Real-Time Processing)

Orchestration:

  • Apache Airflow (ETL-Pipelines)
  • Prefect (Modern Workflows)

Security & Compliance

Encryption:

  • TLS 1.3 (In-Transit)
  • LUKS / dm-crypt (At-Rest)
  • HSM (Hardware Security Module) für Keys

Access Control:

  • RBAC (Role-Based Access Control)
  • LDAP / Active Directory Integration
  • MFA (Multi-Factor Authentication)

Audit & Logging:

  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
  • SIEM (Security Information and Event Management)
  • Immutable Logs (WORM-Storage)

Deployment & Betrieb

On-Premise Deployment

Hardware:

  • CPU-Server (AMD EPYC / Intel Xeon)
  • Optional GPU (für Deep Learning)
  • High-Availability-Setup (Redundanz)
  • Secure Data Center (Zutrittskontrollen)

Software:

  • Kubernetes (Container-Orchestrierung)
  • Docker (Containerization)
  • Prometheus / Grafana (Monitoring)

Network Security:

  • DMZ für externe Schnittstellen
  • Firewall-Regeln (Least Privilege)
  • VPN für Remote-Admin
  • IDS/IPS (Intrusion Detection)

Hybrid: On-Premise + Deutsches RZ

Option: Core On-Premise, Non-Sensitive in deutschem RZ

  • Sensible Daten (Kunden, Transaktionen): On-Premise
  • Webseite, Marketing: Deutsches Rechenzentrum (Hetzner, IONOS)
  • Vorteil: Optimale Kosten, Datenschutz wo nötig

Implementierungsprozess

Phase 1: Compliance & Requirements (3-4 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Regulatory Landscape: Welche Regeln gelten? (BaFin, DSGVO, DORA)
  2. Data Protection Impact Assessment (DPIA): Risikoanalyse
  3. Use Case Definition: Fraud Detection? Credit Scoring?
  4. Data Audit: Welche Daten vorhanden? Qualität?
  5. Stakeholder Alignment: Legal, Compliance, IT, Datenschutz

Deliverables:

  • Compliance-Konzept
  • DPIA-Dokumentation
  • Requirements-Document
  • Project Plan

Phase 2: Proof of Concept (6-8 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Data Preparation: Historische Daten cleanen, anonymisieren
  2. Model Development: Erste Modelle trainieren
  3. Evaluation: Performance messen (Precision, Recall)
  4. Explainability: SHAP-Values, Feature Importance
  5. Business Case: ROI validieren

Deliverables:

  • Funktionierender Prototyp
  • Performance-Report
  • Explainability-Analyse
  • Go/No-Go-Entscheidung

Phase 3: Production Development (12-20 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Model Optimization: Hyperparameter-Tuning, Ensemble
  2. Integration: Core-Banking, Payment-Gateways
  3. API Development: REST/GraphQL
  4. UI: Admin-Dashboards, Case-Management
  5. Testing: Functional, Security, Load, UAT

Deliverables:

  • Production-Ready System
  • Integration mit Core-Systems
  • Dashboards & UIs
  • Security-Audit-Report

Phase 4: Deployment & Regulatory Sign-Off (6-8 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Infrastructure Setup: Server, Network, Monitoring
  2. Deployment: Rollout in Production
  3. Model Validation: Internal Audit, Compliance-Review
  4. User Training: Schulung (Compliance, IT, Business)
  5. Hypercare: 8 Wochen intensive Betreuung

Deliverables:

  • Live-System in Production
  • Model Validation Report (für BaFin)
  • Operations Manual
  • Trained Users

Phase 5: Monitoring & Model Governance

Ongoing:

  • Model Monitoring: Performance, Drift
  • Retraining: Quartalsweise mit neuen Daten
  • Regulatory Updates: DORA, MaRisk-Änderungen
  • Incident Response: Fehler schnell beheben
  • Audits: Jährliche interne Audits

Pricing & ROI

Typische Projektgrößen

Small (Dokumentenverarbeitung):

  • Use Case: KYC-Automatisierung
  • Aufwand: 5-7 Monate
  • Team: 3-4 Personen
  • Kosten: 150.000 - 250.000€
  • ROI: 6-12 Monate

Medium (Fraud Detection):

  • Use Case: Payment Fraud, Real-Time
  • Aufwand: 9-12 Monate
  • Team: 4-6 Personen
  • Kosten: 300.000 - 500.000€
  • ROI: 3-6 Monate (durch verhinderte Schäden)

Large (Multi-Use-Case Platform):

  • Use Cases: Fraud, Credit Scoring, IDP, Reporting
  • Aufwand: 12-18 Monate
  • Team: 6-10 Personen
  • Kosten: 800.000 - 1.500.000€
  • ROI: 12-24 Monate

Laufende Kosten

  • Hardware: Strom, Kühlung (~10.000-30.000€/Jahr)
  • Wartung: 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr
  • Model Retraining: Quartalsweise (in Wartung enthalten)
  • Compliance-Updates: Bei regulatorischen Änderungen

Warum On-Premise für Finanzdienstleistungen?

Regulatorische Sicherheit

  • BaFin-konform: Keine kritische Auslagerung
  • DSGVO: Finanzdaten bleiben in Deutschland
  • Prüfungsrechte: BaFin kann direkt prüfen (bei Cloud kompliziert)
  • Exit-Strategie: Nicht nötig (keine Abhängigkeit)

Datensicherheit

  • Bankgeheimnis: Keine Datenübertragung
  • Schrems II: Kein US-Cloud-Act-Risiko
  • Incident Response: Volle Kontrolle
  • Verschlüsselung: Eigene Keys, kein Dritter

Performance & Verfügbarkeit

  • Niedrige Latenz: Fraud Detection in < 100ms
  • Hochverfügbar: 99,99% SLA möglich
  • Offline-fähig: Funktioniert ohne Internet
  • Skalierbarkeit: On-Demand Hardware
Finanz-KI-Beratung anfragen