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FSI Technology für Softwareanbieter und FinTechs

Schneller entwickeln. Intelligenter testen.
Einfacher compliant sein.

KI-Fähigkeiten für FSI-Softwareanbieter, FinTechs und Systemintegratoren: synthetische Testdaten statt echter Kundendaten, KI-gestützte Tests, eine Wissensbasis für Compliance-Inhalte und Datenqualität, DSGVO-konform by Design.

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Synthetische Testdaten statt echter Kundendaten

✓

KI-gestützte Tests und Compliance-Doku je Release

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Hosting in Frankfurt, PII-Filter, SOC 2 Type I zertifiziert

Zwei Personen besprechen sich an einem hellen Tisch mit Blick auf die Stadt.
ACCELERAID

Testdaten-Anfrage

Beispiel

Anfrage

„50.000 Kartenkonten mit Randfällen für Release 4.2.“

Schema aus Referenzdaten, keine Echtdaten.

Ergebnis

Synthetischer Datensatz bereit, Verteilungen geprüft.

Export per API in die CI/CD-Pipeline, protokolliert.

○

Illustratives Konzept

Ihre Regeln

Die echten Probleme

Vier Dinge, die Ihrem CTO den Schlaf rauben.

Jeder FSI-Softwareanbieter und jedes FinTech kennt sie. Die meisten nehmen sie als unvermeidlich hin. Das sind sie nicht.

Problem 01

Echte Kundendaten in Ihrer Testumgebung. Jede Nacht.

Ihre QA-Teams brauchen realistische Finanzdaten zum Testen. Also landen — irgendwann immer — Produktionsdaten in der Testdatenbank. Ein Audit-Befund entfernt von einer DSGVO-Datenpanne.

Problem 02

Compliance-Dokumentation, die 3 Wochen und einen Juristen braucht.

Jedes Release braucht MaRisk-Dokumentation, DSGVO-Verarbeitungsverzeichnisse und Prüfprotokolle. Ihre Entwickler schreiben montags Code und freitags Compliance-Dokumente. Keins von beidem wird richtig erledigt.

Problem 03

Ihre beste Compliance-Expertin hat gekündigt. Mit ihr gehen 8 Jahre Wissen.

Regulatorisches Wissen steckt in Köpfen, E-Mail-Verläufen und veralteten Wikis. Geht die Expertin, geht das Wissen. Die nächste BaFin-Prüfung findet die Lücken.

Problem 04

QA dauert länger als die Entwicklung. Jeden Sprint.

Manuelle Testzyklen, Randfälle, an die niemand gedacht hat, Regressionstests von Hand. Ihre Releases verschieben sich. Ihre Kunden sind unzufrieden. Ihr Team ist frustriert.

Vier Fähigkeiten

Eine Plattform. Vier KI-Module für FSI-Technologieanbieter

Klicken Sie auf ein Modul, um direkt zum detaillierten Abschnitt zu springen.

01

Synthetische Testdaten

02

SDLC-Automatisierung

03

Wissensbasis & RAG

04

Datenqualität

Modul 01

Synthetische Testdaten

Erzeugen Sie statistisch genaue synthetische Finanzdatensätze für QA, Stresstests und CI/CD-Pipelines — ohne je echte Kundendaten zu verwenden. DSGVO-Risiko im Test minimiert.

Was es ist

Realistische Daten. Ohne echte Kundendaten

FSI-Softwareanbieter müssen mit realistischen Finanzdaten testen — aber die Verwendung echter Kundendaten schafft DSGVO-Risiken, Sicherheitsrisiken und Genehmigungsengpässe. ACCELERAID generiert synthetische Datensätze, die die statistischen Eigenschaften echter Daten spiegeln: Transaktionsmuster, Kontostrukturen, Kartenausgabeverhalten, Portfolioverteilungen.

Keine echten Kundendaten in Testumgebungen

Statistisch korrekt — erhält Verteilungen, Korrelationen und Randfälle

Randfälle und Stressszenarien auf Abruf generiert

CI/CD-Integration über REST-API oder Batch-Export

Abdeckung: Transaktionen, Karten, Konten, Portfolios, Stammdaten

In drei Schritten

1

Referenzstruktur

Schema und statistische Eigenschaften Ihrer Daten analysieren, ohne Rohdaten zu speichern oder zu übertragen.

2

Generierung

Synthetische Datensätze mit den Verteilungen, Korrelationen und Randfällen des Originals – nie echte Daten.

3

Integration

Lieferung per REST-API oder Batch-Export in CI/CD-Pipelines, Test-Frameworks und QA-Umgebungen.

Einsatzfelder

QA & Regressionstests

KI-generierte Testfälle und automatische Regression bei jedem Release, ohne echte Kundendaten in QA-Umgebungen.

Integrationstests

API-Mocks und Sandbox-Umgebungen mit realistischen FSI-Datenstrukturen, für schnelleres Partner-Onboarding und parallele Entwicklung.

Stresstests & Randfälle

Seltene Szenarien, ungewöhnliche Transaktionsmuster und extreme Verteilungen gezielt erzeugen und das System vor dem Produktivbetrieb belasten.

Regulatorische Sandboxes

Compliance-Logik gegen realistische synthetische Szenarien testen, etwa zu MiFID II, BaFin-Vorgaben oder DORA, ohne Produktionsdaten.

Für FSI entwickelt

Banking-native Datenstrukturen

IBANs, MCC-Codes, Kartentransaktionen und Portfolio-Hierarchien statt generischer Tabellendaten.

Echte Daten bleiben bei Ihnen

Wir analysieren nur Schema und statistische Struktur, nicht die Daten selbst. Kunden-Rohdaten werden weder übertragen noch gespeichert.

Nachvollziehbare Generierung

Feinabgestimmte Open-Source-Modelle und eigene FSI-Logik. Jeder Datensatz ist erklärbar, keine Blackbox.

01

Synthetische Testdaten

02

SDLC-Automatisierung

03

Wissensbasis & RAG

04

Datenqualität

Modul 01

Synthetische Testdaten

Erzeugen Sie statistisch genaue synthetische Finanzdatensätze für QA, Stresstests und CI/CD-Pipelines — ohne je echte Kundendaten zu verwenden. DSGVO-Risiko im Test minimiert.

Was es ist

Realistische Daten. Ohne echte Kundendaten

FSI-Softwareanbieter müssen mit realistischen Finanzdaten testen — aber die Verwendung echter Kundendaten schafft DSGVO-Risiken, Sicherheitsrisiken und Genehmigungsengpässe. ACCELERAID generiert synthetische Datensätze, die die statistischen Eigenschaften echter Daten spiegeln: Transaktionsmuster, Kontostrukturen, Kartenausgabeverhalten, Portfolioverteilungen.

Keine echten Kundendaten in Testumgebungen

Statistisch korrekt — erhält Verteilungen, Korrelationen und Randfälle

Randfälle und Stressszenarien auf Abruf generiert

CI/CD-Integration über REST-API oder Batch-Export

Abdeckung: Transaktionen, Karten, Konten, Portfolios, Stammdaten

In drei Schritten

1

Referenzstruktur

Schema und statistische Eigenschaften Ihrer Daten analysieren, ohne Rohdaten zu speichern oder zu übertragen.

2

Generierung

Synthetische Datensätze mit den Verteilungen, Korrelationen und Randfällen des Originals – nie echte Daten.

3

Integration

Lieferung per REST-API oder Batch-Export in CI/CD-Pipelines, Test-Frameworks und QA-Umgebungen.

Einsatzfelder

QA & Regressionstests

KI-generierte Testfälle und automatische Regression bei jedem Release, ohne echte Kundendaten in QA-Umgebungen.

Integrationstests

API-Mocks und Sandbox-Umgebungen mit realistischen FSI-Datenstrukturen, für schnelleres Partner-Onboarding und parallele Entwicklung.

Stresstests & Randfälle

Seltene Szenarien, ungewöhnliche Transaktionsmuster und extreme Verteilungen gezielt erzeugen und das System vor dem Produktivbetrieb belasten.

Regulatorische Sandboxes

Compliance-Logik gegen realistische synthetische Szenarien testen, etwa zu MiFID II, BaFin-Vorgaben oder DORA, ohne Produktionsdaten.

Für FSI entwickelt

Banking-native Datenstrukturen

IBANs, MCC-Codes, Kartentransaktionen und Portfolio-Hierarchien statt generischer Tabellendaten.

Echte Daten bleiben bei Ihnen

Wir analysieren nur Schema und statistische Struktur, nicht die Daten selbst. Kunden-Rohdaten werden weder übertragen noch gespeichert.

Nachvollziehbare Generierung

Feinabgestimmte Open-Source-Modelle und eigene FSI-Logik. Jeder Datensatz ist erklärbar, keine Blackbox.

Synthetische Testdaten

SDLC-Automatisierung

Wissensbasis & RAG

Datenqualität

Modul 01

Synthetische Testdaten

Erzeugen Sie statistisch genaue synthetische Finanzdatensätze für QA, Stresstests und CI/CD-Pipelines — ohne je echte Kundendaten zu verwenden. DSGVO-Risiko im Test minimiert.

Was es ist

Realistische Daten. Ohne echte Kundendaten

FSI-Softwareanbieter müssen mit realistischen Finanzdaten testen — aber die Verwendung echter Kundendaten schafft DSGVO-Risiken, Sicherheitsrisiken und Genehmigungsengpässe. ACCELERAID generiert synthetische Datensätze, die die statistischen Eigenschaften echter Daten spiegeln: Transaktionsmuster, Kontostrukturen, Kartenausgabeverhalten, Portfolioverteilungen.

Keine echten Kundendaten in Testumgebungen

Statistisch korrekt — erhält Verteilungen, Korrelationen und Randfälle

Randfälle und Stressszenarien auf Abruf generiert

CI/CD-Integration über REST-API oder Batch-Export

Abdeckung: Transaktionen, Karten, Konten, Portfolios, Stammdaten

In drei Schritten

1

Referenzstruktur

Schema und statistische Eigenschaften Ihrer Daten analysieren, ohne Rohdaten zu speichern oder zu übertragen.

2

Generierung

Synthetische Datensätze mit den Verteilungen, Korrelationen und Randfällen des Originals – nie echte Daten.

3

Integration

Lieferung per REST-API oder Batch-Export in CI/CD-Pipelines, Test-Frameworks und QA-Umgebungen.

Einsatzfelder

QA & Regressionstests

KI-generierte Testfälle und automatische Regression bei jedem Release, ohne echte Kundendaten in QA-Umgebungen.

Integrationstests

API-Mocks und Sandbox-Umgebungen mit realistischen FSI-Datenstrukturen, für schnelleres Partner-Onboarding und parallele Entwicklung.

Stresstests & Randfälle

Seltene Szenarien, ungewöhnliche Transaktionsmuster und extreme Verteilungen gezielt erzeugen und das System vor dem Produktivbetrieb belasten.

Regulatorische Sandboxes

Compliance-Logik gegen realistische synthetische Szenarien testen, etwa zu MiFID II, BaFin-Vorgaben oder DORA, ohne Produktionsdaten.

Für FSI entwickelt

Banking-native Datenstrukturen

IBANs, MCC-Codes, Kartentransaktionen und Portfolio-Hierarchien statt generischer Tabellendaten.

Echte Daten bleiben bei Ihnen

Wir analysieren nur Schema und statistische Struktur, nicht die Daten selbst. Kunden-Rohdaten werden weder übertragen noch gespeichert.

Nachvollziehbare Generierung

Feinabgestimmte Open-Source-Modelle und eigene FSI-Logik. Jeder Datensatz ist erklärbar, keine Blackbox.

KI-Infrastruktur

Best-of-Breed KI — kein geschlossenes Ökosystem

Kein eigenes Foundation-Model — bewusst so entschieden. Standard sind OpenAI (über Azure, Region Deutschland) und Google Gemini (Google Cloud, Frankfurt); On-Premise, fine-getunete Open-Source-Modelle oder Anthropic auf Anfrage.

On-Premise (auf Anfrage)

Open Source + Fine-Tuning (auf Anfrage)

RAG + MCP

OpenAI / Azure (Deutschland)

Google Gemini

PII-Filterung vor dem Modellaufruf

Namen, IBANs, Kontonummern und persönliche Daten werden entfernt, bevor Inhalte das LLM erreichen. Kundendaten bleiben über alle vier Module hinweg geschützt.

MCP-kompatible Konnektoren

Direkte Verbindung zu bestehenden Dokumentenmanagementsystemen, SharePoint, Confluence oder proprietären Repositories über das Model Context Protocol.

Revisionssichere Protokollierung

Jede Anfrage, jeder abgerufene Abschnitt und jede generierte Antwort wird mit Zeitstempeln protokolliert. Exportierbar für interne und externe Prüfungen.

DSGVO by Design

„DSGVO-konform by Design“ ist kein Marketingversprechen. Es ist eine Architektur­entscheidung.

Die ACCELERAID-Plattform wurde von Grund auf für regulierte Umgebungen gebaut. PII-Filterung greift, bevor Daten ein KI-Modell erreichen. Consent-Management ist Kerninfrastruktur, keine Checkbox. Hosting in Deutschland ist der Standard, keine Option.

Wenn Ihr Datenschutzbeauftragter die Architektur vor der Freigabe verstehen möchte, gehen wir sie persönlich mit ihm durch.

SOC 2 Type I zertifiziert

Unabhängige Prüfung der Kontrollen für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit.

Plattform im ISO-27001-zertifizierten Rechenzentrum Frankfurt

LLM-Hosting auf Azure Deutschland oder Google Cloud Frankfurt; Plattform im ISO-27001-zertifizierten Rechenzentrum Frankfurt.

Für DORA-regulierte Institute ausgelegt, an MaRisk ausgerichtet

Architektur ausgerichtet an MaRisk und BSI IT-Grundschutz, ausgelegt für DORA-regulierte Institute.

+15%

Ø Conversion-Uplift

250+

Enterprise-Projekte

3,5 Mrd.

Transaktionen analysiert

6–⁠9 Mo.

Ø Zeit bis ROI

+15%

Ø Conversion-Uplift

250+

Enterprise-Projekte

3,5 Mrd.

Transaktionen analysiert

6–⁠9 Mo.

Ø Zeit bis ROI

+15%

Ø Conversion-Uplift

250+

Enterprise-Projekte

3,5 Mrd.

Transaktionen analysiert

6–⁠9 Mo.

Ø Zeit bis ROI

Bereit, schneller zu entwickeln, intelligenter zu testen und einfacher compliant zu sein?

Teilen Sie uns mit, welches Modul Ihre Herausforderung zuerst angeht — synthetische Daten, SDLC-Automatisierung, Wissensbasis oder Datenqualität. Wir zeigen Ihnen genau, was möglich ist.

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