FSI-Technologie
Schneller entwickeln. Intelligenter testen.
Einfacher compliant sein
KI-Fähigkeiten für FSI-Softwareanbieter, FinTechs und Systemintegratoren — synthetische Testdaten, SDLC-Automatisierung, Compliance-Wissensbasis und Datenqualität. DSGVO-konform by Design.
80%
Schnellere QA-Zyklen mit synthetischen Testdaten
+30,3%
Kampagnen-Uplift aus Datenqualitäts-Pilot
6–9 Wo.
bis zum Produktivbetrieb — nicht Monate
0
DSGVO-Vorfälle — keine echten Kundendaten verwendet
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 Audit-Trails. 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.
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 (EU)
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, BSI IT-Grundschutz und DORA.
Blog
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