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.

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, KYC-Daten

ACCELERAID Payment Card Accelerator — MCC-Konsolidierung, ML-Scoring und Kampagnen-Trigger

Payment Acceleraitor — ML-Modelle auf FSI-Transaktionsdaten trainiert, MCC-Konsolidierung & Datenanreicherung

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, KYC-Daten

ACCELERAID Payment Card Accelerator — MCC-Konsolidierung, ML-Scoring und Kampagnen-Trigger

Payment Acceleraitor — ML-Modelle auf FSI-Transaktionsdaten trainiert, MCC-Konsolidierung & Datenanreicherung

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, KYC-Daten

ACCELERAID Payment Card Accelerator — MCC-Konsolidierung, ML-Scoring und Kampagnen-Trigger

Payment Acceleraitor — ML-Modelle auf FSI-Transaktionsdaten trainiert, MCC-Konsolidierung & Datenanreicherung

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.

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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.