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FINANZEN UND BANKWESEN

ENFINT liefert innovative Lösungen, Technologien und Talent für die komplexe und wettbewerbsorientierte Welt der Finanzen




FINANZEN UND BANKWESEN


ENFINT liefert innovative Lösungen, Technologien und Talent für die komplexe und wettbewerbsorientierte Welt der Finanzen
Kreditvergabeplattform
Beschleunigung des Launches von neuen einzigartigen kundenorientierten Kreditprodukten und Steigerung der Effektivität von Kreditprozessen
Web und Mobile Banking
Mehr Kunden gewinnen und binden, LTV-Werte (Loan-to-Value) erhöhen - mit benutzerfreundlichen und leicht anpassbaren Banking-Anwendungen für Web und Mobile
Kreditvergabeplattform
Beschleunigung des Launches von neuen einzigartigen kundenorientierten Kreditprodukten und Steigerung der Effektivität von Kreditprozessen
Web und Mobile Banking
Mehr Kunden gewinnen und binden, LTV-Werte (Loan-to-Value) erhöhen - mit benutzerfreundlichen und leicht anpassbaren Banking-Anwendungen für Web und Mobile
ALM
Intelligente ALM-Lösung auf der Basis künstlicher Intelligenz (AI): Prognostizierung, Optimierung, Vorhersage
Entscheidungsfindung

Verbesserung der Qualität der Entscheidungsfindung im Bereich Banking unter Einsatz fortgeschrittener ML-Modelle

IFRS9
Entwicklung einer intelligenten Lösung zur Berechnung der Rückstellungen nach IFRS9
Fallstudien
Fallstudien

Kreditvergabeplattform

Die umfangreiche Low-Code-Kreditplattform, gebaut mit der Microservices-Architektur, ermöglicht den Schnellstart von neuen Produkten und flexible Anpassung der Geschäftsvorgänge
Herausforderungen
  • Schnellstart von neuen Produkten
    1
  • Einzigartiges Produktangebot für Kunden
    2
  • Flexible Geschäftsprozesse
    3
  • Nahtlose Anbindung an alle Services
    4
Herausforderungens
  • 1
    Schnellstart von neuen Produkten
  • 2
    Einzigartiges Produktangebot für Kunden
  • 3
    Flexible Geschäftsprozesse
  • 4
    Nahtlose Anbindung an alle Services
Grundlegende Features
  • Flexible und leicht anpassbare Geschäftsvorgänge
  • Vollständiger Lebenszyklus der Behandlung von Kreditanträgen
  • Schnellstart von Produkten dank der Low-Code-Entwicklung
  • Proaktive Produktwerbung in mehreren Kanälen
  • Kundenspezifische Entscheidungsstrategie auf der Grundlage von Geschäftsprinzipien und Machine-Learning
  • Nahtlose und schnelle Anbindung an interne und externe Services
  • Moderner Ansatz unter Verwendung von Microservices und Micro-Frontends
  • Auf der Basis von allerbesten Open-Source-Software-Komponenten

Web und Mobile Banking

Eine innovative Lösung für Web-/Mobile-Banking erstellen, die die Gestaltung der personalisierten Benutzererfahrung für Ihre Kunden auf der Basis von modernsten Technologien und Open-Source-Plattformen ermöglicht
Herausforderungen
  • Lifestyle von bestehenden Kunden verbessern, neue Kunden anlocken
    1
  • Kundenabwanderung prognostizieren und reduzieren
    2
  • Super-Apps mit moderner, leicht bedienbarer Benutzeroberfläche gestalten
    3
  • Einführungszeit (Time-to-Market) für neue Produkte reduzieren
    4
Herausforderungen
  • 1
    Lifestyle von bestehenden Kunden verbessern, neue Kunden anlocken
  • 2
    Kundenabwanderung prognostizieren und reduzieren
  • 3
    Super-Apps mit moderner, leicht bedienbarer Benutzeroberfläche gestalten
  • 4
    Einführungszeit (Time-to-Market) für neue Produkte reduzieren
Grundlegende Features
  • Eine Benutzeroberfläche, die auf den Best Practices von UX/UI basiert und Geschäftsziele mit Kundenerwartungen verknüpft
  • Leichte und sichere Integration mit internen und externen Services unter Einsatz der Open-API-Spezifikation
  • Schnelle und sichere Anpassung von Produkten und Prozessen mittels der modernen Microservices-Architektur
  • Fernaustausch von Bankdokumenten unter Einsatz elektronischer Signaturen

ALM

ALM-Lösung unter Einsatz künstlicher Intelligenz basiert auf dem Unternehmensrisikomanagementsystem Finastra Fusion Risk, das den Finanzinstitutionen ermöglicht, automatisiertes dynamisches Management von Vermögensstruktur (Vermögenswerte und Verbindlichkeiten) (ALM), Rentabilität und Verteilung des Bankkapitals (FTP) sowie Zinsänderungsrisiko im Anlagebuch (IRRBB) abzuwickeln
Herausforderungen
  • Einfluss verschiedener Stressszenarien auf alle wichtigsten Ergebniskennzahlen der Banken einschließlich Rückstellungen, Rentabilität, Liquidität und Kapital messen
    1
  • Gewinnbringende Maßnahmen auslösen, um die Bankziele konsequent zu erreichen
    2
  • Realisierbarkeit der vorgeschlagenen Bilanzoptimierung und der Vorhersage-Verfahren in Bezug auf eine sinnvolle komplexe Praxisproblematik bewerten
    3
  • "Kapitalbeschaffungskosten" für die Geschäfte mit Vermögenswerten und "Einkünfte aus Vermögen" für die Geschäfte mit Verbindlichkeiten bestimmen
    4
Herausforderungen
  • 1
    Einfluss verschiedener Stressszenarien auf alle wichtigsten Ergebniskennzahlen der Banken einschließlich Rückstellungen, Rentabilität, Liquidität und Kapital messen
  • 2
    Gewinnbringende Maßnahmen auslösen, um die Bankziele konsequent zu erreichen
  • 3
    Realisierbarkeit der vorgeschlagenen Bilanzoptimierung und der Vorhersage-Verfahren in Bezug auf eine sinnvolle komplexe Praxisproblematik bewerten
  • 4
    "Kapitalbeschaffungskosten" für die Geschäfte mit Vermögenswerten und "Einkünfte aus Vermögen" für die Geschäfte mit Verbindlichkeiten bestimmen
Grundlegende Features
  • Fortgeschrittene Machine-Learning-Technologien zum Messen des Einflusses von Krisenszenarien auf die wichtigsten Ergebniskennzahlen der Bank
  • Messen der Produktrentabilität durch Bereitstellung von marktbasierten Kosten/Umsätzen für jeden Vermögenswert/jede Verbindlichkeit
  • Ausschluss des Zinssatzrisikos für Produkte soweit möglich durch Bereitstellung der Absicherungen gegen Risiken auf der Grundlage von Marktdaten und der spezifischen Bilanzdynamik
  • Pflege und Optimierung des Kreditportfolios durch Prognostizierung des Einflusses von Ausfällen auf die Rückstellungen
  • Mitwirkung bei der Bewertung der Leistungsfähigkeit (von Profitcentern, Produkten und Kunden)

Entscheidungsfindung

Ersetzen der vom Menschen zu bedienenden und alten IT-Systeme durch die cloudbasierte Lösung für ML-Entscheidungsmanagement einer neuen Generation
Herausforderungen
  • Steigerung der Effektivität des Verkaufstrichters. Mehr Umsatz ohne Erhöhung des akzeptierten Risikos
    1
  • Steigerung der Produktmenge pro Kunde und des Bankanteils im "Geldbeutel" des Kunden
    2
  • Maximieren des Kundenwertes im Kundenlebenszyklus (LTV) und Prognostizierung und Verringerung der Kundenabwanderung
    3
  • Verringerung der Kosten und Erhöhung der Geschwindigkeit bei der Kreditentscheidung und Kreditvergabe
    4
Herausforderungen
  • 1
    Steigerung der Effektivität des Verkaufstrichters. Mehr Umsatz ohne Erhöhung des akzeptierten Risikos
  • 2
    Steigerung der Produktmenge pro Kunde und des Bankanteils im "Geldbeutel" des Kunden
  • 3
    Maximieren des Kundenwertes im Kundenlebenszyklus (LTV) und Prognostizierung und Verringerung der Kundenabwanderung
  • 4
    Verringerung der Kosten und Erhöhung der Geschwindigkeit bei der Kreditentscheidung und Kreditvergabe
Grundlegende Features
  • Vollständiger Zyklus von Training und Bedienung des ML-Modells in der Cloud
  • Einfache und leichte Anbindung an jedes System für Geschäftsprozessmanagement bei der Kreditvergabe
  • Basiert auf den besten Software-Komponenten und Services für Modell-Lebenszyklusmanagement
  • Kann in privaten und öffentlichen Clouds wie Azure, AWS etc. bereitgestellt werden

IFRS9

Unternehmensweites Risikomanagement-System Finastra Fusion Risk mit den IFRS9-Funktionalitäten ergänzt mit einem Framework für regelmäßiges Training und Validierung von PD- bzw. LGD-Modellen
Herausforderungen
  • Umsetzung einer durchgängigen Automatisierung der IFRS9-Anforderungen: Einstufung der Finanzinstrumente, Messungen, Bewertung der erwarteten Verluste (ECL)
    1
  • Verbesserung der Einschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit zwecks der Ermittlung von angemessenen und ausreichenden Rückstellungen
    2
  • Erstellung eines Frameworks für regelmäßiges Training und Validierung von PD- und LGD-Modellen (Ausfallwahrscheinlichkeit/ Verlustquote bei Ausfall) im Hinblick auf die Qualitätsdynamik des Vermögensportfolios der Bank
    3
Herausforderungen
  • 1
    Umsetzung einer durchgängigen Automatisierung der IFRS9-Anforderungen: Einstufung der Finanzinstrumente, Messungen, Bewertung der erwarteten Verluste (ECL)
  • 2
    Verbesserung der Einschätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit zwecks der Ermittlung von angemessenen und ausreichenden Rückstellungen
  • 3
    Erstellung eines Frameworks für regelmäßiges Training und Validierung von PD- und LGD-Modellen (Ausfallwahrscheinlichkeit/ Verlustquote bei Ausfall) im Hinblick auf die Qualitätsdynamik des Vermögensportfolios der Bank
Grundlegende Features
  • Schnelle Implementierung dank der Out-of-the-Box-Standardkonfigurationen
  • Frühwarnsystem-Triggers (EWS) für Stufe II zur Messung, Überwachung und Verminderung des Branchenrisikos mit zukunftsweisenden Trends
  • Modellierungsframework zur Sicherstellung der Konformität mit den regulatorischen Anforderungen und den internen Risikobewertungsmethoden bei der Gewährleistung der angemessenen Rückstellungen
  • Cloud-Service verfügbar: IFRS9 SaaS mit Lakehouse für Entwicklung und Validierung von Modellen

Cloud-Datenplattform

Umsetzung einer effizienten Datenverarbeitungslösung anhand der langjährigen Erfahrung und Best Practices: Geschäftliche Probleme werden mittels moderner Cloud-Verarbeitungstools gelöst
Herausforderungen
  • Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform
    1
  • Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform
    2
  • Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum
    3
  • Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung
    4
  • Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft
    5
  • Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle
    6
Herausforderungen
  • 1
    Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform
  • 2
    Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform
  • 3
    Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum
  • 4
    Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung
  • 5
    Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft
  • 6
    Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle
Grundlegende Features
  • Fokus nicht auf die Infrastruktur sondern auf die geschäftlichen Aufgaben
  • Unter Einsatz von cloudbasierten Selbstbedienungstools können die Annahmen in Hinsicht auf die Geschäfte schnell geprüft werden
  • Mit Business Intelligence, Datensteuerung- und Datenqualität-Tools werden Daten für jeden klar und transparent
  • Absolute Kostenkontrolle: Keine Überzahlungen für nicht genutzte Kapazitäten
  • Datenanreicherung für darauffolgende Ziele von Business Intelligence (BI) und künstlicher Intelligenz (AI)
  • Beschleunigung der Datenlieferung und Erhöhung der Datenverfügbarkeit für geschäftliche Bedürfnisse
  • Implementierung der Prozesse von kontinuierlicher Integration/kontinuierlichen Bereistellung (CI/CD) unter Einsatz integrierter Datenverarbeitungsvorgänge

MLOps-Plattform

Implementierung einer zentralisierten MLOps-Plattform auf der Basis von allerbesten Open-Source-Komponenten für MLOps und kundenspezifischen Prozessen der Datenintegration/Datenbereitstellung
Herausforderungen
  • Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML
    1
  • Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle
    2
  • Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle
    3
  • Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features
    4
  • Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren
    5
  • Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen
    6
Herausforderungen
  • 1
    Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML
  • 2
    Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle
  • 3
    Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle
  • 4
    Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features
  • 5
    Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren
  • 6
    Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen
Grundlegende Features
  • Entfaltung mit Cloud (AWS, Azure) und standortbasiert (Kubernetes)
  • Unterstützung eines breiten Spektrums von ML-Bibliotheken und Frameworks: sklearn, tensorflow, xgboost, catboost usw.
  • Anbindung an mehrere Datenquellen: Postgres, Hive, Snowflake, Trino, Synapse usw.
  • Modernste Tools für die Entwicklung von Features
  • Verwaltung der Features von Modellen im Feature-Store
  • Dynamische Erstellung von Notizbüchern nach Vorlage für Ihr Team
  • Verfolgung von ML-Experimenten mittels des ML-Repository
  • Bereistellung komplexer Inferenzdiagramme: Modelle-Ensembles, A-/B-Tests, Mehrarmiger Bandit
  • Nachverfolgung und Wartung der produktiven Modelle in Echtzeit. Konfiguration-Dashboards unter Einsatz der Sets von verfügbaren Bildschirmen und Triggers

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