Versicherungsbranche — Automatisierte Datenverarbeitung & Validierung
Aufbau automatisierter Validierungs- und Verarbeitungs-Pipelines zur Verbesserung der Datenqualität.
Fallstudien ansehenDiese Fallstudie zeigt, wie eine Bank durch strukturierte Datenmigration, automatisierte Validierung und standardisierte Prozess-Workflows Legacy-Systeme sicher zusammengeführt und Backoffice-Abläufe deutlich beschleunigt hat.
Die Bank arbeitete mit heterogenen Alt-Systemen, inkonsistenten Datenstrukturen und manuellen Abgleichprozessen. Das führte zu langen Bearbeitungszeiten, erhöhtem Prüfaufwand und Compliance-Unsicherheit.
Die Bank arbeitete mit heterogenen Alt-Systemen, inkonsistenten Datenstrukturen und manuellen Abgleichprozessen. Das führte zu langen Bearbeitungszeiten, erhöhtem Prüfaufwand und Compliance-Unsicherheit.
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Nach einem Strategiegespräch mit mir entwickelte ich passgenaue Strategien und Maßnahmen, die zu dem nachhaltigen Erfolg führten. Diese finden Sie im Folgenden aufgelistet.
Automatisierte Normalisierung und Mapping-Regeln sorgen für konsistente Zielstrukturen vor der Migration.
Iterative Migrationsläufe mit integrierten Validierungen und Rückfall-Szenarien minimieren Risiken und garantieren Datenintegrität.
End-to-end Audit-Protokolle, verschlüsselte Speicherung und automatisierte Prüfungen sichern regulatorische Anforderungen und Nachvollziehbarkeit.
Die Implementierung dieser verschiedenen Lösungen und Methoden führte zu überzeugenden Ergebnissen für die Bank:
−42 % — Backoffice-Abläufe und Batch-Jobs liefen deutlich schneller.
+31 % — Auffälligkeiten und Abweichungen werden früher erkannt.
−20 % — durch konsistente Migration und automatisierte Prüfungen.
Die Implementierung dieser verschiedenen Lösungen und Methoden führte zu überzeugenden Ergebnissen für die Bank:
−42 % — Backoffice-Abläufe und Batch-Jobs liefen deutlich schneller.
+31 % — Auffälligkeiten und Abweichungen werden früher erkannt.
−20 % — durch konsistente Migration und automatisierte Prüfungen.