Fallstudie: Finanzdienstleistung

Wie SwiftPay die Transaktionsdaten-Integrität sicherte.

Ein Blick hinter die Kulissen, wie wir einem der führenden FinTech-Unternehmen Europas halfen, komplexe Bankformate zu standardisieren und die Reporting-Zeit zu halbieren.

SwiftPay Team im modernen Finanz-Büro bei der Analyse von Datenstrukturen

Die Herausforderung: Inkompatible Bankformate

SwiftPay verarbeitete täglich Millionen von Transaktionen aus über 200 verschiedenen Partnerbanken. Das Ergebnis war ein Datenchaos, das manuelle Korrekturen erforderte.

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Fragmentierte Datenquellen

Verschiedene Schnittstellen (SWIFT, SEPA, lokale CSV-Exports) lieferten inkonsistente Datentypen und fehlende Felder, was zu Abstürzen in der Legacy-Software führte.

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Hohe Fehlerquote

Ohne automatisierte Validierung lag die Rate an fehlerhaften Buchungen bei 12%, was enorme Nachbearbeitungskosten und Compliance-Risiken zur Folge hatte.

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Veraltete Reports

Das Erstellen des täglichen Management-Reports dauerte bis zu 6 Stunden, da Data Engineers manuell Daten säuberten, bevor die Analyse beginnen konnte.

Die Lösung

Deployment der DataForge Engine

Wir implementierten die DataForge Enterprise Edition direkt in die Datenpipeline von SwiftPay. Unsere KI-gestützte Engine lernte die spezifischen Abweichungen der Partnerbanken kennen und standardisierte die Daten in Echtzeit.

  • Automatisches Schema-Mapping: Datenstrukturen werden dynamisch an das interne Master-Modell angepasst.
  • Real-Time Deduplizierung: Doppelte Transaktionen werden sofort erkannt und konsolidiert.
  • Zero-Touch Validierung: Inkonsistente Daten werden isoliert und bereinigt, ohne den Hauptprozess zu stoppen.
// DataForge Transformation Log
> Input: Raw_BankFeed_SWIFT.csv
> Detecting schema... [OK]
> Cleaning anomalies... [245 rows fixed]
> Mapping currency codes... [ISO 4217 applied]
> Deduplication check... [12 duplicates merged]
> Output: Standardized_Transactions.json
> Status: Success

Die Engine verarbeitet komplexe Transformationen in Millisekunden, bevor die Daten das Warehouse erreichen.

Das Ergebnis

Messbare Effizienzsteigerung innerhalb der ersten 3 Monate nach dem Go-Live.

40%

Reduktion der Datenfehlerquote

2x

Schnellere Report-Generierung

100%

DSGVO Compliance

"DataForge hat unsere Dateninfrastruktur nicht nur bereinigt, sondern uns strategische Agilität zurückgegeben. Wir können jetzt in Echtzeit auf Marktveränderungen reagieren."

Dr. Markus Weber
CTO bei SwiftPay GmbH