FALLSTUDIEN

Effektive Entwicklung und Wartung von Kernsystemen für 3 Länder

Das Cardif Shared Services Centre bietet IT-Dienstleistungen für BNP Paribas Cardif in der Tschechischen Republik, der Slowakei und Österreich an. Profinit entwickelt und wartet eines der vom Shared Service Center betriebenen Kernversicherungssysteme. Unsere Dienstleistungen haben sich in einer transparenten und schnellen Übergangsphase sehr gut bewährt und es wurden mehrere Softwareprozess-Optimierungen vorgenommen. Unsere technischen Verbesserungen haben zu einer 50%igen Steigerung der Effektivität beigetragen und es uns ermöglicht, die Produkteinführungszeit für neue Anforderungen wesentlich zu verkürzen. Derzeit läuft unser Kernsystem stabil und zuverlässig, unterstützt somit das Kundengeschäft und ermöglicht es BNP Paribas Cardif der Konkurrenz voraus zu bleiben. Darüber hinaus ist Profinit ein zuverlässiger und vertrauensvoller Anbieter für Anwendungsmanagement-Dienstleistungen für das Cardif Shared Services Centre.

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Ausgelagertes Internet-Banking mit 30% Ersparnissen

sIT Solutions ist der IT-Dienstleistungspartner für die Erste Group und ist für die Entwicklung, Implementierung und Wartung der Bank-Software für etwa 4.000 Anwender verantwortlich. Für die Erste Group IT bieten wir ein vollständiges Outsourcing der Internet- und Mobile-Banking-Entwicklung einschließlich der Systemintegration. Dank der Kombination aus toller Prozessoptimierung und unserem hervorragenden Team konnten wir für unseren Kunden 30%ige Budgetersparungen erzielen.

Kurzzeitige Produkteinführung für Nichtlebensversichungsprodukte

KBC Global Services NV ist der IT-Partner für die KBC Group und liefert IT-Dienstleistungen für Finanzunternehmen innerhalb dieser Gruppe. ČSOB Pojišťovna („KBC Insurance“) ist ein solches Unternehmen, für das wir seit 1998 Softwaresysteme und Anwendungsmanagement-Outsourcing liefern. Das Mitarbeitsprinzip basiert auf Nearshoring, da der Kunde sich in ČSOB Pojišťovna („KBC Insurance“) befindet, etwa 150 Kilometer von Prag entfernt, während unser Team in unseren Büroräumen in Prag arbeitet. Die Teamgröße schwankt abhängig von den aktuellen Kundenanforderungen zwischen 4 bis 20 Experten, wobei wir weiterhin sowohl für die Qualität unserer Dienstleistungen als auch die Erhaltung des erforderlichen Know-hows trotz der Skalierung haften, und dies mit kontinuierlichem Erfolg.

Datenmigration zu einem neuen Kernsystem für einen Telekommunikationsanbieter

Das Produktportfolio von O2 hat über die Jahre mehrere grundlegenge Transformationen durchgemacht. Die Besitzerstruktur und somit auch die Firmenstrategie haben sich stark verändert. Dank diverser Erwerbe schmolz das Unternehmen mit vielen anderen zusammen, deren IS-Infrastruktur darauffolgend in die Originaleinrichtungen von O2 integriert werden mussten.

Zwangsläufig gelang also O2 an einem Punkt, wo die IS-Komplexität dermaßen komplex geworden ist, sodass sie ein ernsthaftes Hindernis für Wettbewerbsfähigkeit der Firma wurde, und auch ihr Vermögen, flexibel auf die Marktnachfrage zu reagieren. Um dieses Problem zu lösen, startete O2 in 2014 ein extensives Projekt, das sog. Simple Online Company (SOC).

Profinit lieferte diesbezüglich eine detaillierte Planung inklusive eines auf die Minute genauen Zeitplans für die erste Phase des SOC-Projekts. Wir waren verantwortlich für das Management und Koordination von 60 betroffenen Systemen, haben eine Datenmigration von zehn veralteten Systemen vorbereitet und durchgeführt, und außerdem die Anwendungen von sieben neu eingeführten Systemen geändert. Die Migration bestand nicht nur aus der physischen Bewegung der Daten, sondern auch aus einer fortgeschrittenen Datentransformation aufgrund unterschiedlicher Systemlogik. Außerdem setzten wir auch Vereinfachungen im Produktportfolio, oder Stornierungen und Erschaffung von Pauschalen, Kundenpaketen, und anderen zusätzlichen Dienstleistungen um.

Big-Data-Technologie-Stack für eine TOP 5 Bank

Wir haben ein gesamtes Big-Data-Stack basierend auf Hadoop und Apache Spark für eine der größten Banken Europas geliefert.

IoT Datenstromverarbeitung in Echtzeit

Wir haben eine Lösung entworfen, die IoT Datenströme in Echtzeit verarbeitet – basierend auf Apache Kafka und Hadoop.

Big-Data-Management-Plattform

Wir waren an der Entwicklung einer Big-Data-Management-Plattform für ein Telekommunikationsunternehmen in Deutschland beteiligt. Unsere Aufgabe war es ausgewählte bestehende Business-Intelligence-Systeme zu ersetzen, was das Speichern, sowie die Integration und Analyse von großen Datenmengen beanspruchte. Dafür setzten wir die modernsten „State-of-the-art“-Werkzeuge und entsprechende Technologien ein.

Ratendetektor für eine große europäische Bank

Die Mehrheit des Gewinns im modernen Privatkundengeschäft stammt von Kreditprodukten. Bedauerlicherweise leihen sich aber nicht alle Klienten Geld von ihrer Hauptbank. Unser Modell ist also so gebaut, um alle auswärtigen Ratenzahlungen an andere Banken und Kreditanstalten zu identifizieren. Somit kann das gesamte Kreditschlachtfeld direkt vor die Augen der jeweiligen Bank ausgebreitet werden. Dies schafft eine tolle Gelegenheit den Kunden maßgeschneiderte Darlehensübertragungen oder eine Konsolidierung anzubieten.

Haushaltsdetektor für eine Challenger Bank

Sowohl in der Telekommunikation als auch im Bankwesen gibt es genügend Daten, um auf Familienbeziehungen zwischen Kunden zu schließen. Mit zugehörigen Daten über Kartenzahlungen, Anrufe, und Geolocation können Personen im Raum und Zeit verbunden werden. Fügt man noch einfache Demographie hinzu, dann kann ein überraschend präzises Modell erstellt werden, das den Ehepartner, Elternteil, oder Geschwister, usw. einer Person identifizieren kann. In manchen Ländern ist diese Art von Data Mining nicht legal anwendbar. In andere Staaten sind die Regelungen jedoch nicht so strikt. Somit kann die Bank dieses Wissen nutzen um das Kreditrisiko eines Kunden in Rücksicht auf Familienmitglieder anzupassen, oder kann so ein Telekommunikationsunternehmen dem Kunden besser abgezielte Angebote machen.

Zinssatz-Optimiser für eine Challenger Bank

Die Zinssatzsetzung ist ein kompliziertes Problem. Setzt man die Raten zu niedrig, vermindert man den eigenen Gewinn. Setzt man sie aber zu hoch, dann sind sie nicht attraktiv genug für die Kunden, die sich schließlich woanders umsehen. Der Wettbewerb ist sehr stark, vor allem online. Die meisten Banken orientieren sich am Kreditrisiko der jeweiligen Kundengruppe und der Wahrscheinlichkeit deren Ausfalls. Diese Methode can jedoch optimiert werden. Gibt man Klienten, die presiempfindlicher sind, einen Vorteil auf Kosten von Kunden, die es weniger kümmert, so kann man den durchschnittlichen Zinssatz auf demselben Niveau erhalten, wobei aber die Annahmerate verbessert, Fluktuation gesenkt, und der Gewinn gesteigert werden. Das alles im Rahmen der strikten Bankvorschriften.