Branche - Fintech

Engineering für Systeme, bei denen ein Fehler in einer aufsichtsrechtlichen Meldung auftaucht.

Ihr Betrugsmodell muss seine Entscheidungen gegenüber der Compliance erklären können. Ihre Zahlungsinfrastruktur muss neues Volumen und neue Anbieter überstehen. Ihre KI-Features gehen erst live, wenn die Rechtsabteilung einen vollständigen Audit-Trail hat. Im regulierten Fintech-Bereich zeigen sich die Engineering-Konsequenzen nicht nur technisch — sie tauchen in Audits, Investoren-Reviews und aufsichtsrechtlichen Meldungen auf.

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Hinweis zur Compliance

Wir sind ein Engineering-Unternehmen, keine Compliance-Beratung. Wir bauen Systeme, die auf Compliance ausgelegt sind — mit vollständigen Audit-Trails, erklärbaren Entscheidungspfaden und Human-in-the-Loop-Kontrollen, wo erforderlich. Die finale Compliance-Freigabe liegt bei Ihrem Rechts- und Risikoteam.

Wo wir helfen

Die Engineering-Probleme, die wir im Fintech-Bereich am häufigsten sehen.

Das sind keine hypothetischen Szenarien. Sie stammen aus Audits und Engagements mit finanzierten Fintech-Unternehmen in Zahlungsverkehr, Kreditvergabe und compliance-nahem SaaS.

Betrugs- und Risikosysteme, die nicht skalieren

Regelbasierte Betrugsengines stoßen bei Skalierung an Grenzen — Fehlalarme untergraben das Kundenvertrauen, während verpasste Muster die Verluste eskalieren lassen. ML-basierte Modelle driften und benötigen laufende Neuvalidierung. Wenn Risikobewertung in Millisekunden laufen und ihre Entscheidungen gegenüber der Compliance erklären muss, muss das Engineering beide Seiten abdecken.

Zahlungsinfrastruktur, die mit Klebeband zusammengehalten wird

Integrationen, die für einen Anbieter gebaut wurden und jetzt vier unterstützen müssen. Abwicklungslogik, die nie für das aktuelle Volumen ausgelegt war. Die Kosten eines Fehlers hier sind nicht nur technischer Natur.

Compliance-Automatisierung, die mehr Aufwand schafft, als sie einspart

Reporting-Pipelines, die manuelle Prüfung erfordern. Audit-Logs, die technisch vorhanden, aber praktisch unbrauchbar sind. AML- und KYC-Workflows, die das Onboarding verlangsamen, ohne die Risikoreduktion zu rechtfertigen.

KI-Features, die die Rechtsabteilung ohne Nachweise nicht freigibt

LLM-gestützte Kreditprüfung, Dokumentenklassifizierung, Anomalieerkennung — wertvoll, aber sie brauchen Erklärbarkeit, Audit-Trails und Human-in-the-Loop-Design, bevor sie in die Nähe der Produktion kommen.

Dateninfrastruktur, die nicht für Echtzeit gebaut ist

Batch-Pipelines, die Risikoentscheidungen veralten lassen. Event Sourcing, das später hinzugefügt wurde und nie vollständig die Batch-Ebene ersetzt hat. Analytics, die nicht beantworten können, wie hoch das aktuelle Exposure ist.

Plattform zu fragil, um neue Kunden aufzunehmen

Multi-Tenancy, die im Nachhinein angeflanscht wurde. Konfigurationsmanagement, das eine Tabellenkalkulation ist. Infrastruktur, die funktioniert — bis ein neuer Enterprise-Kunde nach SLAs fragt.

Ein neues Fintech-Produkt auf einer regulierten Grundlage aufbauen

Neue Fintech-Produkte tauschen Architekturqualität oft gegen Time-to-Market — und verbringen die nächsten zwei Jahre damit, Datenmodell, Audit-Trail und Compliance-Design nachzurüsten, die sie ausgelassen haben. Die richtige Grundlage kostet einmal weniger, als sie unter einer Compliance-Deadline nachträglich zu bauen.

Lösungen, die Fachexperten erfordern

Manche Engagements überspannen Branchen und technische Herausforderungen zugleich. Entdecken Sie die vollständige Lösungsübersicht, um die passende zu finden.

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Nachgewiesene Ergebnisse

Was vergleichbare Engagements geliefert haben.

Fintech - Series BRisiko & Kreditprüfung
Produktive Risikobewertungsplattform vom Whiteboard in 14 Wochen

Eine wachstumsstarke Kreditplattform brauchte ein ML-basiertes Kreditprüfungsmodell mit voller Nachvollziehbarkeit — jede Entscheidung rückverfolgbar, wiederholbar und gegenüber dem Compliance-Team erklärbar. Wir bauten die Inferenz-Architektur, das Eval-Framework und das Shadow-Rollout. Das System verarbeitet heute 11.000 Kreditentscheidungen pro Tag mit vollständigem Audit-Trail.

TypeScriptPyTorchGCPKafka
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FinTechPlattformmodernisierung
PHP-Monolith ersetzt — PCI-DSS Level 1 zertifiziert, 12-Mio.-€-Series-C freigegeben

Eine Zahlungsplattform mit 40 Mio. € Jahresvolumen lief auf einem fragilen PHP-Monolithen, der die Compliance-Zertifizierung und die Investoren-Due-Diligence blockierte. Wir ersetzten ihn durch eine ereignisgesteuerte Microservices-Architektur — mit PCI-DSS-Level-1-Zertifizierung, 68 % geringerer Transaktionslatenz und der Beseitigung des technischen Hindernisses, das den Series-C-Abschluss des Kunden ermöglichte.

Node.jsPostgreSQLKafkaAWS
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FinTechCompliance-Automatisierung
Zollanmeldungen in unter 90 Sekunden verarbeitet — 100 % Compliance über CDS, CCS-UK, CNS, DEFRA

Eine Zollmakler-Plattform verarbeitete Anmeldungen manuell — stundenlange Arbeit pro Sendung, mit Compliance-Risiko bei jedem Schritt. Wir bauten automatisierte Anmeldungsverarbeitung über vier britische und EU-Zollsysteme, wodurch jede Anmeldung von Stunden auf unter 90 Sekunden reduziert wurde — bei 99,9 % Plattformverfügbarkeit und vollständigem Audit-Trail.

PythonNode.jsPostgreSQLAWS
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Systemtypen

Was wir für Fintech-Teams bauen.

Das sind die Kategorien von Fintech-Systemen, die wir am häufigsten bauen und modernisieren. Ist Ihres nicht dabei, ist ein 30-minütiges Gespräch der schnellste Weg herauszufinden, ob wir die richtige Wahl sind.

  • Kreditprüfungs- und Risikobewertungsplattformen
  • Betrugserkennungs-Pipelines (Regeln + ML-Hybrid)
  • Zahlungsverarbeitungs- und Abwicklungssysteme
  • KYC/AML-Workflow-Automatisierung
  • Echtzeit-Daten- und Event-Streaming-Infrastruktur
  • Compliance-Reporting- und Audit-Trail-Systeme
  • KI-gestützte Dokumentenprüfung mit Human-in-the-Loop
  • Multi-Tenant-Plattformarchitektur
  • Neobank- und Digital-Banking-Plattformentwicklung
Selected work

Eine Zahlungsplattform modernisiert, ohne den Betrieb zu unterbrechen.

Kundenfeedback

Was Kunden über die Zusammenarbeit mit uns sagen.

We brought Insoftex in after our second failed attempt at productionising the model. In six weeks they rebuilt the inference layer, instrumented it properly, and gave us an eval harness our own team could extend. They told us no twice during the engagement — both times they were right.
Jonathan Langley

Jonathan Langley

CTO · Azarc · UK

This has been an amazing experience working with Insoftex, between the communication, the collaboration, and commitment to delivering results it has exceeded our hopes.
Madison Pratt

Madison Pratt

CTO · DLTChain · Canada

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