Combined Credit Control System

Projektübersicht

Das Combined Credit Control Projekt war eine groß angelegte Unternehmensinitiative bei Allianz Technology, die darauf abzielte, mehrere Legacy-Kreditkontrollsysteme in eine einzige, moderne, skalierbare Plattform zu konsolidieren, die Millionen von Nutzern in mehreren Märkten bedient.

Die Herausforderung

Allianz hatte mehrere getrennte Kreditkontrollsysteme in verschiedenen Märkten und Geschäftsbereichen:

• Legacy-Systeme: Mehrere veraltete Systeme mit unterschiedlichen Technologien
• Dateninkonsistenz: Keine einheitliche Sicht auf Kundenkreditinformationen
• Skalierungsprobleme: Systeme konnten wachsende Transaktionsvolumen nicht bewältigen
• Regulatory Compliance: Bedarf an verbesserter Berichterstattung und Audit-Funktionen

Lösungsarchitektur

Technologie-Stack

• Backend: Java mit Spring Boot Framework
• Microservices: Spring Cloud für verteilte Systeme
• Datenbank: PostgreSQL für ACID-Compliance
• Infrastruktur: Azure mit Kubernetes-Orchestrierung
• Message Queue: Apache Kafka für Event-Streaming
• Cache: Redis für Session- und Daten-Caching

Hauptfunktionen

1. Einheitliche Kreditbewertungs-Engine

• Echtzeit-Kreditscore-Algorithmen
• Machine Learning-Modelle für Risikobewertung
• Integration mit externen Auskunfteien
• Automatisierte Entscheidungsworkflows mit Geschäftsregeln

2. Skalierbare Microservices-Architektur

• Service-orientierte Architektur mit klaren Domain-Grenzen
• Event-getriebene Kommunikation zwischen Services
• Circuit Breaker und Retry-Mechanismen für Ausfallsicherheit
• Zentralisierte Konfigurationsverwaltung

3. Echtzeit-Dashboard & Reporting

• Executive Dashboards mit KPI-Visualisierung
• Echtzeit-Überwachung von Kreditportfolios
• Automatisierte regulatorische Berichterstattung
• Individueller Report Builder für Geschäftsanwender

Technische Errungenschaften

Performance-Verbesserungen

• Antwortzeit: Reduziert von 8-12 Sekunden auf <2 Sekunden
• Durchsatz: Verarbeitungskapazität um 300% erhöht
• Verfügbarkeit: 99,9% Uptime SLA erreicht
• Datenverarbeitung: Verarbeitung von 1M+ Transaktionen pro Tag

Sicherheit & Compliance

• DSGVO-Compliance: Vollständige Datenschutzimplementierung
• SOX-Compliance: Vollständige Audit-Trails und Kontrollen
• Sicherheit: Mehrschichtige Sicherheit mit OAuth 2.0 und JWT
• Datenverschlüsselung: End-to-End-Verschlüsselung für sensible Daten

Implementierungsherausforderungen & Lösungen

Herausforderung 1: Datenmigration

Problem: Migration von 10+ Jahren Kreditdaten aus Legacy-Systemen Lösung:

• Erstellung angepasster ETL-Pipelines mit Datenvalidierung
• Implementierung einer Zero-Downtime-Migrationsstrategie
• Entwicklung von Datenabgleichstools

Herausforderung 2: Systemintegration

Problem: Integration mit 50+ internen und externen Systemen Lösung:

• Design eines API-Gateways mit Rate Limiting
• Implementierung einer event-getriebenen Architektur
• Erstellung standardisierter Integrationsmuster

Herausforderung 3: Performance unter Last

Problem: System musste Spitzenlasten während der Geschäftszeiten bewältigen Lösung:

• Implementierung horizontaler Skalierung mit Kubernetes
• Verwendung von Caching-Strategien mit Redis
• Optimierung von Datenbankabfragen und Indexierung

Ergebnisse & Auswirkungen

Geschäftsauswirkungen

• Kostenreduzierung: 40% Reduzierung der Betriebskosten
• Bearbeitungszeit: 60% schnellere Kreditentscheidungen
• Genauigkeit: 40% Verbesserung der Risikobewertungsgenauigkeit
• Benutzerzufriedenheit: 90%+ Benutzerzufriedenheitsscore
• Regulatory: Null Compliance-Probleme seit dem Start

Technische Metriken

• Code-Qualität: 95%+ Testabdeckung beibehalten
• Performance: Sub-2-Sekunden-Antwortzeiten konstant gehalten
• Zuverlässigkeit: 99,9% Uptime konsistent erreicht
• Skalierbarkeit: Erfolgreich 300% erhöhte Last bewältigt

Teamführung

Als Senior Lead Developer und Architekt war ich verantwortlich für:

• Technische Führung: Führung eines Teams von 12 Entwicklern
• Architektur-Design: Erstellung skalierbarer Microservices-Architektur
• Code-Qualität: Etablierung von Coding-Standards und Review-Prozessen
• Stakeholder-Management: Regelmäßige Kommunikation mit Geschäftsstakeholdern
• Mentoring: Anleitung von Junior-Entwicklern und Wissensaustausch-Sessions

Schlüsseltechnologien & Tools

• Java & Spring: Core Backend-Entwicklung mit Spring Boot und Spring Cloud
• Microservices: Service Mesh mit Azure Service Fabric
• Azure Cloud: Vollständig cloud-native Deployment mit AKS
• Kubernetes: Container-Orchestrierung und Auto-Scaling
• PostgreSQL: Primäre Datenbank mit Read-Replikas
• Apache Kafka: Event-Streaming und Message-Processing
• Redis: Caching-Layer für verbesserte Performance
• Docker: Containerisierung für konsistente Deployments

Zukunftserweiterungen

Das System wurde mit Erweiterbarkeit im Hinterkopf entwickelt:

• KI-Integration: Erweiterte Machine Learning-Modelle für Risikobewertung
• Echtzeit-Analytics: Fortgeschrittene prädiktive Analytik-Funktionen
• Mobile Integration: API-Unterstützung für mobile Anwendungen
• Partner-Ökosystem: Öffentliche APIs für Drittanbieter-Integrationen

Dieses Projekt demonstriert Expertise in unternehmensweiter Systemarchitektur, Java/Spring-Entwicklung, Cloud-Technologien und Führung technischer Teams in regulierten Finanzdienstleistungsumgebungen.