Kategorie: Opinion & Lessons Learned

Meinungen, Retrospektiven und Erfahrungen aus Projekten.

  • Plattform? Architektur! Warum im Meldewesen die falsche Frage gestellt wird

    Plattform? Architektur! Warum im Meldewesen die falsche Frage gestellt wird

    Meinungsbeitrag

    Ich lese gerade viel über Meldewesen-Plattformen, denn das Thema ist allgegenwärtig: Jeder hat eine, jeder braucht eine, jeder kauft eine. Aber wenn ich genauer hinschaue, merke ich: Die Frage, die gestellt wird, ist Welche Plattform? – nicht Welche Architektur?

    Das ist ein Problem.

    „Plattform“ ist ein Vermarktungsbegriff

    Wolters Kluwer, Regnology – sie alle nennen ihr Produkt „Plattform“. Das ist legitim, aber der Begriff transportiert keine Architekturentscheidung. Er transportiert lediglich ein Leistungsversprechen, während das, was unter der Haube passiert, meistens unsichtbar bleibt:

    • Wo liegt die Daten-Ownership – beim Kunden oder in der Plattform?
    • Wie eng sind fachliche Logik und technische Implementierung gekoppelt?
    • Was passiert, wenn BIRD/IReF die Anforderungen ändert – ist die Logik austauschbar oder einbetoniert?
    • Wer versteht noch, was die Plattform eigentlich tut – der Anbieter, der Kunde, niemand?

    Wenn ein Datenfehler auftritt, weiß oft niemand mehr, wo er entsteht. Nicht weil die Menschen inkompetent sind, sondern weil die Plattform eine Blackbox geworden ist.

    Plattform vs. Architektur: Der Unterschied

    Plattform-DenkenArchitektur-Denken
    Wir brauchen eine LösungWir brauchen ein Modell
    Fokus: Features & LizenzenFokus: Schichten, Übergänge, Ownership
    Datenfluss ist Sache des AnbietersDatenfluss ist dokumentiert & verstanden
    Fehlersuche endet beim Support-TicketFehlersuche beginnt im eigenen Haus
    Abhängigkeit wächst mit jeder VersionUnabhängigkeit durch Verständnis
    Wechsel = ProjektWechsel = kalkulierbar

    BIRD ist kein Datenbuch – BIRD ist Architektur

    IReF/BIRD ist im Kern eine explizite Architekturentscheidung der EZB: Input Layer, Transformation Layer, Output Layer. Da definierte Attribute, klare Schichtgrenzen und nachvollziehbare Transformationslogik festgelegt sind, bietet BIRD genau das, was fehlt, wenn nur über Plattformen gesprochen wird: Transparenz über Datenflüsse, Verantwortung für Datenübergänge und Klarheit darüber, wo Logik sitzt und wer sie verantwortet.

    Wer BIRD wirklich versteht, versteht Architektur. Und wer Architektur versteht, kann Plattformen beurteilen, steuern – und im Zweifelsfall wechseln.

    Die provokante These

    Banken, die nur Plattformen kaufen, ohne Architektur zu verstehen, geben Kontrolle ab – über ihre Daten, über ihre Prozesse und über ihre Fähigkeit, Fehler zu verstehen und zu beheben.

    Das ist kein Vorwurf an die Anbieter, sondern ein Aufruf an die Fachbereiche. Architektur-Kompetenz gehört nicht nur in die IT, sondern auch in die Fachbereiche, die mit den Daten arbeiten, die Meldungen verantworten und die Qualität sichern. Im Meldewesen sind das wir.

    Und noch eine schärfere Frage: Was, wenn die Daten gar nicht granular genug sind?

    Eine Meldewesen-Plattform ist im Kern eine Maschine, die Daten in Meldepositionen transformiert. Wenn die Quelldaten nicht granularer werden, macht die Plattform dasselbe wie vorher – nur teurer und mit mehr Abhängigkeit.

    Plattformen lösen keine Datenprobleme. Sie verarbeiten Daten.

    IReF fordert explizit granularere Daten auf Einzelgeschäftsebene, da dies keine Softwareanforderung ist, sondern eine Datenanforderung. Die Entscheidung „wir kaufen eine neue Plattform für IReF“, ohne gleichzeitig die Datengranularität zu adressieren, ist deshalb im besten Fall unvollständig und im schlechtesten Fall eine teure Ablenkung.

    Die Fragen, die vorher gestellt werden müssten:

    • Welche Daten fehlen uns heute auf Einzelgeschäftsebene?
    • Welche Quellsysteme liefern noch aggregiert statt granular?
    • Wer ist verantwortlich für die Datenanreicherung – Meldewesen, IT, Rechnungswesen?
    • Was muss sich in der Datenhaltung ändern, bevor eine neue Plattform Sinn ergibt?

    Eine Plattform, die nicht-granulare Daten schneller verarbeitet, löst kein Problem. Sie beschleunigt es.

    Was ich mir wünsche

    • Mehr Gespräche über Datenflüsse – nicht nur über Features
    • Mehr Fragen an Anbieter: Wie ist eure Transformationslogik dokumentiert?
    • Mehr BIRD-Kompetenz in den Fachbereichen – nicht nur bei der IT
    • Weniger Welche Plattform? – mehr Welche Architektur?

    Eine gute Plattform und eine gute Architektur schließen sich zwar nicht aus, aber man braucht Architektur-Kompetenz, um eine Plattform beurteilen zu können – nicht andersherum.

    Ausblick: Das Ende der Blackbox-Plattform?

    Das Data Point Model (DPM) – das Metadatenmodell hinter CoRep, FinRep und den bisherigen EBA-Rahmenwerken – denkt vom Output her: Was muss gemeldet werden? BIRD hingegen denkt vom Input her: Welche Daten existieren, und wie werden sie transformiert?

    Das ist ein fundamentaler Paradigmenwechsel, der eine logische Konsequenz für die Architektur hat. Da BIRD als gemeinsames Datenmodell dient, zeichnet sich langfristig eine Struktur ab, die einem Data Warehouse näher ist als einer klassischen Meldeplattform – Staging Layer, Core Layer, Reporting Layer – nur eben regulär. Transparent, schichtenbasiert, mit Datenhoheit beim Kunden.

    Die Meldeplattform würde damit zur Ausgabeschicht, weil die Logik nicht mehr in ihr steckt, sondern darunter.

    Transparente Schichten, austauschbare Ausgabeschicht, Datenhoheit beim Kunden – nicht trotz Regulierung, sondern durch sie.

    Wer diesen Gedanken zu Ende denkt, landet bei Microservices, die sich an einer gemeinsamen Datenbasis bedienen, sodass jeder Melderahmen als eigenständiger Service fungiert – austauschbar, testbar, unabhängig. CoRep als Service, AnaCredit als Service, LCR als Service. Alle lesen aus derselben granularen, BIRD-konformen Datenbasis.

    Änderung in IReF? Nur der IReF-Service wird angefasst, während alle anderen Rahmen unberührt bleiben. Neue Anforderung? Neuer Service – kein Plattform-Release.

    Das ist kein Zukunftsroman, sondern der logische nächste Schritt aus dem, was BIRD architektonisch vorgibt. Dazu mehr in einem eigenen Artikel.


    Wie seht ihr das? Habt ihr das Gefühl, dass Architektur-Fragen im Meldewesen zu kurz kommen – oder übertreibe ich? Ich freue mich auf die Diskussion, auch – und gerade – auf Widerspruch.

    #Meldewesen #BIRD #IReF #Architektur #Datenqualität #DataGovernance #Bankenmeldewesen #RegulatoryDataScientist #Meinung

  • Wo fange ich an? Wie ich den KI-Einstieg gefunden habe – und was mir geholfen hätte

    Wo fange ich an? Wie ich den KI-Einstieg gefunden habe – und was mir geholfen hätte

    Teil 3 der Serie „Von Meldewesen zu KI“ – Von Markus H., Manager msg for banking ag

    Ich stand vor dem Wald. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, LangChain, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow, RAG, Fine-Tuning, Prompt Engineering, Agenten, Copiloten – und das war nur, was ich an einem Nachmittag gegoogelt hatte. Jeder schien zu wissen, wo er anfangen soll. Ich nicht.

    Das Paralysis-Problem

    Das Ironische: Je mehr ich recherchierte, desto weniger wusste ich, womit ich anfangen sollte. Jeder Artikel empfahl etwas anderes. Jeder LinkedIn-Post klang als wäre es selbstverständlich. Und ich saß da mit meinem Meldewesen-Hintergrund und dachte:

    Für wen ist das eigentlich geschrieben? Nicht für mich.

    Die meisten Einstiegsguides setzen entweder null technisches Verständnis voraus – oder ein abgeschlossenes Informatikstudium. Die Mitte, in der ich mich befand, wurde kaum adressiert.

    Was mir wirklich geholfen hat: Die Frage anders stellen

    Statt Was soll ich lernen? habe ich angefangen zu fragen:

    Was will ich damit lösen?

    Bei mir war die Antwort konkret: Ich hatte eine Idee – Datenqualitätsprüfung im BIRD-Umfeld, früher, automatisierter, weniger reaktiv. Ich wusste noch nicht, ob das mit KI funktioniert. Ich wusste noch nicht, wie.

    Und ich habe auch nicht eine präzise Frage gestellt und auf die perfekte Antwort gewartet. Ich habe eine Konversation gestartet. Mit Claude. Ohne klares Ziel, ohne fertigen Plan – einfach Ich habe dieses Problem, lass uns darüber reden.

    Das hat alles verändert. Plötzlich war der Wald kein Wald mehr – sondern ein Pfad.

    Mein tatsächlicher Einstieg – ohne Umwege

    Schritt 1: Eine Spielwiese bauen – so einfach wie möglich

    Ich habe nicht mit der perfekten lokalen Umgebung angefangen. Ich habe mit Google Colab angefangen – Browser auf, Python läuft, fertig. Kein Setup, keine Installation, kein warum funktioniert das nicht.

    Phase 1: Google Colab (Einstieg)Phase 2: Lokal / Cloud (Vertiefen)
    Browser auf, sofort startklarAnaconda & VS Code lokal installieren
    Kein lokales Setup nötigVolle Kontrolle über Umgebung
    Kostenlos, GPU auf KnopfdruckUnternehmens-AWS als nächster Schritt
    Ideal zum ersten AusprobierenWenn klar ist: Ich bleibe dran

    Schritt 2: Einen Kurs – aber den richtigen

    Ich habe nicht zehn Kurse angefangen. Ich habe einen durchgezogen. Das ist der Unterschied.

    RessourceWarum empfehlenswertFür wen
    fast.ai (kostenlos)Top-down-Ansatz: erst das Ergebnis, dann das Warum. Passt zu Praktikern.Wer Ergebnisse vor Theorie will
    Kaggle Learn (kostenlos)SQL & Python in je 4–6h, direkt im Browser. Kein Setup.Absoluter Einstieg, sofort anwendbar
    Hands-On ML – Aurélien GéronDas Standardwerk. Praxisnah, vollständig, gut erklärt.Wer es gründlich angehen will
    The 100-Page ML Book – BurkovKompakt, präzise. Kein überflüssiges Wort.Zum Nachschlagen & Überblick behalten
    DeepLearning.AI auf CourseraPrompt Engineering für Entwickler – auch ohne Code-Erfahrung umsetzbar.Für den LLM-Schwerpunkt

    Schritt 3: KI als tägliches Werkzeug – nicht als Projekt

    Den größten Sprung hat nicht ein Kurs gebracht. Sondern die Entscheidung, Perplexity und Claude täglich zu nutzen – für Recherche, für Texte, für Code den ich noch nicht selbst schreiben konnte.

    Das klingt banal. Aber der Unterschied zwischen ich probiere KI manchmal aus und KI ist mein erster Griff am Morgen ist enorm.

    ToolWofür ich es täglich nutzeEinstieg
    Perplexity.aiRegulatorische Recherche – IReF, BIRD, CRR – mit QuellenangabeKostenlos, sofort nutzbar
    ClaudeTexte strukturieren, Code generieren, Ideen durchdenkenClaude.ai, kostenlos
    Python / pandasDatenanalyse, DQ-Prüfungen, Gap-Analysen im BIRD-UmfeldGoogle Colab als Einstieg
    Jupyter NotebooksAnalyse-Umgebung für explorative ArbeitLokal oder in der Cloud

    Was ich gelernt habe

    KI ist kein Hype. Sie ist ein Werkzeug – wie Excel, wie SQL, wie ein Taschenrechner. Der Unterschied: Dieses Werkzeug multipliziert deine vorhandene Expertise, anstatt sie zu ersetzen.

    Wer das Meldewesen kennt, wer BIRD versteht, wer weiß wo Daten entstehen und wo sie fehlen – der hat einen Vorsprung vor jedem Data Scientist ohne regul. Hintergrund.

    Du musst keine KI bauen. Du musst KI nutzen können. Du brauchst kein Studium – du brauchst eine Spielwiese, Neugier, eine ordentliche Portion Frustrationstoleranz und den ersten Schritt.

    Was ich dabei unterschätzt habe: Frustrationstoleranz

    Der erste Code läuft nicht. Das Modell macht nicht, was man erwartet. Die Fehlermeldung ergibt keinen Sinn. Man googelt, findet eine Lösung, die beim nächsten Problem nicht mehr funktioniert. Das ist normal – und es gehört dazu.

    Wer im Meldewesen jahrelang komplexe Migrationsprojekte begleitet hat, bringt genau diese Resilienz bereits mit. Das ist ein weiterer Heimvorteil, den man nicht unterschätzen sollte.

    Ich habe schon um 22 Uhr auf eine kryptische Python-Fehlermeldung gestarrt und kurz daran gezweifelt, ob das alles Sinn ergibt. Spoiler: Es ergibt Sinn. Man muss nur weitermachen.

    Ich habe nicht alles davon komplett durchgearbeitet. Ich habe angefangen, bin auf Probleme gestoßen, habe gesucht, gelöst – und dabei gelernt. Das ist der effektivere Weg als jeder Kurs.

    Der Wald lichtet sich. Aber nur wenn du reingehst.


    Wie war euer Einstieg? Habt ihr auch vor dem Wald gestanden – oder hattet ihr von Anfang an einen klaren Pfad? Und: Welches Tool hat bei euch den größten Unterschied gemacht?

    #KIEinstieg #Lernen #RegulatoryDataScientist #Meldewesen #Python #BIRD #IReF #Bankenmeldewesen #MachineLearning