KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform für Darlehensmanagement

Ein australischer Finanzkunde benötigte eine sichere Multi-Tenant-Webanwendung, mit der Broker-Unternehmen Darlehensanträge vom Eingang über die Prüfung bis zum Reporting verwalten können. Jede Broker-Organisation brauchte einen eigenen Workspace, konfigurierbare Antragsabläufe, kontrollierten Zugriff und eine klarere Möglichkeit, Finanzdaten und unterstützende Dokumente zu jedem Darlehensantrag zu organisieren.

HDWEBSOFT entwickelte eine KI-gestützte Multi-Tenant-Plattform für Darlehensmanagement mit SSO, konfigurierbarer Erfassung von Darlehensanträgen, KI-gestützter Inhaltshilfe und Reporting-Dashboards. Die Plattform hilft Brokern, wiederkehrende manuelle Arbeit zu reduzieren, während die menschliche Prüfung weiterhin im Zentrum der Darlehensentscheidungen bleibt.

Hauptfunktionen

Multi-Tenant-Workspaces für Broker

Die Plattform unterstützt mehrere Broker-Unternehmen in einer gemeinsamen Anwendungsumgebung. Jeder Tenant kann eigene Nutzer, Konfigurationen für Darlehensanträge, Datensätze von Antragstellern, Dokumente und Reporting-Ansichten verwalten, ohne Daten zwischen Organisationen offenzulegen.

SSO mit Microsoft Entra ID

Broker melden sich mit Microsoft-Entra-ID-Konten an. Dadurch erhalten Finanzteams einen vertrauten Enterprise-Authentifizierungsprozess, und die Zugriffsverwaltung wird für Broker-Organisationen vereinfacht, die bereits Microsoft-Identitätsdienste nutzen.

Konfigurierbare Erfassung von Darlehensanträgen

Die Anwendung ermöglicht es Brokern, Darlehensanträge rund um die Daten zu konfigurieren, die sie erfassen und prüfen müssen, darunter:

• Angaben zum Antragsteller, etwa persönliche und berufliche Informationen.
• Darlehensdetails und Fazilitäten, einschließlich Darlehensbetrag, Zinssätzen, Rückzahlungsbedingungen und Kreditfazilitäten.
• Sicherheiteninformationen, einschließlich Unterlagen zu Sicherheiten und Bewertungsdetails.
• Finanzanalysen wie Einkommen, Kredithistorie und Verschuldungsquote.
• Unterstützende Dokumente wie Kontoauszüge, Steuererklärungen, Verträge und weitere Nachweise, die während der Prüfung benötigt werden.

KI-gestützter Broker-Workflow

Die KI-gestützte Ebene hilft Brokern, komplexe Antragsdaten effizienter zu bearbeiten. Sie kann bei wiederkehrender Inhaltserstellung helfen, Zusammenfassungen entwerfen und Handlungsempfehlungen zur Prüfung anzeigen, etwa Risikohinweise oder Überlegungen zu Darlehensbedingungen.

Diese Unterstützung soll die Produktivität der Broker verbessern, nicht die fachliche Beurteilung ersetzen. Broker bleiben dafür verantwortlich, Eingaben zu validieren, Empfehlungen zu prüfen und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Reporting und Portfolio-Dashboards

Das Reporting-Modul aggregiert Daten aus Darlehensanträgen in Dashboard-Ansichten für operative Nachverfolgung und Entscheidungsfindung. Broker können Kennzahlen wie Darlehensbetrag pro Monat, Darlehenszweck, Darlehensart, Standort der Sicherheit und weitere Portfolio-Dimensionen analysieren.

Interaktive Visualisierungen wie Balken- und Kreisdiagramme helfen Teams, Muster in eingereichten Anträgen zu erkennen. Aggregierte Reporting-Daten werden in Elasticsearch gespeichert, um schnelle Abfragen und flexible Analysen zu unterstützen.

Technische Herausforderungen

Komplexe Finanz- und Darlehensterminologie

Darlehensanträge enthalten viele domänenspezifische Felder, Finanzdefinitionen und bedingte Regeln. Das Team musste verstehen, wie Broker Antragsteller, Fazilitäten, Sicherheiten, Rückzahlungsbedingungen, Finanzanalysen und Nachweise beschreiben, bevor diese Workflows in Softwareverhalten übersetzt werden konnten.

Konfigurierbare Antragslogik

Das Produkt musste unterschiedliche Broker-Workflows unterstützen, ohne zu einem starren Einheitsformular zu werden. Dafür war eine flexible Anwendungsstruktur erforderlich, die viele Datenkategorien organisiert und gleichzeitig für Broker verständlich bleibt.

KI-Unterstützung mit klaren Verantwortungsgrenzen

KI-Empfehlungen können die Produktivität verbessern, aber Finanzprozesse benötigen klare Grenzen. Die Plattform musste KI-generierte Inhalte und Empfehlungen als Entscheidungshilfe darstellen und sicherstellen, dass Broker die finalen Informationen prüfen, bearbeiten und validieren können.

Reporting über tenant-spezifische Daten

Jedes Broker-Unternehmen benötigte isolierte operative Daten, gleichzeitig aber auch zuverlässiges Reporting und performante Dashboards. Das Team musste Datenflüsse entwerfen, die Darlehensantragsdaten für Dashboards aggregieren, ohne Tenant-Grenzen zu schwächen.

Lösungen

Häufige Demos und Klärung der Anforderungen

Wir nutzten regelmäßige Demos und direkte Kommunikation mit dem Kunden, um Finanzworkflows frühzeitig zu klären. So konnten wir Terminologie validieren, Edge Cases erkennen und das Anwendungsmodell anpassen, bevor Annahmen teuer zu ändern gewesen wären.

Domänenrecherche mit KI-gestützter Analyse

Da das Projekt spezialisierte Lending- und Finanzterminologie umfasste, kombinierten wir Kundenklärung mit KI-gestützter Recherche und Zusammenfassung. Das half unseren Entwicklern, unbekannte Begriffe schneller zu verstehen, bessere Fragen vorzubereiten und präziser mit dem Kunden zu kommunizieren.

Modulare Multi-Tenant-Architektur

Wir strukturierten die Plattform rund um tenant-bewussten Zugriff und klare Datengrenzen. Broker-Unternehmen können unabhängig arbeiten und gleichzeitig eine gemeinsame Anwendungsbasis nutzen. Das reduziert doppelte Entwicklung und unterstützt langfristige Produktskalierung.

Praktische KI-Integration in Workflows

Wir integrierten die KI-Ebene in Broker-Aufgaben, bei denen sie wiederkehrenden Aufwand reduzieren kann: wiederkehrende Inhalte ausfüllen, Zusammenfassungen entwerfen und Prüfpunkte vorschlagen. Empfehlungen werden als umsetzbare Unterstützung dargestellt, damit Broker entscheiden können, was sie übernehmen, ändern oder ablehnen.

Dashboard-bereite Datenaggregation

Wir nutzen Elasticsearch in der Reporting-Ebene für Speicherung und Abfrage aggregierter Daten. Dadurch werden reaktionsschnelle Dashboards unterstützt und Broker-Teams erhalten eine klarere Sicht auf Antragsvolumen, Portfolio-Mix, Darlehenszwecke und Standorte von Sicherheiten.

Geschäftsergebnisse

• Eine robuste Darlehensmanagement-Plattform für Broker: Der Kunde erhielt eine Multi-Tenant-Webanwendung, mit der Broker-Unternehmen Darlehensantragsdaten, Dokumente, KI-Unterstützung und Reporting an einem Ort verwalten können.
• Weniger wiederkehrende manuelle Arbeit: KI-gestützte Zusammenfassungen, Autofill-Unterstützung und Empfehlungshinweise helfen Brokern, weniger Zeit mit wiederholten Vorbereitungsschritten zu verbringen.
• Klarere operative Sichtbarkeit: Dashboards geben Broker-Teams eine strukturiertere Sicht auf die Leistung von Darlehensanträgen und Portfolio-Trends.
• Bessere Abstimmung der Anforderungen: Häufige Demos und Klärungsschleifen halfen dem Team, komplexe Darlehenslogik mit weniger Missverständnissen umzusetzen.
• Eine skalierbare Grundlage für Broker-Unternehmen: Die Multi-Tenant-Architektur gibt dem Produkt Raum, mehrere Broker-Organisationen zu unterstützen und ihre Workspaces getrennt zu halten.

Technischer Überblick

Die Plattform kombiniert ein Enterprise-Backend mit einem modernen Frontend und einer reportingfähigen Datenebene:

• .NET für zentrale Anwendungsservices und Darlehensworkflow-Logik.
• Svelte und Astro für die Webanwendungserfahrung.
• Microsoft Entra ID für SSO-basierte Broker-Authentifizierung.
• KI-gestützte Workflow-Unterstützung für Inhaltserstellung, Zusammenfassungen und Empfehlungen.
• Elasticsearch für aggregierte Reporting-Daten und Dashboard-Abfragen.

Fazit

Diese Case Study zeigt, wie HDWEBSOFT Finanzkunden dabei hilft, komplexe Broker-Workflows in sichere, nutzerfreundliche und skalierbare Webanwendungen zu überführen. Durch die Kombination von Webanwendungsentwicklung, .NET-Entwicklung, KI-Integration und Fintech-Softwareentwicklung lieferte das Team eine praktische Plattform für das Darlehensantragsmanagement, ohne vertrauliche Kunden- oder Projektinformationen offenzulegen.