Der Verband benötigte ein leistungsstarkes Backbone-System, das Echtzeitvergleiche zwischen verschiedenen Versicherungsdatenbanken ermöglichte. Das System musste Millionen von Fahrzeugdatensätzen erfassen und validieren, Unstimmigkeiten sofort erkennen und strenge regulatorische SLAs erfüllen. Gleichzeitig sollten die Latenzzeiten für die Prozesse der Versicherer minimiert und eine konsistente Datenqualität über heterogene Quellsysteme hinweg gewährleistet werden.
Zentralisierte Echtzeitplattform zum Vergleich und zur Validierung insurance Daten across multiple insurers, für Genauigkeit, Geschwindigkeit und regulatorische Readiness
Versicherung / RegTech
Europa
Nationales Multi-Versicherer-Netzwerk; Millionen aktiver Fahrzeugdatensätze
Lösungsarchitektur, High-Performance-Backend-Engineering, Daten integration, workflow automation, Performance- & Lasttests, DevOps/SRE, und laufende Optimierung
XML; .NET; verteiltes Computing & parallele Datenverarbeitung; low-latency, in-memory caching; Message Queuing; Observability & Tracing
10+ Jahre, ein mehrphasiger Rollout mit kontinuierlichen Weiterentwicklungen und Support
Der Versicherungsverband benötigte ein leistungsstarkes Backbone-System, das Echtzeitvergleiche zwischen verschiedenen Versicherungsdatenbanken ermöglichte.
Das System musste Millionen von Fahrzeugdatensätzen verarbeiten und validieren, Unstimmigkeiten sofort erkennen und strenge regulatorische SLAs erfüllen.
All diese Vorgänge mussten unter minimaler Latenz für die Prozesse der Versicherer und mit gleichbleibender Datenqualität über heterogene Quellsysteme hinweg erfolgen.
Qualyst lieferte eine verteilte, parallelisierte Vergleichs-Engine, optimiert für latenzarme Operationen:
Streaming & Partitionierung – Datensätze werden anhand von Schlüsseln (z. B. VIN/Richtlinie) partitioniert, um einen parallelen Vergleich auf Worker-Knoten zu ermöglichen.
Low-Latency-Dienste – .NET-Microservices mit In-Memory-Caching und Batch-I/O gewährleisten P95-Antwortzeiten im Millisekundenbereich.
Standardsbasierte Interoperabilität – XML-Schema-Validierung, Transformationspipelines und idempotente Prozessoren verarbeiten Wiederholungsversuche und Nachrichten in falscher Reihenfolge.
Diskrepanz-Workflow – Echtzeit-Erkennung leitet Probleme mit regelbasierter Priorisierung und Audit-Trails in Behebungswarteschlangen weiter.
Zuverlässigkeit & Beobachtbarkeit – Fehlertolerante Bereitstellung, automatische Skalierung, Circuit Breaker und umfassende Dashboards für Tracing und Metriken zur Kapazitätsplanung und SLA-Berichterstattung.
Die Lösung ist für Echtzeitbetrieb und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben konzipiert und ermöglicht Versicherern einen skalierbaren Betrieb ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit oder Datenintegrität: