Wertpapierprozesse und Berichtsanalyse für Banken und Finanzdienstleister

Centerscout verbindet fachliche Tiefe in der Wertpapierabwicklung mit maschineller Auswertung von Unternehmensberichten — nachvollziehbar bis zur Textstelle im Ursprungsdokument.

Leistungen

Drei Felder, in denen Centerscout arbeitet

Wertpapierprozesse und Business Analyse

Fachliche Anforderungsaufnahme, Prozessmodellierung und Spezifikation entlang der Wertpapierabwicklung (Securities Operations) — von der Order über SWIFT-MT-Nachrichten bis zur Verwahrung, einschließlich Bestands- und Meldeprozessen.

NLP kaufmännischer deutscher Texte

Automatisierte Auswertung großer Berichtsbestände aus dem Bundesanzeiger oder per Web-Crawling: Extraktion von Kennzahlen und Risikohinweisen aus deutschsprachigen Geschäfts- und Zwischenberichten, auch bei langen Dokumenten. Strukturierte Erkennung mit einer Genauigkeit von über 80 %.

KI-Integration

Generative KI dort, wo es sinnvoll ist: integriert in bestehende Java-Anwendungen, auch in ältere Systeme — lokal, ohne Server und ohne Overhead. Dazu KI-gestützte Evaluierung des Outputs von NLP-Anwendungen und der Vergleich von Open-Weight-Modellen für den jeweiligen Anwendungsfall.

Produkte

Drei Werkzeuge aus der eigenen Entwicklung

Aus unserer praktischen Erfahrung entwickeln wir eigene Werkzeuge.

01 SWIFT

MT Analyze

Werkzeug zur Auswertung großer Mengen von SWIFT-MT-Nachrichten aus Nachrichtenströmen und Log-Dateien: Struktur, Feldbelegung und Auffälligkeiten werden tabellarisch aufbereitet — eine Hilfe beim Verstehen gewachsener Systeme.

www.mtanalyze.com →
02 Java · JNI

LLM JNI-Adapter

Lokale Chat- und Embedding-Modelle laufen direkt in der JVM — ohne Netzwerklatenz, mit hohem Durchsatz bei großen Textmengen und ohne Tokengebühren. Investitionsschutz für bestehende Java-Anwendungen. Der gezielte Einsatz von Embedding-Modellen nutzt vorhandene Hardware effizient und ist auch bei langen Dokumenten vorzuziehen (Lost in the Middle).

github.com/centerscout/llmjni →
03 Evaluierung

LLM as Judge Framework

Automatische Qualitätsprüfung für Textanalyse-Pipelines: Ein LLM-Judge bewertet jedes Ergebnis anhand der Textstelle, die es belegt — reproduzierbar statt stichprobenartig. In der Entwicklung verkürzt das die Trainingszyklen, im Betrieb steuert es Ausschuss und bereits Bekanntes aus und legt dem Prüfer nur die offenen Fälle vor — Human in the Loop bleibt Teil des Verfahrens.

Arbeitsweise

Fachliche Logik zuerst, Technik danach

Centerscout arbeitet für Banken, Finanzdienstleister und Wirtschaftsauskunfteien — Umgebungen, in denen jede maschinelle Aussage begründbar sein muss. Maschinelle Verfahren kommen deshalb dort zum Einsatz, wo sie belastbar sind; wo sie es nicht sind, wird das dokumentiert statt überdeckt.

Kontakt

Reden wir über Ihr Vorhaben

Ralf Schwarz, Geschäftsführer