Geldwäschemonitoring ist Krimi pur. Welche digitalen Spuren hinterlassen Ganoven? Erkennen wir Muster schnell genug, wenn Mafiosi ihre Methoden ändern? Sind wir stets vor der Lage oder laufen wir den Betrügern hinterher? 

Der fachliche Kontext vieler Aufgaben, an denen wir im Team der Lösungsfinder für unsere Kunden arbeiten, ist spannend und gesellschaftlich hoch relevant. Allerdings kommt es dabei weniger auf unser kriminalistisches Gespür an. Als Softwareentwicklerinnen und -entwickler denken wir logisch, arbeiten strukturiert und halten regulatorische sowie gesetzliche Vorgaben ein. So zum Beispiel bei der Testautomatisierung für eine Geldwäschepräventions-Software. Eine Landesbank setzt diese ein, um im nationalen und internationalen Zahlungsverkehr Geldwäscheverdachtsfälle automatisiert zu erkennen. 

Testdaten: Fundament zuverlässiger Software

Die Qualität von Testdaten bestimmt die Zuverlässigkeit jeder Software. Moderne Testdatenmanagement-Prozesse umfassen die strategische Planung, Erstellung, Pflege und Bereitstellung speziell konzipierter Testdaten. Mit diesen werden reale Szenarien und Benutzerinteraktionen simuliert. 

Eine wichtige Anforderung an ein durchdachtes Testdatenmanagement ist das Einhalten der Datenschutzbestimmungen. Besonders in stark regulierten Branchen wie der Finanzwirtschaft sind zudem umfassende Compliance-Vorschriften sowie eine lückenlose Nachverfolgbarkeit zwingend.

Die Komplexität ist hoch. Das führt dazu, dass in vielen der von uns behandelten Anwendungsfälle Standardtools zur Generierung synthetischer Testdaten ungeeignet sind. Am Beispiel der Geldwäscheprävention wird dies besonders deutlich. Wir benötigen Daten in einer Konstellation, die kreativ kriminelle Machenschaften simuliert. Daher haben wir für diese Aufgabe ein spezifisch auf die Software abgestimmtes Testdatentool eingesetzt. Das haben wir im Team der Lösungsfinder vor einigen Jahren passgenau konzipiert und entwickelt. 

Modernes Testdatentool für die Finanzwirtschaft

Dieses Tool kam in die Jahre und musste neu entwickelt werden. Nach einer ersten Analyse diskutierten wir, ob das Entwickeln eines weiteren, spezifischen Testdatentools für Treffererzeugung in der Geldwäschepräventions-Software nicht ein bisschen kurz gesprungen ist. Die technologischen Möglichkeiten sind heute andere als noch vor einigen Jahren. 

Wir verfolgten die Idee, ein Testdatentool für unterschiedliche IT-Projekte in der Finanzwirtschaft zu entwickeln. Für diesen breiten Einsatz musste das Tool eine moderne, mehrmandantenfähige Architektur bekommen. 

Das Testdatentool selbst stellt die Datenkonsistenz im Sinne logischer Verknüpfungen sicher, gewährleistet eine hohe Datenqualität, indem es kundenspezifische Parameter berücksichtigt, und ist in der Lage, Abhängigkeiten und kundenspezifische Ausprägungen abzubilden. 

Prototyp erfolgreich entwickelt 

Es verarbeitet Standardformate wie die ISO Zahlungsverkehrsformate (z.B. pacs.008.001.12) und weitere projekt- beziehungsweise applikationsspezifische Datenformate. Auch individuelle Formate werden verarbeitet, um Testdatendateien synthetisch zu erzeugen. Bank-, Adress- und weitere Daten werden in konsistenten Datenclustern mit entsprechenden Beziehungsparametern vorgehalten. Genormte Daten wie ISO, Dakosy oder Sanktionslisten werden in diesen Clustern ebenso abgelegt wie kundenspezifische Daten. Der Clou ist die KI-gestützte Datengenerierung. Hierfür stehen individuelle Datenfelder, Vorratsdaten für Datencluster sowie Analyse und Konsistenzprüfungen zur Verfügung. 

Den Prototypen des Testdatentools haben wir erfolgreich entwickelt. Er erzeugt synthetische Testdatensätze, die keine personenbezogenen Daten enthalten. Die Datenformate sind universell (.csv, .xml, etc.). Das Tool ist hoch performant. Es erzeugt je nach Testszenario 1.000 bis 500.000 Datensätze. Diese sind reproduzier- und flexibel anpassbar.

Erheblicher Qualitätsgewinn

Die professionelle Testautomatisierung auf Basis der synthetisch erzeugten Testdaten beschleunigt unsere Prozesse erheblich. Sie ermöglicht eine deutlich größere Testabdeckung als manuelle Verfahren. Das steigert die Softwarequalität immens. 

Unser für viele Szenarien in der Finanzwirtschaft einsetzbares Testdatentool erzeugt Datenformate und Testdaten für Performance Tests. Es bildet auch komplexe Szenarien für Regressionstests ab. 

Das Tool löst ein Problem, das viele Banken kennen. Medien berichten immer wieder, dass Organisationen in der Softwareentwicklung mit mehr oder weniger anonymisierten Produktionsdaten testen. Ein riskanter Ansatz, denn die Datenschutzgrundverordnung DSGVO sieht für den missbräuchlichen Einsatz personenbezogener Daten Strafen von bis zu 4 Prozent des Vorjahresumsatzes vor. Ein Risiko, das unsere Kunden durch das neue Testdatentool nicht eingehen müssen.