• Transaktionsdaten bleiben eingeschlossen.
  MQ liefert — aber die Erkenntnisse erreichen weder Ihre KI-Modelle noch Ihre Fraud-Teams. Bis die Daten ankommen, ist das Zeitfenster geschlossen.

• Regulatorische Anforderungen beschleunigen sich.
  ISO 20022, T+1-Settlements, DORA, nDSG: Jede neue Anforderung setzt voraus, dass Daten in Echtzeit verfügbar und gouverniert sind. Batch-Pipelines sind kein tragfähiges Fundament mehr.

• Jeder neue Use Case bedeutet eine neue Pipeline.
  Punkt-zu-Punkt-Integrationen akkumulieren sich. Das Resultat: technische Schulden, hohe Unterhaltskosten und ein IT-Rückstand, der mit jedem KI-Projekt wächst.

In einem halbtägigen Workshop identifizieren wir Ihre zwei wichtigsten Echtzeit-Use-Cases

Nachweisbare Ergebnisse — in Zahlen

Citizens Bank — Financial Services
Digital Banking mit Echtzeit-Transaktionen und Kundeninteraktionen.

+15% Fraud Detection · +20% Customer Engagement · +40% schnellere Kreditbearbeitung · -30% IT-Kosten

Financial Services | IBM Confluent Cloud

Versicherung — Nordamerika (anonym)
1.6 Milliarden Transaktionen täglich — geschützt durch IBM MQ, bereichert durch IBM Confluent. Echtzeit-Fraud-Detection und Cross-Sell ohne Eingriff in die Transaktionskette.

Insurance | IBM MQ + Confluent + webMethods

Healthcare Services (~$450 Mrd. Umsatz)
Call-Agenten hatten Zugriff auf veraltete Kundendaten aus 4 verschiedenen Systemen.

~70% schnellere Call-Auflösung · 5x mehr Mitglieder pro Agent · ~10% Umsatzsteigerung

Healthcare | Confluent + watsonx.data Intelligence

Globales Kreditkartenunternehmen
Striktes Masking und Governance erschwerten den Datenzugang für Teams.

33–50% weniger Zeit bis zur Produktion neuer Datenprodukte

Financial Services | Confluent + watsonx.data Intelligence

Real Estate Unternehmen (~$6 Mrd. Umsatz)
Listing-Updates erreichten Kunden und Makler mit 30 Minuten Verzögerung.

<5 Sekunden Latenz · 2–3x schnellere Insights · ~$500.000/Jahr Einsparung

Real Estate / Technology | Confluent Cloud + Integration

• ISO 20022 — Nicht optional, nicht aufschiebbar.
  Die Migration des Schweizer Zahlungsverkehrs auf ISO 20022 betrifft jeden Marktteilnehmer. IBM Confluent übersetzt in Echtzeit zwischen Legacy-Formaten und dem neuen Standard — mit vollständigem Governance, Audit Trail und ohne Ausfall bestehender Systeme. Fraud Monitoring und AML profitieren gleichzeitig von den angereicherten Daten.

• Intraday Risk & Aggregation.
  Risikobewertungen als Batch-Prozess gehören der Vergangenheit an. IBM Confluent ermöglicht Near-Realtime-Risikoaggregation über alle Handelsaktivitäten — skalierbar bis Milliarden von Events pro Tag, in bestehende Risikoarchitekturen integrierbar.

• T+1 Trade Settlement.
  Die Branche bewegt sich zu beschleunigten Settlement-Zyklen. Confluent orchestriert den mehrstufigen Settlement-Prozess — von Trade Capture über Clearing bis zur finalen Abwicklung — in Echtzeit, mit Datenkonsistenz über alle involvierten Systeme.

• Secure Data Exchange.
  Daten sicher mit externen Parteien teilen — Marktpartner, Aufsichtsbehörden, Custodians — ohne Kompromisse bei Governance, Sovereignty oder Latenz. FINMA-relevante Compliance bleibt erhalten.

• Core Banking Modernization.
  IBM MQ + Confluent erschliesst Mainframe-Daten ohne MIPS-Mehrkosten. Neue Cloud-Native-Applikationen erhalten Echtzeitzugriff auf kritische Bankdaten — ohne das System of Record anzutasten.

Häufige Fragen — direkt beantwortet

• „Kafka macht doch schon Messaging — wozu MQ?"
  Kafka ist stark darin, Datenströme gleichzeitig an viele Konsumenten zu verteilen. IBM MQ garantiert die exakte, einmalige Auslieferung jeder einzelnen Geschäftstransaktion — auch bei Systemausfällen. Die meisten grossen Enterprise-Kunden nutzen beide — jede Technologie dort, wo ihre Stärke liegt. Das ist keine Redundanz. Das ist Spezialisierung.

• „Wir nutzen Open-Source Kafka — warum bezahlen für Confluent?"
  95% der Kafka-Nutzer weltweit laufen auf Open-Source. Das funktioniert — bis das Team skaliert, Governance gefragt ist, oder SLAs verteidigt werden müssen. IBM Confluent übernimmt den gesamten operativen Overhead: Monitoring, Security, Updates, Connectors. Ein globales Immobilienunternehmen sparte so rund $500.000 pro Jahr an Engineering-Kosten.

• „Das erhöht die Komplexität."
  Das Gegenteil ist der Fall. Kafka, das gezwungen wird, MQ-Aufgaben zu übernehmen, erzeugt Custom Code und operatives Risiko. MQ übernimmt transaktionale Garantien nativ. Die Gesamtkomplexität sinkt — messbar in Pipeline-Anzahl und Unterhaltskosten.

• „MQ funktioniert bei uns bereits gut — warum etwas ändern?"
  Nichts wird geändert. Confluent wird ergänzt, nicht ersetzt. MQ-Events fliessen in Confluent, ohne Änderungen an Ihren Applikationen. Sie gewinnen Echtzeit-Intelligence aus dem, was heute bereits passiert — ohne Risiko für das, was heute funktioniert.

• „Wir sind noch nicht für ISO 20022 bereit — das hat Zeit."
  Die Deadline ist gesetzt. Die Frage ist nicht ob, sondern wie. Confluent erlaubt eine schrittweise Migration: bestehende Systeme bleiben, das neue Format wird parallel verarbeitet. Kein Big-Bang. Kein Risiko.

• „Unsere Teams kennen Kafka — brauchen wir IBM?"
  Das ist ein Vorteil, kein Hindernis. IBM Confluent ist auf Kafka aufgebaut — von den Kafka-Gründern selbst. Ihre Teams behalten ihre Kenntnisse. Was sich ändert: der operative Overhead, die Governance-Funktionen und die Integration mit IBM MQ, watsonx.data und IBM Z kommen dazu.

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