Technische Umsetzung in Trading- und Risikosystemen.
Engineering für die Plattformen und Integrationen, auf denen der Handelsbetrieb täglich aufbaut.
Openlink Endur
Vollständige Implementierungs- und Betriebsunterstützung für Endur (Trading & Risk) — von der Produkt-Modellierung bis zur betriebsnahen Stabilisierung.
Endur Engineering im Detail →- — Trade- und Risiko-Workflows, Stammdaten, Produkt- und Deal-Modellierung
- — Erweiterungen: AVS/JVS-Entwicklung, Reports, Services, Performance-Analyse
- — Upgrade- und Release-Vorbereitung: Impact-Analyse, Regression, Cutover, Hypercare
- — Betrieb: Incident-Analyse, Batch-Monitoring, Stabilisierung und Runbooks
Triple A Portfolio Management
Portfolio Management, Analytics und Valuation — Engineering und Integration für end-to-end Datenflüsse zwischen Triple A und Umsystemen.
- — Portfolio-Strukturen, Instrumente, Kurven und Bewertungslogik
- — Analytics- und Valuation-Prozesse: Konfiguration, Fehleranalyse, Reconciliation
- — Datenqualität: Validierung, Plausibilisierung und Klärungsprozesse
- — Integration zu Marktdaten, Referenzdaten und Reporting-Systemen
Integrationen & Datenflüsse
Schnittstellen-Engineering von Design bis Betriebsübergabe — produktionsnah, mit Fehlerbehandlung und vollständiger Dokumentation.
Zur Integrationsseite →- — API-Design (REST/SOAP), Messaging (Kafka, MQ, AMQP), Batch/File-Ketten
- — ETL/ELT-Pipelines für Settlement, Risikodaten und Marktdaten
- — Fehlerhandling, Retry-Logik, Idempotenz und Auditierbarkeit
- — End-to-End-Monitoring, Alerting und Betriebsübergabe mit Runbooks
Cloud & Modernisierung
Cloud-Anbindung und Modernisierung für ETRM-Umgebungen — pragmatisch, ohne Rip-and-Replace-Dogmatismus, mit Blick auf operative Kosten und Sicherheit.
- — Hybrid-Integration: on-premise ETRM mit Cloud-Infrastruktur (Azure, AWS)
- — Landing Zones, Network-Baselines und Security-Konfiguration
- — CI/CD für Integrations- und Datenpipelines
- — Kosten- und Laufzeit-Transparenz für Batch/Compute-Workloads
Daten & Architektur
Datenqualität, Architekturberatung und Schnittstellenlogik für ETRM-Umgebungen — mit Fokus auf produktionsnahe Systemrealität, nicht auf theoretische Zielbilder.
- — Datenqualitäts-Konzepte: Validierung, Plausibilisierung, Klärungsprozesse
- — Mapping und Transformation für komplexe ETRM-Datenstrukturen
- — Zielarchitektur-Reviews: Ist-Analyse, Schwachstellen, Modernisierungspfade
- — Reporting-Schnittstellen: Datenextraktion, Aggregation, Konsistenzprüfung
Typische Einsatzsituationen
Kiacon wird typischerweise dann hinzugezogen, wenn ein konkreter Auslöser Spezialtiefe erfordert.
Upgrade und Release
Bevorstehendes Endur-Upgrade mit gewachsenem Custom-Code — kein klarer Impact-Überblick, zu wenig Testabdeckung für das Release-Fenster.
Instabile Betriebsprozesse
EOD, Batch oder Integrationsketten, die sporadisch brechen oder nach Releases aufwändig werden — ohne klare Fehlerstruktur.
Daten- und Bewertungsprozesse
Triple-A-Bewertungen, Kurven oder Datenpfade, die fachlich oder technisch nicht nachvollziehbar sind und manuelle Korrekturschleifen erzeugen.
Integrationsrealität vs. Anforderungen
Schnittstellen funktionieren formal, sind aber nicht stabil genug für neue Anforderungen, Systemwechsel oder einen belastbaren Betrieb.
Neue Produkte und Märkte
Neue Handelssegmente, Produkte oder Buchungslogiken, die in der bestehenden ETRM-Konfiguration nicht sauber abgebildet werden können.
Fehlende End-to-End-Verantwortung
Prozesse, die über System-, Team- und Datengrenzen laufen, ohne dass jemand die gesamte Kette überblickt und verantwortet.
Was danach typischerweise klarer ist: Technische Entscheidungsgrundlagen für Upgrade, Stabilisierung oder Umbau — definierter Umsetzungs- und Übergabepfad — kontrollierbarere Betriebs- und Release-Situationen.
KI-Einbindung
Wir integrieren KI-Komponenten gezielt in ETRM-Prozesse — dort, wo ein messbarer operativer Beitrag realistisch ist. Kein Hype, keine Generalversprechen, keine KI um der KI willen.
Anomalieerkennung im Settlement
Automatische Erkennung ungewöhnlicher Abweichungen in Trades, Positionen und Settlement-Daten — bevor sie in nachgelagerte Systeme fließen.
Datenqualität für Marktdaten
KI-gestützte Plausibilisierung von Kurven und Preisreihen, bevor sie in Bewertungsmodelle und Risikosysteme einfließen.
Intelligentes Betriebsmonitoring
Automatische Analyse von Batch-Protokollen und System-Events — kritische Muster werden frühzeitig erkannt, bevor daraus Incidents werden.
Guardrails, Datenabgrenzung, Logging und Prompt/Response-Kontrollen sind Teil jeder KI-Integration — keine optionalen Extras.
Häufige Fragen
Übernehmt ihr auch reine Architektur-Reviews?
Liefert ihr Implementierung oder nur Beratung?
Wie arbeitet ihr mit internen Teams zusammen?
Unterstützt ihr Vendor- und Release-Management?
Macht ihr Datenmigrationen?
Welche Deliverables sind typisch?
Projekt besprechen.
kontakt@kiacon.de — wir antworten auf konkrete Anfragen.