Jetzt Hypotheken-Plattform entwickeln

Unser Klient, eine etablierte US-Regionalbank, kämpfte mit einem veralteten, monolithischen System, das die Einführung neuer Kreditprodukte massiv verlangsamte. Die Herausforderung bestand in der **Entwicklung einer Plattform für Hypothekenverwaltung**, die auf einer modernen Microservices-Architektur basiert, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden. Das von uns bereitgestellte Team aus drei Senior **Python-Entwicklern** arbeitete eng mit der internen IT-Abteilung zusammen. Sie nutzten Django für das Backend und implementierten eine RESTful API Strategie, um die alten COBOL-Systeme schrittweise abzulösen. Durch den Einsatz von automatisierten Test-Suites und Containerisierung (Docker) konnte die Deployment-Frequenz drastisch erhöht werden. Das Ergebnis war eine **Reduzierung der Time-to-Market für neue Hypothekenprodukte um 60%**. Die Bank kann nun Zinsänderungen innerhalb von Stunden statt Wochen im System abbilden, was ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant steigerte.

Ein schnell wachsendes Fintech-Startup benötigte Unterstützung bei der Skalierung seiner Bonitätsprüfung. Das Ziel war die **Entwicklung einer Plattform für Hypothekenverwaltung**, die Kreditentscheidungen in Echtzeit treffen kann, um die Absprungrate von Kunden zu minimieren. Unsere augmentierten **Python-Spezialisten** mit Fokus auf Data Science integrierten Machine-Learning-Modelle in die bestehende Infrastruktur. Sie bauten eine asynchrone Verarbeitungs-Pipeline mit Python (FastAPI und Celery), die Tausende von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen (Schufa, Bankkonten, Gehaltsabrechnungen) parallel analysiert. Durch diese Lösung konnte die **Dauer der vorläufigen Kreditgenehmigung von 2 Tagen auf unter 5 Minuten** gesenkt werden. Dies führte zu einer direkten Umsatzsteigerung, da die Conversion-Rate der Plattform sich im ersten Quartal nach Implementierung verdoppelte.

Ein führender PropTech-Anbieter wollte sein Angebot erweitern und Käufern direkt auf der Immobilienseite Finanzierungen anbieten. Die technische Hürde lag in der komplexen **Entwicklung einer Plattform für Hypothekenverwaltung**, die Daten von über 50 verschiedenen Kreditgebern in Echtzeit aggregieren und normalisieren musste. Das Smartbrain-Team, bestehend aus zwei Backend-Experten, entwickelte eine robuste Middleware-Lösung in **Python**. Sie erstellten Adapter für die unterschiedlichsten Schnittstellen der Banken (SOAP, REST, XML) und bauten einen zentralen Aggregator, der die Angebote standardisiert ausgibt. Besonderer Fokus lag auf der Datensicherheit und Verschlüsselung. Die neue Plattform verarbeitet nun täglich über 10.000 Anfragen mit einer **Systemverfügbarkeit von 99,99%**. Der Kunde konnte sich als One-Stop-Shop etablieren und generiert nun signifikante Zusatzeinnahmen durch Vermittlungsprovisionen.