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„Die weltweit führenden Fintechs und Banken nutzen Parcha, um ihre Kunden-Due-Diligence-Prozesse mit KI zu skalieren. Eine der Herausforderungen, der wir uns jedoch stets stellen mussten, ist die Skalierung unseres Produkts zur Erfassung aller einzigartigen Workflows eines jeden Fintechs und jeder Bank. Das schränkte ein, welche Art von Kunden wir bedienen. Durch die Integration des Agent SDK in unsere Plattform kann sich unser Produkt jetzt spontan an die individuellen Anforderungen jedes Kunden anpassen – ohne einen komplexen Workflow-Editor verwenden zu müssen. Das bedeutet, dass wir mehr Anwendungsfälle und Kunden als je zuvor erschließen können.“
—Miguel Rios Berrios, CTO
Parcha unterstützt Banken und Fintechs bei der effizienten Kundenaufnahme mit stärkerer Compliance. Das Unternehmen bedient einige der weltweit größten Fintech-Unternehmen – darunter Airwallex, Pipe, Flutterwave und Alloy – und hilft ihnen dabei, komplexe regulatorische Anforderungen zu meistern und zugleich ein hohes Wachstumstempo beizubehalten.
Finanzinstitute stehen vor einem Paradoxon: Sie alle müssen Transaktionen überwachen und Kunden-Due-Diligence durchführen, aber jedes Institut macht das anders. Traditionelle Ansätze führten dazu, dass Entwicklungsteams starre Workflows für bestimmte Kunden aufbauten, die sich für andere kaum anpassen ließen. Parcha hatte über zwei Jahre hinweg eine eigene Workflow-Engine entwickelt, musste diese aber natürlicher und flexibler über den gesamten Kundenstamm hinweg einsetzbar machen.
Parcha erkannte bei seinen Firmenkunden ein Problem, das die gesamte Branche betraf: In jedem Finanzinstitut verbringen die Compliance-Analysten Stunden mit Open-Source-Recherchen über Unternehmen und Personen bei Google – eine zeitaufwändige, nicht nachvollziehbare und schwer zu standardisierende Arbeit.
Nach zwei Jahren Arbeit mit Claude-Modellen wählte Parcha das Agent SDK, denn seine Ergebnisse hatten sich bewährt mit seinen Fähigkeiten hatte man beste Erfahrungen gemacht. „Unsere bankentauglichen, konformen Tools werden anhand von Claude-Modellen erstellt und zertifiziert und bestehen einige der anspruchsvollsten Modell-Governance-Bewertungen der Branche“, erklärt CTO Miguel Rios Berrios. Das Team wählte Claude gezielt wegen seiner erweiterten Reasoning-Fähigkeiten und Zuverlässigkeit – entscheidende Faktoren für Compliance-Anwendungen, bei denen Fehler regulatorische Konsequenzen haben.
Das Agent SDK verlieh dem bestehenden Produkt von Parcha neue Flexibilität. Anstatt separate Workflows für die individuellen Anforderungen jedes Kunden zu erstellen, ermöglicht das Agent SDK eine dynamische Anpassung des Produkts in Echtzeit.
„Vor dem Agent SDK floss ein erheblicher Teil unserer Energie in den Umgang mit Grenzfällen und den Aufbau starrer Workflows, die zwar das Problem für die meisten unserer aktuellen Kunden lösten, sich aber nur sehr schwer für ein breiteres Spektrum von Anwendungsfällen verallgemeinern ließen“, erklärt das Team.
Mit dem Agent SDK als Schlüsselkomponente der agentischen Engine konzentrieren sich die Ingenieure von Parcha nun auf den Aufbau von Tools und LLM-Anwendungen, die reale Probleme lösen und zugleich regulatorische Programme stärken. Die Transaktionsüberwachung verdeutlicht den Wandel: Jede Bank muss Transaktionen überwachen, aber die Kriterien variieren stark. Ein Institut markiert Transaktionen über 10.000 $ in bestimmte Länder, während ein anderes Geschwindigkeitsmuster oder Händlerkategorien überwacht. Zuvor erforderte jede Variation individuellen Code. Jetzt passt sich das Agent-SDK-gestützte System von Parcha an diese Anforderungen durch Konfiguration an, nicht durch Neukonstruktion.
Parcha hat einen Service aufgebaut, der die Agent-SDK-Funktionalität auf jede Fintech-Standard-Betriebsprozedur erweitert. Das System überwacht Transaktionen über mehrere Dimensionen hinweg, bewertet Gegenparteien durch komplexe Entscheidungsbäume, führt tiefgehende Analysen von Unternehmen und Personen mit bankentauglicher Genauigkeit durch und bewältigt unterschiedliche Compliance-Anforderungen ohne Neuentwicklung der Kernsysteme.
Die Enterprise-Lösung von Parcha erforderte langwierige Vertriebszyklen, tiefgreifende Integrationen und maßgeschneiderte Implementierungen für jedes Institut. Als das Team begann, das Agent SDK für die eigenen Engineering-Workflows zu nutzen, erkannte es, dass dieses agentische Framework auch kundenorientierte Compliance-Workflows unterstützen konnte, die Analysten direkt erreichen.
Mit dem Agent SDK entwickelte Parcha in nur zwei Wochen ein vollständig agentisches Open-Source-Intelligence-Recherche-Produkt – gewissermaßen eine Lösung wie Perplexity, aber konkret für dieAML-Compliance. „Das Agent SDK hat diese Fähigkeit freigeschaltet – wir hätten dieses Produkt ohne es buchstäblich nicht entwickelt“, betont Miguel. „Es ermöglicht uns, jeden Compliance-Mitarbeiter mit einer sofort einsetzbaren Lösung zu erreichen, genauso wie Coding-Agenten jedem Ingenieur Leistung an die Hand geben.“
Parcha liefert Workflows, die sich an die individuellen Anforderungen jedes Finanzinstituts anpassen und zugleich strenge Standards erfüllen. Compliance-Prozesse, die zuvor Monate an individueller Entwicklung erforderten, werden jetzt schnell mit institutsspezifischen Konfigurationen bereitgestellt. Die Entwicklungsteams haben ihren Fokus verlagert – keine Grenzfälle, keine starren Workflows mehr.
Für die Kunden von Parcha bedeutet das schnelleres Onboarding, stärkere Sicherheit und die Möglichkeit, ohne regulatorische Reibung zu innovieren. Indem das Produkt sich dynamisch an den individuellen Due-Diligence-Prozess jedes Kunden anpassen kann, kann Parcha mehr Kundentypen self-service-orientierter bedienen.
„Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit Anthropic, um die Art und Weise zu verändern, wie große Fintechs und Banken KI nutzen, um ihre Abläufe zu modernisieren und zu automatisieren“, sagt Miguel. Aufbauend auf den Fähigkeiten des Agent SDK will Parcha Banken in die Lage versetzen, schneller zu skalieren, Kunden effektiver zu bedienen und die Innovation im Finanzdienstleistungsbereich weiter zu beschleunigen.