Das neue Paradigma – Echtzeit-Digital-Twins im Banking

1.1 Der Imperativ für einen Digital Twin in der Finanzdienstleistungsbranche

Die moderne Bankenlandschaft ist einem fundamentalen Wandel unterworfen. Institute sehen sich einem wachsenden Druck ausgesetzt, der durch die Notwendigkeit von Echtzeit-Risikobewertungen, die Forderung nach hyperpersonalisierten Kundenerlebnissen, die Gewährleistung operativer Resilienz gegenüber Systemausfällen und die Navigation durch komplexe regulatorische Landschaften getrieben wird. In diesem anspruchsvollen Umfeld erweist sich das Konzept des Digitalen Zwillings (Digital Twin) als strategische Notwendigkeit. Ein Digital Twin ist keine statische Simulation, sondern eine dynamische, virtuelle Replik der Produkte, Prozesse, Kunden und Systeme einer Bank, die kontinuierlich mit Echtzeitdaten synchronisiert wird.  

Der BankingTwin von eviit repräsentiert die definitive Implementierung eines Digital Twin of an Organization (DTO) für den Finanzsektor. Er ist darauf ausgelegt, diesen Herausforderungen direkt zu begegnen, indem er präzise Simulationen, prädiktive Analysen und die Optimierung von Geschäftsprozessen ermöglicht, ohne dabei den laufenden Betrieb zu stören. Diese Fähigkeit, komplexe Was-wäre-wenn-Szenarien in einer exakten virtuellen Kopie der Bank durchzuspielen, transformiert die strategische Planung und das operative Management von Grund auf.  

1.2 Die Datengrundlage: Das Lebenselixier des BankingTwin

Die Leistungsfähigkeit eines Digital Twin ist untrennbar mit der Qualität und Geschwindigkeit der zugrunde liegenden Daten-Engine verbunden. Die Realisierung des BankingTwin stellt extreme Anforderungen an die Datenverarbeitung, die weit über die Kapazitäten traditioneller Architekturen hinausgehen.

Ein entscheidender Unterschied zu herkömmlichen Analyseansätzen liegt in der Natur der Daten. Während die klassische Szenarioanalyse auf statischen, historischen Datensätzen beruht, erfordert ein Digital Twin einen kontinuierlichen, bidirektionalen Fluss von Echtzeitdaten. Nur so kann das virtuelle Modell den Zustand des physischen Systems exakt widerspiegeln und sogar Optimierungen zurück in die realen Prozesse auslösen. Dieser Paradigmenwechsel von der retrospektiven Berichterstattung hin zu proaktiven, prädiktiven und sogar autonomen Operationen definiert die Kernanforderung an die Datenplattform. Es geht nicht mehr darum, Berichte über das gestrige Geschäft zu erstellen, sondern darum, Entscheidungen für die nächste Sekunde zu treffen.  

Die Datenanforderungen sind immens:

• Echtzeit und Dynamik: Der BankingTwin lebt von einem ununterbrochenen Datenstrom, um eine präzise Abbildung der Realität zu gewährleisten und proaktive Maßnahmen zu ermöglichen.  
• Extremes Datenvolumen und hohe Parallelität: Banken generieren Petabytes an Daten aus Transaktionssystemen, Kundeninteraktionen, Marktdaten-Feeds und IoT-Geräten wie Geldautomaten. Die zugrunde liegende Plattform muss diese Datenmengen nicht nur speichern, sondern auch die simultanen Abfragen von Tausenden menschlichen Analysten und autonomen KI-Agenten verarbeiten können.  
• Hohe Abfragekomplexität: Anwendungsfälle wie Stresstests, Betrugserkennung in Echtzeit und die Planung unternehmensweiter Transformationen erfordern hochkomplexe analytische Abfragen, die riesige, heterogene Datenbestände miteinander verknüpfen.  

Diese simultanen Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Parallelität bilden die zentrale technische Herausforderung. Eine konventionelle Datenbankarchitektur ist nicht in der Lage, diesen Anforderungen gerecht zu werden. Es bedarf einer spezialisierten, hochperformanten Analyse-Engine, die von Grund auf für genau dieses Lastprofil konzipiert wurde.

Das Rückgrat – Exasols konkurrenzlose Performance-Architektur

Um die anspruchsvollen Datenanforderungen des BankingTwin zu erfüllen, ist eine Datenbankarchitektur erforderlich, die nicht für transaktionale, sondern für analytische Höchstleistung entwickelt wurde. Die Exasol Analytics Engine bildet dieses technologische Fundament. Ihre Architektur ist eine Symbiose aus mehreren Kernprinzipien, die sie zur schnellsten Analyse-Datenbank für On-Premises- und Cloud-Umgebungen machen.

2.1 Entwickelt für Geschwindigkeit: Die Exasol Analytics Engine

Exasol wurde von Grund auf als reine Analyse-Datenbank konzipiert, was sich in jedem Aspekt seiner Architektur widerspiegelt.  

• In-Memory-Verarbeitung: Exasol ist eine In-Memory-First-Datenbank. Dies ist kein nachträglich hinzugefügtes Feature, sondern das Fundament des Designs. Ein intelligenter, selbstlernender Algorithmus verwaltet, welche Daten im Arbeitsspeicher (RAM) vorgehalten werden, um die anfallenden Abfragelasten optimal zu bedienen. Zum Zeitpunkt des Zugriffs befinden sich die benötigten Daten bereits im RAM oder sogar im CPU-Cache, was Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich ermöglicht. Dies adressiert direkt die Anforderung des BankingTwin an extrem niedrige Latenzzeiten.  
• Massively Parallel Processing (MPP) auf einer Shared-Nothing-Architektur: Exasol verteilt sowohl die Daten als auch die Verarbeitungslast auf alle Knoten eines Clusters. Es gibt keinen zentralen “Master-Knoten”, der zu einem Engpass werden könnte. Jede eingehende Abfrage wird parallelisiert und von allen Knoten simultan auf deren lokalem Datenbestand ausgeführt. Diese Architektur ist der Schlüssel zur Bewältigung der hohen Abfrageparallelität, die durch KI-Agenten entsteht, und ermöglicht eine lineare, horizontale Skalierung bis in den Bereich von hunderten Terabytes.  
• Spaltenorientierte Speicherung und intelligente Kompression: Die Speicherung von Daten in Spalten anstelle von Zeilen reduziert die I/O-Operationen drastisch, da nur die für eine Abfrage relevanten Spalten gelesen werden müssen. In Kombination mit automatischen, datentypspezifischen Kompressionsalgorithmen wird der Speicherbedarf auf der Festplatte und im RAM minimiert, was die Verarbeitungsgeschwindigkeit weiter beschleunigt.  

2.2 Eine Tradition der Führerschaft: Validierte Performance-Überlegenheit

Die architektonischen Vorteile von Exasol sind nicht nur theoretischer Natur, sondern werden durch objektive, branchenweit anerkannte Benchmarks eindrucksvoll belegt.

• TPC-H-Dominanz: Exasol ist seit über einem Jahrzehnt der unangefochtene Marktführer im TPC-H-Benchmark, sowohl bei der reinen Rohleistung als auch beim Preis-Leistungs-Verhältnis. TPC-H ist der maßgebliche, auditierte Standard zur Messung der Performance von analytischen Datenbanken.  

Die folgende Tabelle fasst die rekordverdächtigen Ergebnisse zusammen und liefert den unbestreitbaren Beweis für die Leistungsfähigkeit von Exasol.

Tabelle 1: Exasol TPC-H Benchmark Performance Leadership

Skalierungsfaktor	Performance (QphH@Size)	Preis/Leistung ($/kQphH@Size)	Systemkonfiguration (Auszug)
10 TB	22.756.594,4	$68,79	18 x Dell PowerEdge R6525 Server
30 TB	22.664.825,1	$84,95	18 x Dell PowerEdge R6525 Server
100 TB	22.297.225,0	$178,86	20 x Dell PowerEdge R6525 Server
Datenquelle:

• Moderner Wettbewerbsvorteil: Die Performance von Exasol ist keine reine Legacy-Leistung. In jüngsten TPC-H-ähnlichen Tests war Exasol selbst auf einer einzelnen Maschine über viermal schneller als moderne, populäre In-Process-Datenbanken wie DuckDB. Dies beweist, dass die verteilte MPP-DNA von Exasol auch auf einem einzelnen Knoten zu überlegener Leistung führt und widerlegt die Annahme, Exasol sei nur für massive Cluster geeignet.  

2.3 Souveränität bei der Bereitstellung: On-Premises, Cloud und hybride Flexibilität

Für den Bankensektor sind Datensouveränität, Sicherheit und Compliance nicht verhandelbar. Exasol bietet vollständige Flexibilität bei der Bereitstellung und kann ohne Re-Platforming im eigenen Rechenzentrum (On-Premises), in allen großen Public Clouds (AWS, Azure, GCP) oder in einem hybriden Modell betrieben werden. Dies gibt Banken die volle Kontrolle und Souveränität über ihre Daten, was eine unabdingbare Voraussetzung für den Einsatz im Finanzsektor ist.  

2.4 Intelligente Automatisierung: Die selbstoptimierende Datenbank

Ein wesentlicher Faktor für die Reduzierung der Gesamtbetriebskosten (Total Cost of Ownership, TCO) ist die operative Effizienz von Exasol.

• Kostenbasierter Abfrageoptimierer: Exasol verfügt über einen hochintelligenten Abfrageoptimierer, der auf selbstlernenden Algorithmen basiert. Er analysiert eingehende Abfragen und bestimmt automatisch den effizientesten Ausführungsplan.  
• Automatische Indizierung und Datenverwaltung: Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die eine intensive manuelle Optimierung durch Datenbankadministratoren (DBAs) erfordern, erstellt und verwaltet Exasol Indizes automatisch, verteilt Daten gleichmäßig und optimiert sich selbst basierend auf der tatsächlichen Arbeitslast.  

Diese Selbstoptimierungsfähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für den Betrieb des BankingTwin. Das Lastprofil eines von KI-Agenten gesteuerten Systems ist durch eine hohe Parallelität, Komplexität und Unvorhersehbarkeit der Abfragen gekennzeichnet. Ein menschlicher DBA könnte unmöglich in Echtzeit auf diese dynamischen Anforderungen reagieren. Die autonomen Optimierungsmechanismen von Exasol eliminieren diesen Engpass und stellen sicher, dass die Performance auch unter der unberechenbaren Last von KI-Workloads konstant hoch bleibt. Die Wahl von Exasol ist somit keine reine Performance-Entscheidung, sondern eine strategische Architekturentscheidung, bei der die Kerneigenschaften der Datenbank perfekt auf das operative Verhalten der Zielanwendung – des KI-gesteuerten BankingTwin – abgestimmt sind.  

Die Intelligenzschicht – Agentenfähige KI mit dem Model Context Protocol

Nachdem die rohe Leistungsfähigkeit der Datenbank als Fundament etabliert ist, wendet sich der Fokus der intelligenten Schicht zu, die diese Leistung nutzbar macht. Hier tritt das Model Context Protocol (MCP) als neuer, überlegener Standard für die Interaktion von KI-Systemen mit Daten in den Vordergrund, wobei der Exasol MCP Server als zentraler Vermittler für den BankingTwin fungiert.

3.1 Jenseits von APIs: Der Aufstieg des Model Context Protocol (MCP)

Mit zunehmender Autonomie von KI-Agenten stoßen traditionelle Programmierschnittstellen (APIs) an ihre Grenzen. Ihnen fehlt der notwendige Kontext, die Semantik und die Schutzmechanismen, die für eine wirklich intelligente Interaktion erforderlich sind. Das Model Context Protocol (MCP) wurde als offener Standard speziell für Large Language Models (LLMs) und agentenbasierte Workflows entwickelt, um diese Lücke zu schließen.  

MCP fungiert als “Vertrag” zwischen einem Agenten und der Infrastruktur. Es ermöglicht dem Agenten, logisch darüber nachzudenken (to reason), welche Werkzeuge zur Verfügung stehen, wie sie zu verwenden sind, welche Geschäftsregeln gelten und wann eine Rückfrage zur Klärung erforderlich ist. Dies markiert einen fundamentalen Wandel: von der reinen Ausführung von Befehlen hin zur kontextbasierten Schlussfolgerung.  

3.2 Der Exasol MCP Server: Ein Gateway zur gesteuerten Dateninteraktion

Der Exasol MCP Server ist eine der ersten Hochleistungs-Datenbankimplementierungen des MCP-Standards. Seine primäre Aufgabe ist es, als Brücke oder Übersetzungsschicht zu fungieren. Er legt die Struktur, die Semantik und die verfügbaren Werkzeuge der Exasol-Datenbank in einem Format offen, das KI-Agenten verstehen und nutzen können.  

Dadurch wird die Datenbank von einem passiven Datenspeicher zu einem aktiven, kontextuellen Teilnehmer in den KI-Workflows des BankingTwin. Dies ermöglicht es, über natürliche Sprache direkt mit den Kerndaten der Bank zu interagieren und komplexe analytische Aufgaben zu initiieren.  

Dieser Ansatz stellt einen Paradigmenwechsel von der “imperativen” zur “deklarativen” Interaktion mit Datensystemen dar. Anstatt einem KI-System imperativ mitzuteilen, wie es Daten abrufen soll (z. B. durch das Schreiben eines spezifischen SQL-Befehls), deklariert der Benutzer, was er wissen möchte. Der KI-Agent, ausgestattet mit dem Kontext des MCP Servers, ermittelt daraufhin selbstständig den Weg zum Ziel. Ein Benutzer kann eine geschäftliche Frage stellen, wie z. B. “Zeige mir die Top-5-Filialen nach Kreditausfallraten im letzten Quartal für Gewerbeimmobilien”. Das LLM nutzt den MCP Server, um die Datenbankstruktur zu erkunden (z. B. welche Tabellen und Spalten existieren), konstruiert daraus die korrekte SQL-Abfrage und führt diese aus. Diese Entkopplung der Geschäftsfrage von der technischen Implementierung ist die eigentliche Verwirklichung der Datendemokratisierung und eine Kernfunktion der Intelligenzschicht des BankingTwin.  

Technischer Deep Dive – Implementierung des Exasol MCP Servers für den BankingTwin

Dieser Abschnitt dient als technische Anleitung für die Implementierung und Konfiguration des Exasol MCP Servers im Kontext des BankingTwin. Er basiert auf der detaillierten Dokumentation des öffentlichen GitHub-Repositorys.

4.1 Kernfunktionalität und Werkzeuge

Der MCP Server stellt einem LLM eine Reihe von standardisierten Werkzeugen zur Verfügung, um mit der Exasol-Datenbank zu interagieren.  

• Metadatenerfassung: Der Server kann alle Datenbankobjekte (Schemata, Tabellen, Views, Funktionen, UDFs) auflisten und detaillierte Beschreibungen liefern. Dazu gehören Spaltenlisten und Constraints für Tabellen oder Ein- und Ausgabeparameter für Funktionen und Skripte.  
• Gesteuerte SQL-Ausführung: Der Server ist in der Lage, von einem LLM bereitgestellte SQL-Leseabfragen (ausschließlich SELECT-Anweisungen) auszuführen. Entscheidend ist, dass er von Grund auf so konzipiert ist, dass er jede andere Art von Abfrage (wie UPDATE, DELETE, INSERT) blockiert. Dies erzwingt ein reines Lesemodell und ist ein zentraler Sicherheitsmechanismus.  

4.2 Konfiguration und Bereitstellung

Die Konfiguration des Servers ist flexibel und erfolgt zentral über eine Umgebungsvariable, was eine einfache Integration in bestehende Deployment-Pipelines ermöglicht.

• Voraussetzungen: Für den Betrieb sind Python >= 3.10 und eine MCP-Client-Anwendung wie Claude Desktop erforderlich.  
• Konfiguration: Alle Einstellungen werden über die Umgebungsvariable EXA_MCP_SETTINGS gesteuert. Diese kann entweder den Pfad zu einer JSON-Konfigurationsdatei oder den JSON-String direkt enthalten.  
• Feinabstimmung des Zugriffs: Die JSON-Konfiguration erlaubt eine granulare Steuerung des Verhaltens. Dies umfasst die explizite Aktivierung von SQL-Abfragen (standardmäßig deaktiviert), die Einstellung der Sprache für Metadaten und die Steuerung der Groß- und Kleinschreibung bei der Objektsuche.
• Data Scoping und Filterung: Eine der mächtigsten Funktionen ist die Möglichkeit, präzise zu definieren, welche Datenbankobjekte für das LLM sichtbar sind. Über enable-Flags sowie Filter auf Basis von SQL-LIKE-Mustern oder regulären Ausdrücken kann der Zugriff auf bestimmte Schemata, Tabellen oder Views beschränkt werden. Dies ist ein entscheidendes Governance-Feature.  

Die folgende Tabelle bietet eine Übersicht über die wichtigsten Konfigurationsparameter.

Tabelle 2: Exasol MCP Server Konfigurationsparameter

Parameter	Datentyp	Standardwert	Beschreibung / Beispiel
enable_read_query	boolean	false	Muss explizit auf true gesetzt werden, um die Ausführung von SELECT-Abfragen zu erlauben.
language	string	""	Definiert die Sprache für die Suche in Metadaten (z.B. "english").
case_sensitive	boolean	false	Schaltet die standardmäßig nicht-sensitive Suche auf eine sensitive Suche um.
schemas.enable	boolean	true	Aktiviert oder deaktiviert die Auflistung von Schemata.
tables.like_pattern	string	""	Filtert Tabellen, deren Namen einem SQL-LIKE-Muster entsprechen (z.B. "FINANCE_%")
views.regexp_pattern	string	""	Filtert Views, deren Namen einem regulären Ausdruck entsprechen (z.B. "^vw_public_.*$")

4.3 Security by Design: Schutz von Bankdaten

Im Bankenumfeld hat Sicherheit oberste Priorität. Die Architektur des MCP Servers spiegelt dies durch mehrere Designentscheidungen wider.

• Standardmäßig schreibgeschützt: Der Server ist absichtlich auf reine Leseberechtigungen beschränkt, um Risiken durch unvorhersehbares LLM-Verhalten zu minimieren. Datenmanipulationen sind über den Server per Design unmöglich.  
• Das “Safe Harbor Statement”: Die Entwickler weisen in der Dokumentation explizit darauf hin, dass der Betreiber der Lösung (in diesem Fall eviit) die volle Verantwortung für die Etablierung von Governance, Autorisierungskontrollen und operativen Leitplanken übernimmt. Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines bewussten und sicheren Umgangs mit der Technologie.  

Das Design des MCP Servers verkörpert das “Principle of Least Privilege” (Prinzip der geringsten Rechte) für KI-Agenten. Die Standardkonfiguration ist restriktiv (enable_read_query: false), was Administratoren zwingt, den Zugriff bewusst und explizit zu gewähren. Die granularen Filtermechanismen ermöglichen die Definition einer präzisen “Allow-List” von Datenobjekten. Alles andere wird implizit verweigert. Dieser Ansatz entspricht den Prinzipien einer Zero-Trust-Architektur und ermöglicht es eviit, den BankingTwin nicht nur als innovatives KI-Tool, sondern als eine sichere, unternehmenstaugliche KI-Integration zu positionieren, die modernen Cybersicherheitsstandards entspricht.

Synthese – Aktivierung des BankingTwin mit natürlicher Sprache

Dieser Abschnitt führt alle Komponenten zusammen und illustriert anhand eines praktischen Beispiels, wie ein Benutzer mit dem BankingTwin interagiert und wie LLM, MCP Server und die Exasol-Datenbank im Konzert agieren, um aus einer einfachen Frage eine fundierte Erkenntnis zu generieren.

5.1 Vom Prompt zur Erkenntnis: Ein praktischer Workflow

Stellen wir uns eine Risikoanalystin bei einer Bank vor, die eine dringende Frage hat. Anstatt einen komplexen Bericht bei der IT-Abteilung anzufordern, gibt sie eine Anfrage in natürlicher Sprache in die Benutzeroberfläche des BankingTwin ein:

Prompt: “Vergleiche die 90-Tage-Verzugsraten für ungesicherte Privatkredite zwischen unseren Filialen in New York und Kalifornien für die letzten beiden Quartale. Visualisiere den Trend.”

Im Hintergrund wird ein präzise orchestrierter Prozess ausgelöst:

1. LLM-Interpretation: Das LLM empfängt und analysiert die Anfrage, um die Absicht und die benötigten Entitäten (Verzugsraten, Kreditart, Standorte, Zeitraum) zu verstehen.
2. Kontextermittlung (MCP): Das LLM nutzt den Exasol MCP Server, um die Metadaten der Datenbank zu erkunden. Es verwendet Werkzeuge wie list_tables, um relevante Tabellen (loans, customers, branches) zu identifizieren. Anschließend nutzt es describe_table, um die Spalten und deren Bedeutung zu verstehen (loan_type, delinquency_status, branch_location, origination_date).
3. SQL-Konstruktion: Mit diesem Kontext ausgestattet, konstruiert das LLM eine präzise SQL-SELECT-Abfrage, die die notwendigen JOIN-, WHERE– und GROUP BY-Klauseln enthält, um die Frage zu beantworten.
4. Gesteuerte Ausführung (MCP): Der MCP Server empfängt die generierte SQL-Abfrage, validiert, dass es sich um eine reine Leseoperation handelt, und leitet sie an die Exasol Analytics Engine weiter.
5. Hochleistungsausführung (Exasol): Die Exasol-Engine führt die komplexe Abfrage über ihren MPP-Cluster in Millisekunden aus und liefert die aggregierten Ergebnisdaten zurück.
6. Antwort und Visualisierung: Die Daten werden über den MCP Server an das LLM zurückgegeben, das die Ergebnisse in einer verständlichen Zusammenfassung formatiert und die angeforderte Trendvisualisierung für die Analystin generiert.

5.2 Fortgeschrittene Anwendungsfälle: Das volle Potenzial entfesseln

Die Fähigkeiten des Systems gehen weit über einfache Frage-Antwort-Szenarien hinaus.

• Prädiktive Analytik mittels UDFs: Ein KI-Agent könnte über den MCP Server eine in Exasol gespeicherte User-Defined Function (UDF) aufrufen, die in Python oder R geschrieben wurde. Ein Befehl wie “Führe das Echtzeit-Betrugserkennungsmodell auf der neuesten Charge von Kreditkartentransaktionen aus” würde eine UDF auslösen, die ein trainiertes Machine-Learning-Modell enthält und direkt auf den Daten innerhalb der Datenbank ausführt.  
• Automatisierte Stresstests: Ein Compliance-Beauftragter könnte den BankingTwin anweisen: “Simuliere die Auswirkungen eines Zinsanstiegs von 3% auf das Ausfallrisiko unseres Hypothekenportfolios.” Der Agent würde den MCP Server nutzen, um Portfoliodaten abzufragen und diese in komplexe Simulations-UDFs einzuspeisen – alles innerhalb der sicheren und hochperformanten Exasol-Umgebung.  

Diese Kombination aus Exasols In-Database-Analytics (UDFs) und der intelligenten Schnittstelle des MCP Servers schafft ein geschlossenes System für fortgeschrittene KI-Operationen. Daten müssen nicht mehr für Scoring oder Simulationen aus der Datenbank in eine externe ML-Plattform extrahiert werden. Stattdessen wird die Intelligenz direkt zu den Daten gebracht. Dieser “Closed-Loop”-Ansatz, der komplette analytische Workflows innerhalb der sicheren Grenzen der Datenbank ermöglicht, ist weitaus effizienter, sicherer und skalierbarer als traditionelle ML-Pipelines. Er repräsentiert den Übergang von einfachem Text-to-SQL zu vollständig in die Datenbank integrierten, agentenbasierten Workflows.

Strategische Schlussfolgerung – Die Partnerschaft von eviit und Exasol

6.1 Eine symbiotische Architektur

Der Erfolg des BankingTwin basiert auf einer symbiotischen Beziehung zwischen zwei entscheidenden technologischen Säulen. Auf der einen Seite steht die Exasol Analytics Engine als das Kraftwerk, das die kompromisslose Rohleistung liefert, die erforderlich ist, um die Anforderungen an Volumen, Geschwindigkeit und Parallelität einer Echtzeit-Replik einer Bank zu bewältigen. Auf der anderen Seite agiert der Exasol MCP Server als intelligenter und kontrollierter Dirigent, der es der KI des BankingTwin ermöglicht, diese enorme Leistung sicher und effektiv durch die intuitive Kraft der natürlichen Sprache zu orchestrieren.

Keine dieser Komponenten wäre für sich allein ausreichend. Erst ihre nahtlose Integration schafft eine Lösung, deren Gesamtwert die Summe ihrer Teile bei weitem übersteigt. Diese Architektur liefert nicht nur Antworten, sondern ermöglicht einen dialogbasierten, explorativen Analyseprozess, der bisher undenkbar war.

6.2 Die Zukunft der Bankenintelligenz

Der von Exasol angetriebene eviit BankingTwin ist mehr als nur ein Werkzeug für die Probleme von heute. Er ist eine zukunftssichere Plattform, die für die kommende Welle der Sovereign AI und autonomer, agentengesteuerter Bankgeschäfte konzipiert ist. Die Partnerschaft zwischen eviit und Exasol bietet Banken einen klaren, risikoarmen und hochleistungsfähigen Weg, um sich zu wirklich datengesteuerten, intelligenten Organisationen zu entwickeln und in der nächsten Ära der Finanzdienstleistungen eine führende Rolle zu spielen.