Die Commerzbank ist eine führende internationale Geschäftsbank mit Niederlassungen in fast 50 Ländern. Sie finanziert rund 30% des deutschen Außenhandels und ist führend bei der Finanzierung von Firmenkunden in Deutschland.
Ziel der Commerzbank war es, eine innovative Lösung von einem der europäischen Fintech-Unternehmen in der Produktion zu ermöglichen. Das System bietet die Möglichkeit, Daten aus physischen Dokumenten zu extrahieren und Muster zu erkennen.
Die Herausforderung:
Unser Teil bezog sich darauf, das Testmanagement einzurichten und eine richtige Testdurchführung auf der Grundlage der vereinbarten Qualitätsstrategie zu sichern. Das Ziel war es, eine komplett neue Lösung auf MVP-Basis in einer sehr konservativen Organisation einzuführen und Teile eines Legacy-Systems zu ersetzen. Außerdem wurde die Organisationsstruktur vom Wasserfallmodell in Agile/Scrum geändert. Strategie und Struktur des Testens mussten sich an die laufenden organisatorischen Änderungen, die hohe Volatilität der Anforderungen, die Projektteams sowie eine äußerst begrenzte Markt-Einführungszeit anpassen.
Innerhalb des kurzen Projektl-lifecycle musste das MVP-Produkt an die Anforderungen der Bank, die SLAs und KPIs angepasst und auf angemessene Weise getestet werden, um die höchstmögliche Qualität sicherzustellen und gemäß dem Projektplan mir geringem Risiko in die Produktion Live zu gehen. Bei der Arbeit an der Pilot-Version des MVP-Systems musste eine gesamte Testautomationsstrategie geplant, konzeptionell vorbereitet und ausgeführt werden. Auf einer separaten Strecke mussten dieselben Aktivitäten vorbereitet werden, um die richtige Vorgehensweise und Qualität der in Kürze geplanten Version 2 des Systems sicherzustellen.
Die Technologie:
Das System ist eine webbasierte Anwendung, die die OCR-Technologie und Machine Learning verwendet, um die Erkennung von Dokumenten ständig zu verbessern und automatisierte Prüfungen durchzuführen (z.B. Trade Corridor, FATF-Prüfungen, High-Risk Goods, Dual Use Goods, Shell-Unternehmen-Prüfungen usw.), Muster zu erkennen und korrekte Flaggen auf Dokumenten zu erzeugen. Das System ist eine E2E-Lösung, bei der der Benutzer einen festen Arbeitsablauf verfolgt, damit die Bank den Prozess-Fluss und Workflow streng kontrollieren kann.
Die Technologie hinter dem Projekt:
- Microsoft Azure
- Oracle DB
- RabbitMQ
- Apache Lucene
- ABBYY
- Eigenentwicklung: Python Lösung für Big Data Analytics
- CoDOKA
Die Lösung:
Alle Aktivitäten rund um die Einrichtung des Testmanagement-Prozesses wurden nach den Prinzipien der Kanban und Lean Methoden durchgeführt. Die Teststrategie wurde produktorientiert aufgestellt, wobei die meisten Testaktivitäten auf den Anwendungsfall und den Geschäftsfall ausgerichtet waren, während nur ein sehr geringer Fokus auf technischen Aspekten lag.
Die Testautomationsstrategie ist darauf ausgerichtet, universell und unabhängig von der Programmiersprache die Testfälle aufzubauen und auszuführen. Das Ziel der Bank ist es, diese auch den Geschäftsinhabern zugänglich und verständlich zu machen. Aus diesem Grund mussten das Tool und das Framework sehr sorgfältig ausgewählt werden, auch unter Einbeziehung der Projektsponsoren. Die Struktur der Testautomatisierungsprojekte wurde einschließlich der Strategieentscheidung, der Prozesse, der Akzeptanz und der Handhabung von Ausnahmen eingerichtet.