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Case Study

FCH GWG-Check

Der Zweck der Software ist die Überprüfung von Personen in Bezug auf das Geldwäschegesetz (GWG). Hierbei wird geprüft, ob die angegebene Person in einer externen Datenbank als politisch exponierte Person (PEP) eingetragen ist.

Technologien
NestJS, React Admin, Material-UI, MongoDB

Projektdauer
3 Monate

Der Kunde

Die FCH Gruppe ist ein Verlag für alle Themen zur Regulatorik. Das Unternehmen bietet Seminare, Bücher, Fachzeitschriften, Beratung, Revision, Compliance, Auslagerung oder Insourcing an, also alle Themen zu Gesetzen und Regeln, welche den Zweck haben, Mitarbeiter, Kunden oder Patienten der Mandanten zu schützen. Das Unternehmen wurde 1996 gegründet und hat seinen Sitz in Heidelberg.

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Ich arbeite schon lange mit Daniel und Jan zusammen und bin immer wieder aufs Neue überrascht, wie viel Spaß der Austausch macht. Nach über 3 großen Projekten kann ich nur sagen: Die Jungs sind schnell, lösungsorientiert und innovativ!
— Sascha Sychov, FCH Gruppe AG

So ging's los

Der Kunde möchte die bestehende Anwendung relaunchen. Hierbei sollen mehrere Prozesse vollständig automatisiert werden. Dazu gehören die Verarbeitung der CSV-Dateien und die quartalsweise Rechnungsgenerierung. Zusätzlich soll das Aussehen der Webanwendung modernisiert werden.

Beschreibung des Produkts

Der Zweck der Software ist die Überprüfung von Personen in Bezug auf das Geldwäschegesetz (GWG). Hierbei wird geprüft, ob die angegebene Person in einer externen Datenbank als politisch exponierte Person (PEP) eingetragen ist. Die Software besteht aus zwei verschiedenen Benutzergruppen. Administratoren können registrierte Firmen freischalten und verwalten.

Die Firmen können nach einzelnen Personen suchen, oder eine CSV-Datei hochladen, in der alle eingetragenen Personen geprüft werden. Das Suchergebniss kann als PDF-Dokument exportiert werden. Die externe PEP-Datenbank wird täglich ausgelesen und mit der eigenen Datenbank synchronisiert.

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Beispielhafte PDF-Ausgabe einer Mehrfachsuche über eine Excel-Datei.

Herausforderungen

Die größte Herausforderung war die schnelle Verarbeitung der CSV-Dateien. Der Kunde sollte möglichst wenig Wartezeit haben, auch bei größeren Dateien mit mehr als 10.000 Personen.

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