Mentronig Beratung und Umsetzung
AI ENGINEERING CASE STUDY

Analyse von T2 Release Notes
in Minuten statt Tagen oder Wochen.

Wie eine Prompt-Engineering-Lösung den manuellen Analyseaufwand um 65% reduziert und gleichzeitig die Qualität sichert.

PDF
CR
JSON

Die Realität: Manuelle Schwerstarbeit.

Zweimal jährlich veröffentlicht die EZB 100-200 Seiten Release Notes. Für Banken bedeutet das: Business Analysten und Experten verbringen Tage bzw. Wochen damit, komplexe Change Requests (CRs) zu verstehen und gegen die eigene Workflows und Systemlandschaft zu prüfen.

  • 8-20 Stunden Aufwand pro Change Request
  • Hohes Risiko, kritische Breaking Changes zu übersehen
  • Abhängigkeit von wenigen Spezialexperten
MANUAL_OVERLOAD
CRITICAL
ANALYSIS QUEUE 142 ITEMS
EXPERT AVAILABILITY 0% (BUSY)
> ERROR: BREAKING CHANGE DETECTED
> WARNING: RESOURCE CAPACITY EXCEEDED
> ESTIMATED COMPLETION: 3 WEEKS...
HELP NEEDED!

Die Lösung: Intelligente Automatisierung.

Ein Prompt-Engineering-basiertes System (Azure OpenAI, Customized ChatGPT) übernimmt die Analyse. Kein Software-Rollout, keine komplexe IT-Integration – "Pure Intelligence".

1

Ingestion

Das System liest das PDF ein, extrahiert automatisch alle Change Requests und trennt technisches Rauschen.

2

Scoring

KI bewertet jeden CR gegen Ihr spezifisches Profil (Systemlandschaft, SWIFT-Nachrichten).

3

Reporting

Generierung maßgeschneiderter Berichte für Management, Business Analysts und Engineers.

Ergebnisse aus der Produktion

65%
ZEITERSPARNIS

Vom manuellen Review zur automatisierten Analyse.

100%
CHANGE COVERAGE

Kein Change Request wurde übersehen.

<4h
ANALYSE-DAUER

Statt 8-20 Stunden pro komplexem Change.

GO
PRODUKTIONSSTATUS

Erfolgreich eingesetzt für JUN.2026 Release.

"Der elementarste Vorteil war das Erkennen eines Element-Removals (Instruction For Next Agent), das wir manuell fast übersehen hätten. Die KI warnte uns sofort."
— Praxisbeispiel CR-146

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