CamundaLocal Frankfurt: Wie Banken Prozesse und KI orchestrieren
Banken betreiben ihre Prozesse heute selten auf einer einzigen Plattform: Workflow-Engines, BPM-Suiten und Eigenentwicklungen stehen nebeneinander, und mit KI-Agenten kommt eine weitere Ebene hinzu. Die CamundaLocal in Frankfurt zeigt, wie Finanzinstitute diese heterogene Prozesslandschaft zusammenführen – und welche Datenbasis nötig ist, damit Automatisierung und KI darauf überhaupt skalieren können.
Praxisvortrag aus einer deutschen Großbank: „Der vernetzte Prozessdaten-Kosmos: Prozessplattform-Evolution jenseits der Orchestrierung“ Ein Solution Architect aus dem zentralen Plattform-Management einer deutschen Großbank zeigt, wie das Institut eine engine-agnostische Prozessdatenschicht aufgebaut hat: Monitoring, Reporting und Dashboards geben IT und Fachbereich konzernweit Echtzeit-Transparenz über eine heterogene Prozesslandschaft. Der Vortrag erläutert, warum strukturierte Prozessdaten die Voraussetzung für skalierbare KI- und Agenten-Automatisierung sind – und wie sich über eine Engine-Abstraktion mehrere Plattformen unter einem gemeinsamen Daten- und Governance-Modell steuern lassen, statt sich auf eine monolithische BPM-Suite festzulegen.
Weitere Programmpunkte:
- Keynote „The Great Process Re-Engineering“ – Ragnar Nevries, Senior Director Presales, Camunda
- „KI in Unternehmen: Was die Superstars besser machen“ – Prof. Dr. Holger Schmidt, Digitalökonom, TU Darmstadt
- Anwendungsbeispiele und Erfolgsgeschichten aus Kunden- und Partnerprojekten
- Podiumsdiskussion zum Automatisierungs- und KI-Reifegrad
- Live-Demo, Produktvorschau und offene Fragerunde
- Networking-Empfang zum Abschluss
Zielgruppe: Verantwortliche für Prozesse, Automatisierung, Architektur und KI-Enablement bei Banken, Finanzdienstleistern, Versicherern und in der öffentlichen Verwaltung.
Veranstaltungssprache: Deutsch. Die Teilnahme ist kostenfrei, die Platzzahl begrenzt. Anmeldung erforderlich.
Event-Website: https://page.camunda.com/de/camundalocal-frankfurt-2026
Preis: kostenlos
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