Risicogebaseerde teststrategie voor een financieel product in de EU
Hoe HeadIT testen optimaliseerde, juridische risico's verminderde en naleving garandeerde met behulp van automatisering en AI.
Momentopname van de klant
Bedrijfsnaam
Vertrouwelijk
Industrie
FinTech / Financiële diensten
Land
Europese Unie
Tijdlijn
6 maanden
Over het bedrijf
Een gereguleerde financiële dienstverlener die consumenten in de hele EU bedient. Hun platform maakt veilige betalingsverwerking, digitale transacties en fraudepreventie mogelijk voor zowel B2B als B2C.
De uitdaging
De klant moest de betrouwbaarheid van zijn transactieplatform verbeteren en tegelijkertijd voldoen aan strenge EU-regelgeving zoals PSD2 en AVG. Handmatige regressie vertraagde de releases en het risico op fraude of systeemstoringen vormde een aanzienlijk bedrijfs- en juridisch risico.
Onze oplossingsaanpak
HeadIT heeft een op maat gemaakte, op risico gebaseerde teststrategie geïmplementeerd, met de focus op kritieke transactiestromen, automatisering van gevallen met een hoog risico en intelligente inzichten van AI om de testdiepte, -dekking en -nauwkeurigheid te optimaliseren.
Kwaliteits- en teststrategie
1. Risico-evaluatie en prioritering
Er zijn modules met een grote impact en een groot risico geïdentificeerd (bijv. betalingsverwerking, fraudewaarschuwingen).
Geprioriteerde testscenario's op basis van risicoblootstelling, regelgevingsbelang en bedrijfswaarde.
2. Testautomatisering
Een domeinspecifiek automatiseringsframework ontwikkeld, afgestemd op financiële applicaties.
80% van de regressiegevallen met een hoog risico zijn geautomatiseerd en geïntegreerd in CI/CD-pipelines voor snellere feedbackcycli.
3. Verbeteringen door AI
AI-gestuurde fraudedetectie: Gebruikte anomaliedetectiemodellen (Isolation Forests, Autoencoders) om verdachte transacties te markeren.
Voorspellende analyses: potentiële aanvalspatronen worden geïdentificeerd met behulp van machine learning, waardoor vroegtijdige preventieve maatregelen mogelijk worden.
AI voor testoptimalisatie: historische defectgegevens worden gebruikt om testcases dynamisch te prioriteren.
Synthetische testgegevens: gegenereerde AVG-conforme, realistische testgegevens met behulp van op AI gebaseerde datasynthesizers.
4. Validatie van naleving en beveiliging
In overeenstemming met de PSD2- en AVG-vereisten.
Gevalideerde encryptie, toegangscontrole en audit trail-functies via gestructureerde testcases.
Zorgde voor transparante documentatie en traceerbaarheid voor wettelijke audits.
Technische implementatie
Technologie stapel
Java, Selenium, Postman, JMeter
AI-tools en -frameworks
Python (Scikit-learn, TensorFlow), synthetische datagenerator
Hulpmiddelen testen
Selenium, TestNG, Jenkins, Allure, SonarQube
DevOps-integratie
CI/CD via GitLab Pipelines, Dockerized Test Environments
Beveiligings- en nalevingstesten
OWASP ZAP, custom audit trail validators
Uitvoeringsproces
- Begonnen met een ontdekkingsfase en risicoworkshop.
- De tests werden uitgevoerd in sprints om de twee weken, afgestemd op de ontwikkelingscycli.
- Wekelijkse QA-synchronisatie met de klant zorgt voor continue feedback en risicobewaking.
- De laatste fase omvatte beveiligingsvalidatie en simulatie van nalevingsaudits.
- Bekijk hoe we het voor elkaar hebben gekregen
Wilt u de volledige casestudy lezen?
Vraag de volledige casestudy aan en ontdek onze risicogebaseerde testaanpak, automatiseringsstrategieën en praktijkgerichte resultaten in een financiële omgeving met hoge inzetten. Krijg inzichten die u kunt toepassen op uw eigen product.
