Auf den Punkt: Huntington Bank verkürzte die Datenredaktionierung von über 400 Millionen Dokumenten von Jahren auf Monate, indem AWS-Services wie Textract und Step Functions für automatisierte, skalierbare Verarbeitung mit über 95% Genauigkeit eingesetzt wurden.
The Huntington National Bank hat eine automatisierte Lösung entwickelt, um über 400 Millionen Dokumente auf sensitive Kundendaten zu durchsuchen und diese zu redaktionieren. Wo traditionelle Verfahren Jahre gedauert hätten, vollzog sich der Prozess durch den Einsatz von Amazon Textract und AWS Step Functions in wenigen Monaten.
Huntington ist eine der zehn größten Banken in den USA und verwaltet seit 2015 hunderte Millionen Dokumente in einem lokalen System. 2025 initiierte das Institut ein proaktives Compliance-Projekt, um diese Archive systematisch auf sensitive Kundendaten wie Sozialversicherungsnummern, Kontonummern und persönliche Adressen zu durchsuchen und diese zu schwärzen. Die Dokumente liegen in verschiedenen Dateiformaten vor.
Die Anforderungen für die Lösung waren streng definiert: Verschlüsselung im Transit und in Ruhe, Zugriffskontrolle auf Speicherorte, Konformität mit PCI-DSS-Standards, Rücksynchronisierung zu lokalen Systemen und eine Redaktionierungsgenauigkeit von mindestens 95%. Huntington setzte auf AWS DataSync für die sichere Datenmigration über AWS Direct Connect, Amazon S3 als Speicher, AWS Key Management Service für Verschlüsselung sowie Amazon Textract zur automatisierten Texterkennung aus gescannten Dokumenten. Die Orchestrierung erfolgte über AWS Step Functions und Lambda-Funktionen.
Die zentrale Herausforderung lag in der Skalierung: Um Millionen Dokumente täglich zu verarbeiten, musste Huntington die Durchsatzgrenzen von Amazon Textract optimieren. Dies erforderte die Erhöhung von Service-Quotas durch AWS Service Quotas Console und eine sorgfältige Kontrolle der Request-Rate, um Drosselungen zu vermeiden. Die Lösung kombinierte asynchrone Textract-Jobs mit Step Functions Orchestrierung, um optimale Parallelisierung bei Einhaltung der Servicerichtwerte zu erzielen.
Für CTOs in Finanzinstituten zeigt der Ansatz, wie Cloud-Native-Dienste für Legacy-Datenbestände eingesetzt werden können, ohne erhebliche Organisationsrisiken einzugehen: Die Lösung hielt sich an strikte Compliance-Anforderungen, nutzte sichere Datenübertragung und garantierte, dass keine Daten in AWS verbleiben – alles Daten werden rückwärts zu lokalen Systemen repliziert. Die Reduzierung der Projektdauer von Jahren auf Monate ermöglicht es Institutionen, Compliance-Anforderungen zeitnah umzusetzen statt sie zu vertagen.
Quelle: aws.amazon.com · Erschienen 24. Juni 2026
Lumi AI News — KI-assistierte Kuratierung gemaess Art. 50 EU AI Act. Paraphrase und Klassifikation durch Lumi News Pipeline v1.7.1.