„Im Risikomanagement und Treasury von Banken treffen steigende fachliche Datenanforderungen auf historisch gewachsene IT-Architekturen. Die Herausforderung besteht darin pragmatische Lösungsansätze zu entwickeln und in effiziente operative Prozesse zu überführen.“
Javier arbeitet seit 2014 bei KPMG und verfügt über umfangreiche Erfahrungen in Umsetzungsprojekten bei Banken. Im Rahmen seiner Projekttätigkeiten spezialisierte er sich auf die Weiterentwicklung von regulatorischen und ökonomischen Steuerungsgrößen im über- und untertägigen Liquiditätsrisiko. Dazu zählt insbesondere die Ausgestaltung und Modellierung von Stressszenarien und das Forecasting von Kennzahlen. Seine Expertise umfasst sowohl die Konzeption und Weiterentwicklung der fachlichen Methodik als auch die Optimierung der operativen Prozesse.
Neben der fachlichen Umsetzung begleitet er die Auswahl und Einführung von standardisierten Softwarelösungen im Risiko und Treasury-Umfeld. Zudem entwickelte er in seinen Projekteinsätzen verschiedene Anwendungen von Machine Learning inkl. „Proof of Concept“ im Liquiditätsmanagement. Er verknüpft sein fachliches Wissen mit technischer Methodik um Use Cases mit einem messbaren Mehrwert zu identifizieren.
