Modernisierung von Kernbankensystemen mit generativer KI
Wenn aus Vorteilen messbare Ergebnisse werden
Skalierbare Modernisierung von Kernbankensystemen bei geringerem Risiko
Die Bank etablierte ein skalierbares und wiederholbares Modernisierungsmodell, mit dem sich große Teile ihrer Kernsysteme effizient modernisieren und langfristige Projektrisiken reduzieren lassen.
Generative KI beschleunigt die Modernisierung von Legacy-Systemen im großen Maßstab
Generative KI beschleunigte Modernisierungsaufgaben, die mit manuellen Methoden in diesem Maßstab nicht umsetzbar wären. Dazu zählen die Dokumentation, das Testen sowie die Optimierung von Millionen von COBOL-Codezeilen.
Schnellere Time-to-Market mit cloudfähigen Kernsystemen
Die Transformation stärkt die Wettbewerbsfähigkeit des globalen Finanzinstituts gegenüber digitalen Wettbewerbern, indem sie die Time-to-Market verkürzt, Infrastrukturkosten reduziert und eine cloudfähige Skalierung ermöglicht.
Generative KI erschließt neue Möglichkeiten für die Modernisierung von Legacy-Systemen im großen Maßstab. Sie automatisiert Aufgaben, die mit manuellen Methoden nicht in diesem Umfang umsetzbar wären – darunter Dokumentation, Tests und die Optimierung von Code auf Enterprise-Niveau.
Herausforderung
Warum moderne Banken ihre IT neu denken müssen
Viele der zentralen Kernsysteme der Bank wurden bereits vor Jahrzehnten für den Filialbetrieb und Backoffice-Prozesse entwickelt. Heute müssen sie digitale Services, mobile Kanäle und neue Formen der Kundeninteraktion zuverlässig unterstützen. Mit steigenden Transaktionsvolumina wurde die Skalierung und der Betrieb der Mainframe-Infrastruktur zunehmend kostenintensiv.
Gleichzeitig stand die Bank vor einer branchenweiten strukturellen Herausforderung: Die Legacy-Systeme waren eng miteinander verzahnt, wodurch Änderungen komplex und zeitaufwendig wurden. Da COBOL-Fachkräfte immer schwerer zu finden sind, stiegen die Risiken für Betrieb und Weiterentwicklung der Systeme. Manuelle Ansätze zur Modernisierung der Legacy-Landschaft waren angesichts von Millionen miteinander verknüpfter Codezeilen nicht praktikabel. Das Finanzinstitut benötigte daher eine moderne, cloudfähige Architektur, die auf Skalierbarkeit, Flexibilität und langfristige Resilienz ausgelegt ist.
Projekt
KI-gestützte Modernisierung mit GFT und GenAI: Deterministische Codekonvertierung trifft intelligente Automatisierung
GFT und das internationale Finanzinstitut verfolgten einen strukturierten Modernisierungsansatz, der deterministische Codekonvertierung mit KI-gestützter Beschleunigung durch generative KI kombinierte. Zum Einsatz kam unter anderem Wynxx, die KI-gestützte Plattform von GFT zur Beschleunigung des Software Development Life Cycle (SDLC). Die Modernisierung basierte auf vier zentralen Handlungsfeldern, die den gesamten Transformationsprozess prägten.
- Modernisierungsstrategie: Den Ausgangspunkt bildeten eine umfassende Analyse der bestehenden Systeme sowie eine detaillierte Bewertung von Abhängigkeiten, Komplexität und Architektur. Deterministische Werkzeuge konvertierten COBOL-Code nach Java und bewahrten dabei die bestehende Geschäftslogik, während gleichzeitig die Grundlage für einen verteilten Betrieb geschaffen wurde.
- Rolle von generativer KI: Generative KI automatisierte zentrale Aufgaben, die andernfalls einen erheblichen manuellen Aufwand erfordert hätten. Sie erstellte Dokumentationen für bestehende Legacy-Logik, generierte Testszenarien zur End-to-End-Validierung und verbesserte die Lesbarkeit sowie Wartbarkeit des konvertierten Java-Codes. Darüber hinaus unterstützte sie die Modernisierung von Batch-Prozessen durch Python-basierte Laufzeitmuster. Dadurch konnten die Teams ihre Arbeit deutlich beschleunigen und gleichzeitig eine konsistente Umsetzung im großen Maßstab sicherstellen.
- Weiterentwicklung der Architektur: GFT entwickelte die verteilte Architektur gezielt weiter, um die Cloud-native-Transformation zu unterstützen. Dabei wurden unter anderem Ausführungsumgebungen, Datenzugriffe, Queue-Management und Laufzeitkomponenten optimiert.
- Ein skalierbares Vorgehensmodell: Das Projekt etablierte einen standardisierten Modernisierungsansatz, den das Finanzinstitut auf weitere Modernisierungsvorhaben übertragen kann. So bleibt die Umsetzung auch bei einer schrittweisen Ausweitung des Programms konsistent und effizient.
Vorteil
Ein bewährtes Modell für die Modernisierung der gesamten Bank
Das Projekt hat gezeigt, dass sich Modernisierung in diesem Umfang mit der richtigen Kombination aus Automatisierung, Architekturentwicklung und KI-Unterstützung erfolgreich und nachhaltig umsetzen lässt. Das Finanzinstitut konnte bestätigen, dass sich ein erheblicher Teil seiner Legacy-Landschaft mit diesem Ansatz modernisieren lässt. Dadurch werden langfristige Projektrisiken reduziert und eine konsistente Grundlage für weitere Modernisierungsvorhaben geschaffen.
KI-gestützte Dokumentation, Tests und Codeoptimierung steigerten die Geschwindigkeit und Transparenz der Modernisierung für die Entwicklungsteams. Die modernisierte Architektur bietet mehr Skalierbarkeit, Resilienz und Effizienz, unterstützt eine schnellere Time-to-Market und trägt zur Senkung der Infrastrukturkosten bei. Das Projekt wurde sowohl innerhalb des Finanzinstituts als auch bei GFT als wegweisendes Modernisierungsprojekt anerkannt.
Auf dieser Grundlage ist die Bank nun in der Lage, die Modernisierung auf weitere Systeme auszuweiten und zusätzliche Potenziale für die KI-gestützte Optimierung modernisierten Codes zu erschließen.
Fazit
Ergebnisse eines KI-gestützten IT-Modernisierungsprogramms
Modernisierungsprogramme im Unternehmensumfeld erfordern mehr als eine reine Codemigration. Entscheidend sind Automatisierung zur Reduzierung manueller Aufwände, eine Architektur, die Skalierbarkeit ermöglicht, sowie KI-gestützte Unterstützung, die komplexe Aufgaben beschleunigt, ohne Genauigkeit oder Governance zu beeinträchtigen. Das Projekt zeigt, wie KI in der Softwareentwicklung Modernisierung in einem Umfang ermöglicht, der mit herkömmlichen Legacy-Ansätzen nicht erreichbar wäre.
Gemeinsam mit GFT hat das Finanzinstitut eine zukunftssichere Plattform sowie einen skalierbaren und wiederholbaren Ansatz für die Modernisierung im Banking etabliert. Dadurch stärkt die Bank ihre Fähigkeit, Innovationen voranzutreiben, skalierbar zu wachsen und zuverlässige digitale Services für Millionen von Kundinnen und Kunden weltweit bereitzustellen.
