Modernizacja core banking dzięki generatywnej sztucznej inteligencji
Kiedy zalety przekształcają się w wyniki
Skalowalna modernizacja core banking przy niższym ryzyku
Bank udowodnił, że jest w stanie zmodernizować znaczną część swoich systemów core, stosując skalowalny i powtarzalny model, który ogranicza długoterminowe ryzyko realizacji programu.
GenAI przyspiesza modernizację legacy na dużą skalę
GenAI przyspieszyło realizację zadań modernizacyjnych niemożliwych do wykonania na taką skalę metodami ręcznymi – w tym dokumentacji, testowania i udoskonalania kodu obejmującego miliony wierszy.
Szybsze wprowadzanie produktów na rynek dzięki systemom core dostosowanym do chmury
Ta transformacja wzmacnia zdolność tej globalnej instytucji finansowej do konkurowania z nowymi graczami, którzy od początku działają w środowisku cyfrowym, poprzez skrócenie czasu wprowadzania produktów na rynek, obniżenie kosztów infrastruktury oraz zapewnienie skalowalności dostosowanej do chmury.
GenAI umożliwia transformację systemów legacy na dużą skalę poprzez automatyzację zadań, z którymi metody ręczne nie są w stanie sobie poradzić — kompleksowej dokumentacji, testowania i udoskonalania kodu na skalę przedsiębiorstwa.
Wyzwanie
Dlaczego współczesne banki potrzebują nowego podejścia do modernizacji systemów informatycznych
Wiele podstawowych systemów banku zostało zaprojektowanych kilkadziesiąt lat temu z myślą o działalności oddziałów i zaplecza operacyjnego. Obecnie systemy te muszą nieustannie wspierać usługi cyfrowe, kanały mobilne oraz nowe modele interakcji z klientami. Wraz ze wzrostem wolumenu operacji utrzymanie i skalowanie mainframe’u stawało się coraz bardziej kosztowne.
Bank stanął również przed wyzwaniem strukturalnym, wspólnym dla całej branży: obciążenia legacy były ściśle ze sobą powiązane, co sprawiało, że wprowadzanie zmian było trudne i czasochłonne. Wraz z malejącą dostępnością specjalistów znających COBOL, utrzymanie i rozbudowa tych systemów niosły ze sobą ryzyko operacyjne oraz ryzyko dla realizacji usług. Ręczne podejście do modernizacji legacy nie było wykonalne w przypadku milionów wzajemnie zależnych wierszy kodu. Ta globalna instytucja finansowa potrzebowała nowoczesnej architektury zaprojektowanej z myślą o skalowalności w chmurze, elastyczności i długoterminowej odporności.
Zaangażowanie
Modernizacja wspomagana sztuczną inteligencją we współpracy z GFT i GenAI: Połączenie deterministycznej konwersji i sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania
GFT i międzynarodowy bank przyjęły ustrukturyzowane podejście do modernizacji, łączące deterministyczną konwersję kodu z przyspieszeniem opartym na sztucznej inteligencji za pomocą GenAI – w tym między innymi Wynxx, platformy GFT opartej na sztucznej inteligencji, zaprojektowanej w celu przyspieszenia cyklu życia oprogramowania (SDLC). Prace skupiały się na czterech kluczowych obszarach, które wyznaczyły kierunek praktycznej realizacji modernizacji.
- Strategia modernizacji: prace rozpoczęły się od szczegółowej analizy i rozpoznania sytuacji, aby zrozumieć zależności, złożoność oraz wymagania architektoniczne. Narzędzia deterministyczne przekonwertowały kod COBOL na Javę, zachowując przy tym kluczową logikę biznesową i tworząc podstawę pod działanie w architekturze rozproszonej.
- Rola generatywnej sztucznej inteligencji: GenAI zapewniła niezbędną automatyzację zadań, które w przeciwnym razie wymagałyby szeroko zakrojonej analizy ręcznej. Wygenerowała dokumentację dotyczącą logiki legacy, stworzyła scenariusze testowe wspierające kompleksową walidację oraz poprawiła czytelność i łatwość utrzymania przekonwertowanego kodu Java. Przyczyniła się również do modernizacji partii kodu poprzez obsługę wzorców środowiska uruchomieniowego opartych na języku Python. W każdym z tych obszarów zespoły działały szybciej i zachowały spójność na dużą skalę.
- Ewolucja architektury: Firma GFT rozwinęła architekturę rozproszoną, aby wesprzeć tę transformację w kierunku rozwiązań natywnych dla chmury, ulepszając konteksty wykonywania, dostęp do danych, obsługę kolejek oraz komponenty środowiska uruchomieniowego.
- Ujednolicony wzorzec: te prace zaowocowały podejściem do modernizacji, które ten międzynarodowy bank może zastosować w wielu inicjatywach, zapewniając spójność w miarę rozszerzania się programu.
Korzyść
Sprawdzona droga do modernizacji całego banku
Projekt potwierdził, że modernizacja na taką skalę jest zarówno możliwa do zrealizowania, jak i zrównoważona dzięki odpowiedniemu połączeniu automatyzacji, ewolucji architektury oraz wsparcia ze strony sztucznej inteligencji. Klient potwierdził, że znaczną część swojego środowiska legacy można przenieść przy użyciu tego modelu, co zmniejsza długoterminowe ryzyko związane z programem i zapewnia spójność przyszłych działań modernizacyjnych.
Wspomagane przez sztuczną inteligencję tworzenie dokumentacji, testowanie i udoskonalanie zwiększyły tempo modernizacji oraz przejrzystość dla zespołów inżynierów. Zaktualizowana architektura zapewnia większą skalowalność, odporność i wydajność, co pozwala na szybsze wprowadzanie produktów na rynek oraz obniżenie kosztów infrastruktury. Prace te zostały uznane wewnętrznie zarówno przez globalną instytucję finansową, jak i firmę GFT za flagowe przedsięwzięcie modernizacyjne.
Dzięki tym fundamentom bank jest gotowy rozszerzyć modernizację na kolejne systemy oraz poszukiwać dalszych możliwości udoskonalania zmodernizowanego kodu przy pomocy sztucznej inteligencji.
Wnioski
Wyniki programu modernizacji IT z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Globalne programy modernizacyjne wymagają czegoś więcej niż tylko migracji kodu. Opierają się one na automatyzacji, która ogranicza nakład pracy ręcznej, ewolucji architektury umożliwiającej skalowalność oraz wsparciu opartym na sztucznej inteligencji, które przyspiesza realizację złożonych zadań bez uszczerbku dla dokładności i zgodności z zasadami zarządzania. Projekt ten pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja w tworzeniu oprogramowania może umożliwić modernizację na poziomie niedostępnym dla tradycyjnych metod.
Dzięki współpracy z GFT klient z sektora bankowego stworzył platformę gotową na przyszłość oraz powtarzalną ścieżkę modernizacji bankowości, wzmacniając zdolność banku do wprowadzania innowacji, skalowania działalności oraz dostarczania niezawodnych usług cyfrowych milionom klientów na całym świecie.
