Startpunkt für die Modernisierung der Bank-IT: der digitale Zwilling

Es sind nicht nur veraltete Technologien, die ganz oben auf der Agenda von Banken stehen sollten, sondern auch der Verlust von institutionellem Wissen. Wenn Systeme nicht mehr vollständig verstanden werden, können sie nicht sicher angepasst, dokumentiert oder gesteuert werden. Die Modernisierung von Unternehmensanwendungen gerät ins Stocken, der regulatorische Druck nimmt zu, und selbst Routinevorfälle lassen sich schwerer beheben. Banken stehen somit nicht nur vor einem technologischen Problem, sondern vor einer kritischen Wissenslücke im Herzen ihrer IT-Landschaft.

Ein digitaler Zwilling kann eine direkte Lösung für dieses Problem sein. Auf Basis von KI schafft er ein strukturiertes Wissenssystem der bestehenden Kernbankenumgebung, das sich in natürlicher Sprache abfragen lässt. 

In fast jeder großen Bank gibt es das riesige Rechenzentrum im Keller, das den IT-Verantwortlichen zunehmend Kopfschmerzen bereitet. Täglich laufen dort Millionen Transaktionen über Systeme, die über Jahrzehnte gewachsen sind. Sie sind in Sprachen wie COBOL, C oder Assembler programmiert und bilden das Rückgrat von Kontoführung, Kreditgeschäft und Zahlungsverkehr. Noch laufen die monolithischen Kernbankensysteme zuverlässig, doch kaum jemand versteht noch, wie sie funktionieren. Die wenigen verbliebenen Legacy-Experten, die sich mit ihnen auskennen, gehen bald in Rente. Mehr und mehr werden die Systeme zur Black Box.  

Das bedeutet: Nicht nur die veraltete Technologie der Kernbankensysteme, die am Tempo des modernen Finanzsystems – wie zum Beispiel bei Echtzeittransaktionen – chancenlos scheitert, ist ein stetig wachsendes Geschäftsrisiko für traditionelle Banken. Auch das mangelnde Verständnis der Fachlogik, Strukturen und Abhängigkeiten der Systeme wird zur Gefahr und birgt u. a. regulatorische Risiken. So beinhaltet etwa die DORA-Verordnung (EU Digital Operational Resilience Act) Dokumentationspflichten, die ohne detailliertes Wissen über die Funktionsweise des Kernbankensystems kaum erfüllt werden können. Auch die dringend notwendige Modernisierung der Systeme wird erheblich erschwert. 

Abhilfe schafft ein digitaler Zwilling, der die unübersichtlich gewordenen Abläufe und Prozesse innerhalb des Kernbankensystems u. a. durch Reverse-Dokumentation wieder für alle IT-Experten nachvollziehbar macht. Dabei handelt es sich nicht um ein zweites Kernbankensystem, sondern um ein semantisches Abbild des bestehenden Systems – ein Wissensmodell, das Code, Geschäftslogik, Datenflüsse und Schnittstellen integriert.  

Anders als der industrielle „Digital Twin“ bildet dieser Zwilling nicht das Verhalten, sondern das Wissen des Systems ab. Dieses kann in natürlicher Sprache abgefragt werden, so dass aus Millionen Zeilen Code ein verstehbares und leicht durchsuchbares Modell wird.  

Dabei kann der digitale Zwilling u. a. Abhängigkeiten zwischen Systemen analysieren und versteckte Risiken sichtbar machen. Zum Beispiel kann er die Frage beantworten, welche Anwendungen für den Zahlungsverkehr oder den Wertpapierhandel unverzichtbar sind und welche Abhängigkeiten es zwischen ihnen gibt. Er kann aufzeigen, welche Auswirkungen eine neue regulatorische Vorgabe hat oder warum in der vergangenen Nacht eine Batch-Verarbeitung fehlgeschlagen ist.

Aufgrund der historisch gewachsenen Bank-IT muss für jede Bank ein individueller digitaler Zwilling erstellt werden. Um ihn zu modellieren, kombiniert Zühlke KI‑gestützte Code‑Analyse mit Modernisierungserfahrung ebenso wie mit weiteren KI-Anwendungen.  

Die Erstellung eines digitalen Zwillings ist auf diese Weise in ein bis zwei Monaten möglich und bringt zahlreiche Vorteile: Die Bank wird unabhängiger von den wenigen verbliebenen Legacy-Experten, die sich noch mit den alten Systemen auskennen. Veraltete Dokumentationen müssen nicht länger aufwändig durchforstet werden. Monotone Dokumentationsaufgaben entfallen, was sich positiv auf die Arbeitszufriedenheit auswirkt.  

Insgesamt führt der digitale Zwilling zu einer massiven Verbesserung der Arbeitsschritte und der Zusammenarbeit im Team: Business-Analysten, Entwickler und Architekten arbeiten gemeinsam auf derselben Wissensbasis. Darüber hinaus kann der digitale Zwilling in die Entwicklungsumgebung integriert werden. Dann können zum Beispiel im Code Editor eingebaute Hilfen zur Ergänzung von Code angezeigt werden. KI-Agenten können teilautonom Aufgaben erledigen, indem sie zum Beispiel bei eintreffenden Tickets das Wissensmodell anzapfen und erkennen, ob die betreffende Frage schon einmal gestellt wurde oder wer im Team sie am besten beantworten kann – zum Beispiel ein Business Analyst oder ein Entwickler. Zudem kann der Agent vorab wichtige Informationen zur Beantwortung der Frage heraussuchen – auch das spart Zeit und Arbeit. 

Vor allem aber ist der digitale Zwillinge auch der erste Schritt der dringend notwendigen Transformation der schwerfälligen Kernbankensysteme hin zu einer modularen und vernetzten IT-Architektur. Denn mit seiner Hilfe können einzelne Module der monolithischen Systeme herausgeschält, isoliert analysiert und anschließend modernisiert werden.  

Parallele Systeme können aufgebaut und so Komplettausfälle durch Big-Bang-Migrationen vermieden werden. Modernisierungsschritte können geplant werden, ohne vollständig von den wenigen Legacy-Spezialisten abhängig zu sein.  

So macht der digitale Zwilling nicht nur die Kernbankensysteme verstehbar, sondern ist zugleich der ideale Startpunkt für eine schrittweise, risikoarme Migration – nicht zuletzt auch, weil erste Erfolge schnell sichtbar werden.