Modernizacja legacy w bankach. Co uzasadnia inwestycję i jak AI zmienia jej opłacalność?

Jak ustalać priorytety modernizacji, liczyć jej opłacalność i dzielić odpowiedzialność między biznes a IT? O tych wyzwaniach przedstawiciele banków i eksperci GFT rozmawiali podczas śniadania zorganizowanego wspólnie z Forum Technologii Bankowych.

Partnerem publikacji jest GFT

Systemy legacy od lat stanowią fundament działania banków, obsługując kluczowe procesy i operacje. Ich modernizacja jest jednak trudna nie tylko ze względu na wiek technologii, lecz także złożoność architektury, liczne zależności i często niepełną dokumentację. Bez wiarygodnej wiedzy o tym, jak działają poszczególne elementy systemu, trudno zdecydować, co należy zmienić, w jakiej kolejności i z jakim ryzykiem. Sztuczna inteligencja może pomóc ograniczyć tę niepewność, ale nie zastąpi eksperckiej weryfikacji ani odpowiedzialności za podejmowane decyzje.

To właśnie ten temat  był omawiany podczas spotkania eksperckiego „Od zrozumienia legacy do świadomej modernizacji. Jak AI pomaga ograniczyć ryzyko i podejmować trafniejsze decyzje dotyczące kluczowych systemów bankowych”, które odbyło się 16 października w warszawskim Klubie Bankowca. Wydarzenie zorganizowały GFT i Forum Technologii Bankowych, a jego zwieńczeniem była dyskusja Executive Roundtable z udziałem przedstawicieli sektora bankowego i ekspertów GFT.

– Modernizacja systemów legacy z wykorzystaniem nowoczesnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, to temat, który będzie dotyczył nas wszystkich w kolejnych latach. Dlatego potrzebujemy otwartej i merytorycznej dyskusji o tym, jak podejść do tego wyzwania – powiedział Krzysztof Uryn, prezes GFT Technologies Poland.

Zrozumieć przed zmianą

Systemy bankowe są przez lata rozbudowywane o kolejne funkcje, a ich elementy tworzą skomplikowaną sieć zależności. Wiedza o ich działaniu bywa rozproszona między kodem, dokumentacją i doświadczeniem pracowników. W efekcie nawet niewielka zmiana może wymagać długotrwałych analiz i stwarzać ryzyko zakłócenia innych procesów. Utrudnia to nie tylko planowanie kolejnych etapów modernizacji, lecz także oszacowanie jej kosztów i korzyści biznesowych.

– Rozwój rynku i rosnące oczekiwania klientów sprawiają, że banki muszą coraz sprawniej wprowadzać nowe rozwiązania. Barierą jest jednak brak pełnej wiedzy o systemach i liczne zależności między ich komponentami. Dlatego tak ważna jest współpraca biznesu i IT już na etapie planowania modernizacji. Trzeba wspólnie określić oczekiwane efekty inwestycji, uzasadnienie jej budżetu i odpowiedzialność za rezultaty. Istotne jest też porównanie kosztów zmiany z kosztami dalszego utrzymywania istniejących rozwiązań oraz wspólne ustalanie priorytetów – mówi Monika Kania, Chief Revenue Officer Poland & CEE oraz Europe Lead for AI-Powered Legacy Modernization w GFT.

Jednym ze sposobów na ograniczenie tego problemu jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy istniejących systemów i odtwarzania zapisanych w nich reguł biznesowych. AI może wspierać pracę z kodem, dokumentacją i innymi dostępnymi materiałami, pomagając uporządkować wiedzę o rozwiązaniu jeszcze przed rozpoczęciem jego przebudowy. Kluczowe jest jednak właściwe określenie celu: zachowania logiki biznesowej przy jednoczesnym stworzeniu podstaw do dalszego rozwoju systemu.

– Nie wystarczy przepisać systemu ze starego języka programowania na nowy. Trzeba najpierw zrozumieć, jak działa, odtworzyć jego reguły biznesowe, a następnie zaimplementować je tak, by zachować poprawność działania i wydajność rozwiązania – podkreśla Piotr Gwiazda, główny architekt systemów IT w GFT.

Samo odtworzenie reguł to jednak dopiero część pracy. Równie ważne jest sprawdzenie, czy wnioski wygenerowane przez model rzeczywiście znajdują potwierdzenie w źródłach. Każda istotna reguła powinna być możliwa do powiązania z konkretnym fragmentem kodu, dokumentacją lub innym materiałem, a jej poprawność należy zweryfikować przed przejściem do implementacji. W przeciwnym razie automatyzacja może przyspieszyć pracę, ale jednocześnie utrudnić wykrycie błędów.

– Większość mocy obliczeniowej modeli sztucznej inteligencji wykorzystujemy do walidacji, a nie do generowania reguł biznesowych. Samo ich odtworzenie jest stosunkowo proste. Trudniejsze jest zapewnienie pełnej rozliczalności – możliwości sprawdzenia, skąd pochodzi dana reguła i na jakich źródłach się opiera – wyjaśnia Piotr Gwiazda.

AI w praktyce

GFT wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy systemów legacy i odtwarzania zapisanych w nich reguł biznesowych. Takie podejście może przynieść wymierne efekty bez konieczności korzystania z najdroższych modeli AI.

Analiza systemów legacy z wykorzystaniem AI nie musi wiązać się z wysokimi kosztami. Piotr Gwiazda wspominał o analizie około 8 tys. plików, w której koszt wykorzystania modeli AI wyniósł około 69 dolarów. Podkreślał, że do takich zadań wystarczają mniejsze, tańsze modele, wykonujące serię prostych, precyzyjnych poleceń.

Rozwiązanie sprawdziło się również w projekcie dla jednego z polskich banków. W ciągu dwóch tygodni GFT odtworzyło ponad 180 reguł biznesowych dotyczących harmonogramów kredytowych, bazując na procedurach rozwijanych przez 15 lat.

Wykorzystanie AI może znacząco przyspieszyć modernizację, ale wymaga również kontroli wiarygodności wyników generowanych przez modele. Istnieje ryzyko, że model błędnie odtworzy regułę biznesową lub ulegnie tzw. halucynacji, czyli wygeneruje informację, która nie znajduje potwierdzenia w materiałach źródłowych. Dlatego rezultaty analizy należy weryfikować przed wykorzystaniem ich w kolejnych etapach modernizacji.

Skalę możliwego przyspieszenia pokazuje projekt niemieckiego zespołu GFT.

– W jednym z projektów modernizowaliśmy system oparty na technologii Informix. Dzięki zastosowaniu procesu wspieranego przez AI skróciliśmy czas realizacji z planowanych 12 miesięcy do zaledwie ośmiu tygodni – mówi Piotr Gwiazda.

Modernizacja to decyzja biznesowa

Zwieńczeniem spotkania była dyskusja Executive Roundtable z udziałem przedstawicieli sektora bankowego i ekspertów GFT. Rozmowa koncentrowała się na biznesowych uwarunkowaniach modernizacji: ocenie opłacalności inwestycji, kryteriach wyboru projektów i czynnikach decydujących o przyznaniu im budżetu. Ważnym wątkiem było również wspólne ustalanie priorytetów przez zespoły biznesowe i IT, tak aby decyzje technologiczne odpowiadały na rzeczywiste potrzeby banku i przynosiły wymierne korzyści.

Uczestnicy zwracali uwagę, że modernizacja nie zawsze musi oznaczać przebudowę istniejących systemów. W niektórych przypadkach korzystniejszym rozwiązaniem może być wyłączenie zbędnych aplikacji lub funkcji dublujących się w różnych systemach, przy jednoczesnym zachowaniu dostępu do danych historycznych. Takie podejście pozwala ograniczyć koszty licencji, infrastruktury i utrzymania, a zarazem racjonalniej planować dalsze inwestycje technologiczne.

Możliwości sztucznej inteligencji sprawiają, że banki mogą ponownie ocenić projekty modernizacyjne, które wcześniej odkładały ze względu na czas realizacji lub wysokie koszty. Spotkanie stało się punktem wyjścia do dalszego dialogu z sektorem bankowym o priorytetach technologicznych, opłacalności inwestycji i sposobach wykorzystania AI do sprawniejszej modernizacji infrastruktury IT.

– Naszą misją jest przybliżanie sektorowi bankowemu technologii, wsłuchiwanie się w jego potrzeby oraz stymulowanie dyskusji między bankami a dostawcami rozwiązań. Chcemy wspólnie szukać sposobów na to, by sektor był jak najbardziej nowoczesny i odporny – powiedział Karol Mazurek, wiceprzewodniczący Prezydium Forum Technologii Bankowych (FTB), działającego przy Związku Banków Polskich.

Liczy się skutek

Podsumowując wnioski płynące z prezentacji wdrożeń, kluczową przewagą podejścia ekspertów GFT jest wnoszenie realnej wartości biznesowej poprzez stosowanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji, a nie jedynie automatyzacja technicznych czynności. Dla wielu banków głównym wyzwaniem nie jest sam kod źródłowy, lecz postępująca utrata wiedzy o tym, jak systemy legacy ciągle wpływają na ich kluczowe procesy biznesowe. Podejście proponowane przez GFT skutecznie rozwiązuje ten problem, pozwalając na odzyskanie wiedzy ukrytej w kodzie i dokumentacji oraz na szybsze zrozumienie i zastąpienie przestarzałej architektury. W efekcie organizacje mogą znacznie ograniczyć koszty i ryzyko projektowe, zachować ciągłość biznesową oraz zmniejszyć zależność od coraz trudniej dostępnych specjalistów technologii legacy.

Kluczowym wyróżnikiem zespołu ekspertów GFT jest   umiejętne wykorzystanie połączenia znajomości technologii AI z doświadczeniem zdobytym przy rzeczywistych projektach modernizacyjnych. Podczas gdy sztuczna inteligencja radykalnie przyspiesza analizę oraz transformację kodową, kluczowe dla powodzenia projektu pozostaje doświadczenie architektów i ekspertów domenowych. Modernizacja w ujęciu GFT przebiega w sposób w pełni kontrolowany i bezpieczny dla biznesu dzięki rygorystycznej walidacji reguł oraz stałemu nadzorowi eksperckiemu. Podejście to skutecznie chroni logikę biznesową i eliminuje ryzyko błędów. Dzięki takiej filozofii działania AI może być traktowane jako element długofalowej strategii rozwoju całej organizacji przynosząc trwałe i wymierne korzyści biznesowe. Dostrzegając ogromną wartość praktycznej wymiany doświadczeń między ekspertami z obszaru IT w bankowości a dostawcami technologii, GFT planuje kontynuację w partnerstwie z Forum Technologii Bankowych cyklu tego typu spotkań w przyszłości.

Podsumowując wnioski płynące z prezentacji wdrożeń, kluczową przewagą podejścia ekspertów GFT jest wnoszenie realnej wartości biznesowej poprzez stosowanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji, a nie jedynie automatyzacja technicznych czynności. Dla wielu banków głównym wyzwaniem nie jest sam kod źródłowy, lecz postępująca utrata wiedzy o tym, jak systemy legacy ciągle wpływają na ich kluczowe procesy biznesowe. Podejście proponowane przez GFT skutecznie rozwiązuje ten problem, pozwalając na odzyskanie wiedzy ukrytej w kodzie i dokumentacji oraz na szybsze zrozumienie i zastąpienie przestarzałej architektury. W efekcie organizacje mogą znacznie ograniczyć koszty i ryzyko projektowe, zachować ciągłość biznesową oraz zmniejszyć zależność od coraz trudniej dostępnych specjalistów technologii legacy. Kluczowym wyróżnikiem zespołu ekspertów GFT jest   umiejętne wykorzystanie połączenia znajomości technologii AI z doświadczeniem zdobytym przy rzeczywistych projektach modernizacyjnych. Podczas gdy sztuczna inteligencja radykalnie przyspiesza analizę oraz transformację kodową, kluczowe dla powodzenia projektu pozostaje doświadczenie architektów i ekspertów domenowych. Modernizacja w ujęciu GFT przebiega w sposób w pełni kontrolowany i bezpieczny dla biznesu dzięki rygorystycznej walidacji reguł oraz stałemu nadzorowi eksperckiemu. Podejście to skutecznie chroni logikę biznesową i eliminuje ryzyko błędów. Dzięki takiej filozofii działania AI może być traktowane jako element długofalowej strategii rozwoju całej organizacji przynosząc trwałe i wymierne korzyści biznesowe. Dostrzegając ogromną wartość praktycznej wymiany doświadczeń między ekspertami z obszaru IT w bankowości a dostawcami technologii, GFT planuje kontynuację w partnerstwie z Forum Technologii Bankowych cyklu tego typu spotkań w przyszłości.

Partnerem publikacji jest GFT