Finanzinstitute stehen heute unter erheblichem Transformationsdruck. Regulatorische Anforderungen wachsen, Kunden erwarten digitale Echtzeit-Services, und neue Marktteilnehmer erhöhen den Innovationsdruck. Gleichzeitig tragen viele Banken eine komplexe IT-Historie mit sich, die über Jahrzehnte gewachsen ist. Die Modernisierung dieser Legacy-Landschaften gehört zu den zentralen Aufgaben der kommenden Jahre.
Aktuelle Entwicklungen wie der neue IBM z17 sowie die KI-Plattform watsonx verändern jedoch die Perspektive. Modernisierung bedeutet nicht mehr zwangsläufig den Abriss alter Strukturen. Die technischen Möglichkeiten erlauben es, bestehende Kernsysteme einzubinden, zu erweitern und so als stabile Grundlage für eine moderne, KI-gestützte Finanzarchitektur zu nutzen. Entscheider in der Finanz-IT sollten diese Entwicklung zum Anlass nehmen, ihre bisherigen Strategien zu überprüfen.
Legacy-Systeme werden häufig als Belastung angesehen, doch sie bilden zugleich das Fundament der Geschäftsprozesse im Finanzsektor. Die Kernbanksysteme sind zuverlässig, performant und auf höchste Transaktionssicherheit ausgelegt. Gleichzeitig ist ihre Weiterentwicklung oft langwierig und kostspielig. Die bisher üblichen Modernisierungsstrategien setzen entweder auf Neuimplementierungen oder auf komplette Migrationen. Diese Ansätze führen jedoch zu hohen Risiken und langen Projektlaufzeiten.
Hohe Transaktionsstabilität kombiniert mit KI-Inferenz
Die aktuelle technologische Lage ermöglicht einen anderen Weg. Die IBM z17 wurde speziell für Anforderungen des KI-Zeitalters konzipiert und kombiniert hohe Transaktionsstabilität mit KI-Inferenz direkt am Datenentstehungsort. Die Plattform unterstützt hybride Architekturen und erlaubt damit eine enge Verbindung von bewährten Kernprozessen mit modernen Anwendungen. CIOs und CTOs im Finanzbereich können dadurch Innovationsvorhaben vorantreiben, ohne die Stabilität der Kernsysteme zu gefährden.
Die neue Generation des IBM Mainframes bietet nicht nur mehr Rechenleistung. Sie ermöglicht KI-gestützte Analysen unmittelbar im Umfeld kritischer Geschäftslogik. Die Plattform wurde darauf ausgelegt, umfangreiche Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Banken können damit automatisierte Entscheidungen in Kreditprozessen, Risikobewertungen oder Fraud-Erkennung wesentlich schneller treffen.
Die enge Integration von Sicherheit, Compliance und Audit-Fähigkeit ist ein weiterer entscheidender Faktor. Finanzinstitute profitieren von einer Infrastruktur, die regulatorische Anforderungen nicht nur erfüllt, sondern aktiv unterstützt.
Watsonx bietet Werkzeuge, die sowohl generative KI als auch Datenmanagement und Governance abdecken. Besonders relevant für Finanzinstitute ist der „Code Assistant for Z“. Er hilft dabei, COBOL-Strukturen zu analysieren und zu dokumentieren. Entwickler können dadurch komplexe Kernbankmodule schneller verstehen. Die Modernisierung erfolgt in klaren Schritten, während risikoarme Optimierungen möglich bleiben.
Darüber hinaus unterstützt watsonx die Entwicklung und den Einsatz von KI-Modellen, die bankenrelevante Prozesse wie Risikoanalysen, Kundenbewertungen oder Compliance-Überprüfungen verbessern. Die Plattform liefert dafür strukturierte Datenintegration, klare Governance und nachvollziehbare Ergebnisse.
Ein integrierter Ansatz für sichere und zukunftsfähige Finanz-IT
Eine Finanz-IT, die auf Stabilität, Sicherheit und Geschwindigkeit angewiesen ist, benötigt einen besonderen Umgang mit Modernisierung. Die enge Verzahnung von Alt- und Neusystemen ermöglicht hybride Architekturen, die verlässlich und gleichzeitig wandlungsfähig sind. Banken können bestehende Kernlogik in neue Geschäftsmodelle einbinden und gleichzeitig digitale Services ausbauen.
Die Kombination aus IBM z17 und watsonx unterstützt ein Vorgehen, das sich an den tatsächlichen Geschäftsprozessen orientiert. Statt einer kompletten Ablösung erfolgt eine Weiterentwicklung, die schrittweise, planbar und risikoarm bleibt. Dadurch können auch sensible Bereiche wie Zahlungsverkehr, Kreditentscheidung oder regulatorisches Reporting modernisiert werden, ohne die operative Stabilität zu gefährden.
- Stabilität und Innovation ausbalancieren
Finanzinstitute benötigen Systeme, die dauerhaft zuverlässig arbeiten. Gleichzeitig müssen neue Services flexibel und schnell entstehen. Eine schrittweise Modernisierung erlaubt es, beide Anforderungen miteinander zu verbinden. - KI als operativen Bestandteil der Finanz-IT etablieren
KI-Modelle sollten nicht als isolierte Implementierungen betrachtet werden. Vielmehr sollten sie nahtlos in die bestehenden Kernprozesse integriert werden. Die IBM z17 ermöglicht diese Integration unmittelbar im transaktionalen Umfeld. - Modernisierung an Use-Cases orientieren
Prozesse wie Fraud-Detection, Kreditvergabe oder Risikobewertung eignen sich besonders gut für eine Kombination aus Legacy-Logik und KI-gestützten Erweiterungen. Entscheider sollten priorisieren, welche Anwendungsfälle echten Geschäftsnutzen erzeugen. - Entwicklung und Wissen neu organisieren
Banken stehen vor dem Problem, dass erfahrene COBOL- und Host-Spezialisten knapper werden. KI-Tools, automatisierte Code-Analyse und moderne Entwicklungsumgebungen helfen, dieses Wissen zu sichern und Nachwuchskräfte schneller einzuarbeiten. - Governance und Compliance frühzeitig einbinden
Jede Modernisierungsmaßnahme im Finanzsektor muss regulatorische Vorgaben erfüllen. Moderne Plattformen bieten bereits integrierte Mechanismen, um Audit-Fähigkeit und Datenschutz sicherzustellen.
Die Modernisierung von Legacy-Systemen in der Finanz-IT war lange ein Thema, das mit Risiken, Kosten und Unsicherheiten verbunden war. Technologische Fortschritte wie IBM z17 und watsonx verändern dieses Bild grundlegend. Finanzinstitute können ihre bestehenden Kernsysteme weiterhin nutzen und gleichzeitig Innovationsprojekte beschleunigen.
Strategische Modernisierung bedeutet heute, Alt und Neu intelligent miteinander zu verbinden. Für Entscheider bietet sich damit die Chance, Stabilität, Sicherheit und Innovationskraft in Einklang zu bringen und so eine Finanz-IT zu schaffen, die für das KI-Zeitalter gerüstet ist.
Über den Autor: Uwe Graf ist Lead Modernization Architect bei der EasiRun Europa GmbH und gilt auf LinkedIn als eine der profiliertesten Stimmen in Sachen Mainframe-Modernisierung. Seine Beiträge sind fachlich präzise, pointiert – und unverkennbar durch den kleinen Dino, der als Symbol für den Brückenschlag zwischen Tradition und Innovation steht. Für sein Engagement in der Mainframe-Community wurde er 2025 sowohl als IBM Champion als auch als „Influential Mainframer“ von planetmainframe.com ausgezeichnet
