Mit der Kombination aus automatisierten und halbautomatischen Übersetzungslösungen reduziert Agentic AI den Übersetzungszeitraum um mindestens 50 Prozent.
Die Finanzwelt stützt sich weltweit noch immer auf COBOL, eine Programmiersprache aus den 1960er Jahren. Mit schätzungsweise über 800 Milliarden Zeilen Code bildet sie das Rückgrat von Bankautomaten, Börsen und vielen weiteren wichtigen Finanzsystemen.
Doch diese Abhängigkeit von veralteter Technologie bringt zunehmend Risiken mit sich. Der Übergang zu flexibleren Technologien erfordert eine Modernisierung von COBOL. Allerdings gibt es dabei viele Herausforderungen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Agentic AI diese Modernisierung effizient und zukunftssicher gestaltet.
Welche Risiken birgt der Dauereinsatz von COBOL?
Mit rund 43 Prozent aller Bankensysteme weltweit, die noch auf COBOL basieren, dominiert diese Sprache weiterhin die Finanzbranche. Auch in Europa ist die Abhängigkeit erheblich, da zentrale Banksysteme größtenteils den konservativen IT Ansatz befolgen.
COBOLs Langlebigkeit hat jedoch einen hohen Preis: ein zunehmender Mangel an qualifizierten Entwicklern, Sicherheitslücken aufgrund veralteter Systeme und enorme Schwierigkeiten bei der Integration moderner Technologien. Bislang mangelt es an ernsthaften Versuchen, Cobol-basierte Codebasis grundlegend zu modernisieren
Die Schwierigkeiten der COBOL-Modernisierung
Das hat auch seine Gründe: die Modernisierung einer jahrzehntealten Programmiersprache ist eine Mammutaufgabe. Die Hindernisse bei der Aktualisierung von COBOL-Systemen sind komplex und vielschichtig:
- Strenge und starre Datenstrukturen: COBOL basiert auf festen Datentypen und -strukturen, während moderne Sprachen wie Python mit flexibleren Datentypen arbeiten. Damit erschwert sich die Migration von Datenstrukturen und -formaten.
- Wissenslücken: Mit steigendem Durchschnittsalter aktiver COBOL Entwickler und fehlenden Ausbildungsangeboten wächst das Risiko eines kritischen Engpasses an der benötigten Expertise.
- Legacy-Umgebungen bzw. Reproduzierbarkeit: Es mangelt an gut erhaltener COBOL-Code in Produktionsqualität. Manche herkömmlichen Funktionen wie zum Beispiel IBM CICS lassen sich auch nicht reproduzieren.
Wie LLMs und Agentic AI die Modernisierung revolutionieren
Doch ein neues Werkzeug liefert endlich neue Impulse: Agentic AI bzw. KI-Agenten. Indem KI-Agenten nicht nur Daten und Code analysieren, sondern Entscheidungen autonom treffen, können sie sich an dynamische Anforderungen anpassen und gleichzeitig die Qualität der Code sicherstellen.
Durch den Einsatz von kognitiven Architekturen plant Agentic AI effizient Übersetzungsstrategien und arbeitet proaktiv. Im Gegensatz zu traditionellen Tools benötigt es weniger menschliche Eingriffe, da es Fehler mit Selbstkorrekturmechanismen und intelligenter Planung fast vollständig eliminiert.
Individuelle Agentic AI-Lösungen von SoftServe
SoftServe setzt KI-Agenten ein, um robuste Modernisierungslösungen anzubieten. Angepasst an den spezifischen technischen sowie geschäftlichen Anforderung des Kunden ermöglichen diese Lösungen die Übersetzung von COBOL in Sprachen wie zum Beispiel Python oder Java. So wird die Code-Basis zukunftssicher gestaltet. Erste Projekte produzierten schon sehr starke Ergebnisse:
- Schnellere Umsetzung: Mit der Kombination aus automatisierten und halbautomatischen Übersetzungslösungen reduziert Agentic AI den Übersetzungszeitraum um mindestens 50 Prozent.
- Kosteneffizienz: Durch den reduzierten Bedarf an manueller Supervision und spezialisierten Entwicklungsteams sparen Unternehmen bis zu 15-20 Prozent ihrer Projektkosten.
• Hohe Zuverlässigkeit: Ohne technische Unterstützung können 85 Prozent der übersetzten Code-Zeilen mit korrekten Ergebnissen vollständig ausgeführt werden.
Mit KI-Agenten zu einer robusten Code-Basis in der Finanzbranche
Die COBOL-Modernisierung wird immer essenzieller, wenn Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben wollen. Mit Agentic AI steht Finanzunternehmen zum ersten Mal eine innovative Lösung zur Verfügung, um den Übergang effizient und risikoarm zu gestalten.
Wollen Sie mehr erfahren? Am 3. September haben Sie im Rahmen meiner Masterclass bei der Veranstaltung „AI in Banking 2025“ am 3. und 4. September die Möglichkeit, zusammen mit anderen Experten die Weichen für eine weitreichende COBOL-Modernisierung zu setzen.
Autorin
Antonina Skrypnyk is a Head of FSI EMEA at SoftServe, with more than 11 years extensive industry experience delivering high-impact results.
Antonina oversees the business of SoftServe financial services Clients portfolio in Europe, Canada, Singapore, and the Middle East.
Antonina’s experience extends from leading projects in Enterprise crediting, credit portfolio management, and financial investment projects. She also leads high-profile initiatives in development cycles of innovative products acceleration via SoftServe’s Financial Services Lab.
Antonina supports complex negotiations on delivering IT solutions during pre- and post-sales, and the on-site activities with financial Services clients