Die IT in bestehenden Banken und Finanzunternehmen ist zumeist nicht am Reißbrett entstanden, sondern historisch gewachsen. Das macht sie komplex und das Monitoring der Systeme ist keine einfache Aufgabe. Geschäftskritische Anwendungen wie Kernbanksysteme laufen teilweise noch auf Mainframes oder in klassischen Rechenzentren. Andere IT-Systeme sind in private Clouds oder auf die Plattformen von Public-Cloud-Anbietern verlagert. Hinzu kommen Kubernetes-Cluster, Container, Microservices, Datenbanken und APIs. Banken greifen zudem häufig auf Dienste externer Anbieter zurück.
Häufig ist es so, dass eine einzige Kundentransaktion eine lange Kette sehr unterschiedlicher IT-Komponenten durchläuft. Daraus entsteht eine komplexe Aufgabe für Observability. Einzelne Messwerte aus Servern, Anwendungen oder Cloud-Diensten reichen nicht aus. Sie müssen systematisch ausgewertet werden und eine große Hilfe dabei ist Künstliche Intelligenz. Sie kann versteckte Zusammenhänge erkennen, benötigt dafür aber den technischen und geschäftlichen Kontext einer Transaktion. Erst dann lässt sich beispielsweise feststellen, warum eine Überweisung fehlschlägt, eine Banking-App langsam reagiert oder ein digitaler Service zeitweise nicht erreichbar ist.
Datensilos begrenzen AI-Tools
Klassisches Monitoring stößt in den gewachsenen IT-Landschaften vieler Banken schnell an Grenzen. Häufig überwachen einzelne Tools jeweils unterschiedliche Ausschnitte der Infrastruktur. Ein System liefert Daten zu Netzwerk und Servern, ein anderes überwacht Anwendungen. Weitere Lösungen erfassen Cloud-Ressourcen, Logs oder das Verhalten der Nutzer. Dadurch entstehen Datensilos: Es wird zwar deutlich, dass Probleme an mehreren Stellen auftreten, doch der Zusammenhang dazwischen bleibt unklar.
Für den Einsatz von AI-Tools ist diese Fragmentierung ungünstig, denn sie können nur die Beziehungen berücksichtigen, die aus bereitgestellten Daten hervorgehen. Eine Observability-Plattform muss deshalb Telemetriedaten aus der gesamten IT-Landschaft zusammenführen. Dazu gehören Metriken, Logs und Traces sowie Informationen über Anwendungen, Infrastruktur und Nutzerinteraktionen. Finanzunternehmen benötigen also eine übergreifende und konsolidierte Datenbasis aus der gesamten IT-Landschaft.
Eine gemeinsame Datenbasis für hybride IT
Wie wichtig das ist, zeigt das Beispiel der TD Bank. Während ihrer digitalen Transformation verlagerte sie geschäftskritische Anwendungen aus traditionellen Rechenzentren in einen Mix aus Private und Public Cloud. Die unterschiedlichen Komponenten der Infrastruktur besaßen jedoch eigene Monitoring-Lösungen, die sich nur eingeschränkt miteinander verbinden ließen. Die Suche nach Störungsursachen wurde dadurch umständlich und zeitaufwendig.
Deshalb konsolidierte die Bank in einem zweiten Schritt ihre Observability-Daten auf einer gemeinsamen Plattform. Damit entstand eine durchgängige Sicht auf die hybride Multi-Cloud-Umgebung. Eine in die Observability-Plattform integrierte KI kann nun große Datenmengen aus allen technischen Ebenen auswerten. Ein wichtiger Vorteil: Auch Legacy-Systeme lassen sich in die Observability-AI integrieren. Nach Angaben der Bank werden so 25 Prozent mehr Vorfälle erkannt, ohne dass Nutzer etwas bemerken. Die Reaktionszeit sank um 20 Prozent. Zudem ging die Fehlerrate bei Transaktionen von 0,16 auf 0,06 Prozent zurück.
Vom Erkennen zur automatisierten Reaktion
Eine konsolidierte Datenbasis erweitert auch die Aufgabe von AI im IT-Betrieb einer Bank. Es geht nicht nur darum, ungewöhnliche Muster in den Daten zu erkennen. Durch den umfangreichen Kontext der Datenbasis sind AI-Tools in der Lage, Ereignisse zu priorisieren und Ursachen zu erkennen. Das kann zur Basis einer weiteren Automatisierung werden. Die TD Bank will beispielsweise automatisierte Reaktionen auf Störungen einsetzen.
Damit wird die Qualität der Datenbasis zu einer Grundvoraussetzung für den produktiven Einsatz von AI im Banking. Leistungsfähige Modelle allein schaffen noch keine verlässliche Automatisierung. Entscheidend ist, ob sie ein vollständiges Bild der technischen Umgebung und ihrer geschäftlichen Abhängigkeiten erhalten.