Thought Machine und AWS setzen bei der Bankenmigration auf KI

Thought Machine und AWS haben am 29. September 2026 einen KI-gestützten Ansatz vorgestellt, der Banken bei der Ablösung älterer Kernbankensysteme unterstützen soll. Statt den bestehenden Mainframe-Code Zeile für Zeile in eine neue Sprache zu übertragen, soll die Lösung zunächst die darin enthaltenen Geschäftsregeln erkennen und daraus Python-basierte Finanzprodukte für Thought Machines Vault-Plattform erstellen. 75

Der Unterschied ist wichtig: Im Mittelpunkt steht nicht die direkte Übersetzung des Codes, sondern das Herausarbeiten der Funktionen, die das alte System erfüllt – und deren Nachbildung in einem moderneren Kernbanksystem.

So soll der Migrationsprozess funktionieren

Der Ansatz verbindet AWS Transform mit Vault Forge von Thought Machine:

1. Alte Anwendungen analysieren: Die Mainframe-Werkzeuge von AWS Transform untersuchen und rekonstruieren bestehende Anwendungen, um ihre Geschäftslogik sichtbar zu machen. AWS beschreibt den Dienst als Unterstützung für Modernisierungsschritte wie die Bestandsaufnahme und das Extrahieren von Geschäftsregeln. 72
2. Bankregeln herausarbeiten: Im Fokus stehen Abläufe hinter Funktionen wie Zinsberechnungen, Gebühren und Kreditrückzahlungen – nicht die Übertragung jeder einzelnen Zeile des alten Codes. 5
3. Produkte für Vault erstellen: Vault Forge nutzt Amazon Bedrock, um aus der extrahierten Logik Python-basierte Finanzprodukte für die cloudnative Vault-Plattform zu erstellen. 710
4. Ergebnisse testen: AWS bezeichnet die erzeugten Produkte als simulationsgetestet. Ein weiterer Bericht zur Vorstellung nennt Tests in einer Sandbox. Das beschreibt einen vorgesehenen Prüfschritt, ist aber kein Beleg dafür, dass jede Migration ohne zusätzliche Kontrolle korrekt verläuft. 106

Warum Geschäftsregeln statt Code übersetzen?

In älteren Bankanwendungen steckt oft über Jahre gewachsene Produktlogik. Die Idee hinter der Zusammenarbeit: Wenn diese Regeln zuerst erkannt werden, lassen sich einzelne Bankprodukte womöglich einfacher in einer modernen Plattform nachbilden, als das alte System Zeile für Zeile zu reproduzieren. Nach Angaben der Unternehmen soll der Ansatz Zeit und Kosten von Migrationsprogrammen verringern. 75

Das ist eine Automatisierung für Teile eines komplexen Modernisierungsvorhabens – kein Nachweis, dass damit auch sämtliche Abhängigkeiten, Datenmigrationen, Betriebsabläufe oder Entscheidungen beim Systemwechsel automatisiert werden. Die verfügbaren Ankündigungen beschreiben das Extrahieren von Regeln und das Testen von Produkten. Wie genau Bankteams Ergebnisse freigeben sollen und wie der gemeinsame Core Modernisation Accelerator organisiert ist, wird darin jedoch nicht im Detail erläutert. 710

Heißt „von Jahren auf Tage“, dass eine ganze Bank in Tagen umstellen kann?

Nein. Die vorliegenden Ankündigungen nennen keinen Zeitplan für den vollständigen Austausch des Kernbanksystems einer Bank. Sie stützen eine engere Aussage: KI-gestützte Analyse, Regel-Extraktion, Produkterstellung und Simulationstests sollen Arbeiten beschleunigen, die Modernisierungen langwierig und teuer machen können. 710

AWS beschreibt seinen übergreifenden Mainframe-Modernisierungsdienst damit, mehrjährige Zeiträume auf Monate zu verkürzen – nicht auf Tage. Das ist eine allgemeine Aussage von AWS und kein belegter Zeitplan für die Zusammenarbeit mit Thought Machine oder für die vollständige Migration einer Bank. 2

Der praktische Nutzen könnte also darin liegen, alte Produktlogik schneller zu verstehen und neu aufzubauen. Aussagen zur Geschwindigkeit sollten Banken als Ziel für einzelne Arbeitsschritte verstehen – nicht als Garantie dafür, ein laufendes Kernbanksystem binnen weniger Tage zu ersetzen.