AI Disiapkan untuk Membantu Bank Membongkar Sistem Lama—Bukan Sekadar Menerjemahkan Kode

Thought Machine dan Amazon Web Services (AWS) pada 29 September 2026 mengumumkan pendekatan berbasis AI untuk membantu bank memindahkan sistem inti perbankan lama ke platform Vault milik Thought Machine. Fokusnya bukan menerjemahkan kode lama baris demi baris, melainkan menemukan aturan bisnis yang tertanam di dalamnya lalu membangun ulang aturan tersebut sebagai produk finansial berbasis Python. 75

Perbedaan ini penting. Sistem lama dapat menyimpan logika produk yang terbentuk selama bertahun-tahun—misalnya cara menghitung bunga, menetapkan biaya, atau mengatur pembayaran pinjaman. Pendekatan yang diumumkan berupaya mengidentifikasi logika itu lebih dulu, bukan sekadar mengganti bahasa pemrogramannya. 5

Bagaimana alur migrasinya?

Rangkaian ini menggabungkan AWS Transform untuk mainframe dengan Vault Forge, perangkat AI dari Thought Machine:

1. Menganalisis aplikasi lama. AWS Transform memeriksa dan merekayasa balik aplikasi mainframe untuk membantu menemukan logika bisnisnya. AWS menyebut layanan mainframe-nya mencakup tahap modernisasi seperti penilaian sistem dan ekstraksi aturan bisnis. 72
2. Mengambil aturan perbankan. Prosesnya diarahkan untuk mengurai logika di balik fitur seperti perhitungan bunga, jadwal biaya, dan pembayaran pinjaman—bukan memperlakukan setiap baris kode lama sebagai teks yang harus diterjemahkan langsung. 5
3. Membuat produk untuk Vault. Vault Forge, yang didukung Amazon Bedrock, menggunakan logika lama yang telah diekstrak untuk membantu menghasilkan produk finansial berbasis Python bagi platform Vault yang dirancang untuk berjalan di cloud. 710
4. Menguji hasilnya. AWS menyebut produk yang dihasilkan telah diuji melalui simulasi. Media lain melaporkan produk dapat diuji di lingkungan sandbox. Pengujian ini merupakan bagian dari alur yang dijelaskan, bukan jaminan bahwa setiap hasil migrasi akan benar tanpa peninjauan lebih lanjut. 106

Mengapa mengekstrak aturan bisnis, bukan menerjemahkan kode?

Migrasi sistem inti bank umumnya melibatkan logika produk yang kompleks dan menumpuk dari waktu ke waktu. Menurut gagasan di balik kemitraan ini, menemukan logika tersebut lebih dulu dapat membantu bank membangun ulang produk tertentu di platform modern, alih-alih menyalin seluruh sistem lama baris demi baris. Thought Machine menyatakan pendekatan ini ditujukan untuk mengurangi waktu dan biaya program migrasi. 75

Namun, materi pengumuman yang tersedia belum merinci bagaimana tim bank akan meninjau dan menyetujui aturan atau produk yang dihasilkan. Materi tersebut juga tidak menjelaskan secara spesifik model operasional Core Modernisation Accelerator, program gabungan yang disebut dalam konteks kemitraan. Karena itu, belum tepat untuk menyimpulkan bahwa pengawasan bank atau keputusan penting dalam migrasi sudah sepenuhnya diotomatisasi. 710

Apakah satu sistem inti bank bisa dipindahkan dalam hitungan hari?

Materi yang dirujuk tidak menetapkan jadwal ujung ke ujung untuk mengganti seluruh sistem inti sebuah bank. Kesimpulan yang lebih terbatas adalah bahwa AI ditujukan untuk mempercepat sejumlah pekerjaan—seperti penelusuran sistem, ekstraksi aturan, pembuatan produk, dan pengujian simulasi—yang dapat membuat modernisasi berlangsung lama dan mahal. 710

AWS menggambarkan layanan modernisasi mainframe-nya secara umum sebagai cara mempersingkat jadwal yang biasanya berlangsung bertahun-tahun menjadi hitungan bulan, bukan hari. Itu merupakan klaim umum AWS tentang layanannya, bukan jadwal migrasi yang telah dibuktikan untuk kemitraan Thought Machine ini atau untuk pemindahan sistem inti bank secara keseluruhan. 2

Intinya, AI berpotensi membantu bank memahami dan membangun ulang logika produk lama. Namun, klaim soal kecepatan sebaiknya dibaca sebagai target untuk mempercepat sebagian pekerjaan—bukan sebagai jaminan bahwa sistem inti yang sedang beroperasi dapat diganti dalam hitungan hari.