AI bantu bank membina semula aturan perbankan lama untuk sistem moden

Pada 29 September 2026, Thought Machine dan Amazon Web Services (AWS) mengumumkan pendekatan berasaskan AI untuk membantu bank memindahkan sistem teras perbankan lama. Ideanya bukan menterjemah setiap baris kod kerangka utama secara terus, sebaliknya mengenal pasti aturan perniagaan di sebalik sistem itu dan membinanya semula sebagai produk kewangan untuk platform Vault milik Thought Machine. 75

Perbezaan ini penting: automasi yang dicadangkan cuba memahami fungsi sistem lama terlebih dahulu, kemudian menghasilkan semula tingkah laku tersebut pada platform yang lebih baharu—bukan sekadar menukar kod daripada satu bahasa pengaturcaraan kepada bahasa lain.

Bagaimana proses migrasi ini berfungsi?

Aliran kerja yang diumumkan menggabungkan AWS Transform dengan Vault Forge milik Thought Machine:

1. Menganalisis aplikasi lama. Alat kerangka utama AWS Transform memeriksa dan membuat kejuruteraan songsang terhadap aplikasi sedia ada untuk membantu mengenal pasti logik perniagaannya. AWS menyatakan perkhidmatan ini merangkumi tugasan pemodenan seperti penilaian sistem dan pengekstrakan aturan perniagaan. 72
2. Mengekstrak aturan perbankan. Tumpuannya ialah logik di sebalik fungsi seperti pengiraan faedah, struktur fi dan bayaran balik pinjaman—bukannya menganggap setiap baris kod lama perlu diterjemahkan satu demi satu. 5
3. Membina produk untuk Vault. Vault Forge, yang dikuasakan Amazon Bedrock, menggunakan logik lama yang telah diekstrak untuk membantu menghasilkan produk kewangan berasaskan Python bagi platform Vault yang dibina untuk persekitaran awan. 710
4. Menguji hasilnya. AWS menyifatkan produk yang dihasilkan sebagai telah diuji melalui simulasi. Satu lagi laporan mengenai pelancaran itu menyebut ujian dalam persekitaran sandbox. Ujian ini sebahagian daripada proses yang diterangkan, tetapi bukan bukti bahawa setiap hasil migrasi tepat tanpa semakan lanjut. 106

Mengapa aturan perniagaan, bukan terjemahan kod baris demi baris?

Aplikasi perbankan lama boleh mengandungi logik produk yang terkumpul selama bertahun-tahun. Menurut pendekatan yang diketengahkan dalam kerjasama ini, mengenal pasti logik tersebut terlebih dahulu mungkin memudahkan bank membina semula produk tertentu pada platform moden berbanding menyalin keseluruhan sistem lama baris demi baris. Syarikat-syarikat itu berkata pendekatan ini bertujuan mengurangkan masa dan kos program migrasi. 75

Namun, ini ialah strategi automasi untuk sebahagian daripada projek pemodenan yang rumit. Ia tidak bermakna setiap kebergantungan sistem, pemindahan data, proses operasi atau keputusan tentang pertukaran sistem turut diautomasikan. Bahan pengumuman yang tersedia menerangkan pengekstrakan aturan dan ujian produk, tetapi tidak menghuraikan secara terperinci proses kelulusan oleh pasukan bank atau tatacara kerja Accelerator Pemodenan Teras bersama. 710

Adakah “bertahun-tahun menjadi beberapa hari” bermaksud seluruh sistem bank boleh dipindahkan dalam beberapa hari?

Bahan pengumuman yang dirujuk tidak menetapkan tempoh dari awal hingga akhir untuk menggantikan keseluruhan sistem teras sesebuah bank. Kesimpulan yang lebih terhad ialah proses mencari dan memahami sistem lama, mengekstrak aturan, menjana produk serta menguji hasilnya dengan bantuan AI bertujuan mempercepat kerja yang boleh menjadikan pemodenan memakan masa dan kos yang tinggi. 710

AWS pula menyatakan perkhidmatan pemodenan kerangka utamanya secara umum boleh memendekkan tempoh berbilang tahun kepada beberapa bulan, bukan beberapa hari. Itu ialah dakwaan umum tentang perkhidmatan AWS, bukannya jadual pelaksanaan yang telah dibuktikan untuk kerjasama Thought Machine ini atau migrasi penuh sesebuah bank. 2

Kesimpulannya, AI berpotensi membantu bank memahami dan membina semula logik produk lama dengan lebih pantas. Namun, dakwaan tentang kelajuan wajar dilihat sebagai sasaran bagi bahagian tertentu dalam proses—bukan jaminan bahawa sistem teras yang sedang digunakan boleh digantikan dalam tempoh tertentu.