Kundengeschichten
Globale Bank reduziert Analyseaufwand um 70 % dank KI-gestützter Legacy-Modernisierung
Mit Xebia Ace™ deckte die Bank innerhalb weniger Wochen 25 Jahre undokumentierte Business-Logik auf, reduzierte den Analyseaufwand für Legacy-Systeme um bis zu 70 % und schuf so eine verlässliche Grundlage für die Modernisierung.
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Auf Einen Blick
Herausforderung
Modernisierung von Legacy-Systemen für Portfolio- und Modellmanagement – bei gleichzeitigem Erhalt der kritischen Business-Logik einer 25 Jahre alten Plattform.
Lösung
KI-gestützter Legacy-Modernisierungs-Accelerator, angetrieben von Xebia Ace™ und Claude Opus 4.5.
Ergebnisse
60 – 70 % schnellere Legacy-Analyse.
Backlog-Readiness innerhalb weniger Wochen erreicht.
Geringere Abhängigkeit von raren Legacy-Fachexpertinnen und -experten.
Reduziertes Migrations- und Delivery-Risiko.
Stärkeres Alignment zwischen Business und IT.
Der Kunde
Ein US-amerikanisches Finanzinstitut mit einem vollständigen Digital-Banking-Portfolio, das über ein gebührengünstiges, Digital-first-Betriebsmodell Privatkunden-Banking, Geschäftskunden-Banking und Wealth-Management-Services anbietet.
Die Herausforderung: Kritisches institutionelles Wissen aus einem 25 Jahre alten System extrahieren
Die Bank startete eine strategische Initiative zur Modernisierung ihrer Portfolio- und Modellmanagement-Fähigkeiten. Das Programm umfasste den Wechsel von den Legacy-Plattformen ALF und Liberty zu Bank Universal Core sowie die Schaffung einer konsistenteren Advisor Experience über die Access Professional Workstation (APW).
Die Ziele waren klar: Block-Trading-Workflows verbessern, Model-Rebalancing vereinfachen, modellübergreifende Allokationen unterstützen und Advisorinnen sowie Advisors mehr Transparenz über Sub-Account-Aktivitäten verschaffen. Die Technologie-Roadmap stand bereits fest. Die Herausforderung bestand darin, genau zu verstehen, wie sich die Legacy-Plattform verhielt, bevor sie neu aufgebaut wurde.
Die Bank verfügte bereits über funktionsfähige Demos der zukünftigen Plattform. Doch Demos zeigen nur die beabsichtigte Funktionalität. Die Business-Logik, die den Tagesbetrieb tatsächlich antrieb, steckte tief im bestehenden System.
Über 25 Jahre hinweg hatten sich in der ALF-Plattform Geschäftsregeln, Validierungen, Allokationslogik, Exception Handling und Batch-Prozesse angesammelt. Ein Grossteil dieses Wissens existierte nur im Code – und war nicht einfach zu interpretieren.
Mehrere Faktoren erhöhten Komplexität und Risiko:
- Kritische Geschäftsregeln, Validierungen und Algorithmen waren undokumentiert.
- Die zugrunde liegende Pick-Basic-Architektur und die mehrwertigen Dateistrukturen erforderten Spezialwissen für die Analyse.
- Ein begrenzter Pool an Pick-Basic-Expertinnen und -Experten schuf Kontinuitätsrisiken.
- Die vorhandene Dokumentation war umfangreich, aber über Systeme und Teams hinweg fragmentiert.
- Selbst das Fehlen eines kleinen Teils der Business-Logik konnte zu Migrationsfehlern, Compliance-Problemen, Betriebsstörungen oder kostspieliger Nacharbeit führen.
Die Bank benötigte einen schnelleren Weg, um das Verhalten des Legacy-Systems zu erfassen, zu validieren und zu dokumentieren, bevor die Entwicklung fortgesetzt werden konnte.
Die Lösung: Requirement Discovery beschleunigen mit KI-gestützter Analyse
Xebia setzte seinen KI-gestützten Legacy-Modernisierungs-Accelerator ein, um geschäftskritisches Wissen aus der ALF-Plattform aufzudecken und zu dokumentieren. Mit Xebia Ace™, einem AI-Native-Digital-Engineering-Framework, und Claude Opus 4.5 analysierte das Team ALF-Subroutinen Feature für Feature. Strukturierte Prompts, wiederverwendbare Templates und Review-Guardrails sorgten für Konsistenz über Tausende Zeilen Legacy-Code hinweg.
Xebias Vorgehen umfasste:
- Gruppierung von ALF-Subroutinen nach Business Capability, um eine durchgängige Sicht auf das Plattformverhalten zu schaffen.
- Systematische Extraktion der Business-Logik mit Xebia Ace™ und Claude Opus 4.5 über governte Analyse-Workflows.
- Dokumentation von Geschäftsregeln, Workflows, Validierungen, Algorithmen, Exception-Handling-Mustern und Datenbeziehungen, die im Legacy-Code verborgen waren.
- Umwandlung der Erkenntnisse in FRD-taugliche Artefakte, die Backlog-Vorbereitung und Stakeholder-Reviews unterstützten.
Das Projekt erzeugte eine strukturierte Knowledge Base, bestehend aus:
- Katalogen von Geschäftsregeln
- Workflow-Dokumentation
- Batch-Prozesslogik
- Definitionen von Validierungen und Algorithmen
- Exception-Handling-Mustern
- Relationalen Schema-Designs
- Data-Mapping-Spezifikationen
- Dokumentation der Integrations-Touchpoints
Zum ersten Mal arbeiteten Business-Teams, Architektinnen, Architekten und Engineers auf derselben Faktenbasis.
Die Ergebnisse: Schnellere Discovery, besseres Alignment, geringeres Risiko
Die Bank entwickelte ein klares Verständnis des bestehenden Plattformverhaltens und schuf eine verlässliche Grundlage für die nächste Phase der Modernisierung. Das Ergebnis: ein Modernisierungsprogramm, das auf Fakten statt auf Annahmen basiert.
Wichtige Ergebnisse:
- Schnellere Modernization Readiness: Backlog-Readiness wurde innerhalb von Wochen statt Monaten erreicht.
- 60 – 70 % weniger Analyseaufwand: Der Aufwand für die Legacy-Analyse sank im Vergleich zu klassischen manuellen Ansätzen um 60 – 70 %.
- Stärkeres Alignment zwischen Business und IT: Das dokumentierte Systemverhalten gab Stakeholdern einen gemeinsamen Bezugspunkt für Anforderungen, Entscheidungen und Priorisierung.
- Geringeres Migrationsrisiko: Mehr Transparenz über die Business-Logik reduzierte die Wahrscheinlichkeit von Migrationsfehlern, Compliance-Lücken und nachgelagerter Nacharbeit.
- Geringere Abhängigkeit von Fachexpertinnen und -experten: Kritisches institutionelles Wissen wurde erfasst und dokumentiert, wodurch die Abhängigkeit von Legacy-Plattform-Expertinnen und -experten sank.
Blick nach vorn
Die Bank verfügt nun über ein dokumentiertes Verständnis der Business-Logik, die ihren Portfoliomanagement-Betrieb trägt. Auf dieser Grundlage können die Teams die Modernisierungs-Roadmap für Bank Universal Core und APW mit weniger Unbekannten, schnelleren Entscheidungen und einem klareren Weg zur Umsetzung durchlaufen.
Mehr Entdecken
Viele Modernisierungsprogramme geraten schon lange vor Entwicklungsbeginn ins Stocken. Teams verbringen Monate damit, undokumentierte Business-Logik zu verstehen, Annahmen zu validieren und Wissenslücken zu schliessen, die veraltete Plattformen hinterlassen haben.
Xebia unterstützt Unternehmen dabei, Legacy-Systeme in nutzbares Wissen zu verwandeln, und verschafft Modernisierungsteams die Klarheit, die sie brauchen, um schneller voranzukommen und das Delivery-Risiko zu senken.
Häufig gestellte Fragen
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