Systemy core banking, czyli centralne systemy transakcyjne banków, coraz częściej wymagają modernizacji lub całkowitej wymiany. Wiele z nich działa od ponad 20 lat i nie odpowiada już na potrzeby związane z AI, cyfryzacją czy cyberbezpieczeństwem. Jednocześnie przebudowa takich systemów wiąże się z dużym ryzykiem operacyjnym i wysokimi kosztami.
Systemy core banking odpowiadają za obsługę kluczowych procesów bankowych. Chodzi tu o prowadzenie rachunków, rozliczanie transakcji, naliczanie odsetek czy obsługę produktów finansowych.
– Core to jest przede wszystkim serce banku, czyli system transakcyjny zapewniający spójność i audytowalność wszystkich transakcji i działań, które instytucja podejmuje na rzecz klienta. Sposób zdefiniowania core’u jest kluczowy dla określenia, w którym kierunku powinna iść transformacja – wyjaśnia Grzegorz Pędzisz, dyrektor Departamentu Informatyki w Volkswagen Financial Services.
Jak dodaje, banki rozwijają część tych systemów od ponad dwóch dekad. Jego zdaniem wiele rozwiązań nie odpowiada już na wymagania rynku ani na tempo rozwoju nowych technologii.
Stare systemy utrudniają zmiany
Według raportu „Technology Trends Redefining the Future of Banking” firmy Temenos starsze systemy core banking są często monolityczne. Oznacza to, że poszczególne elementy, takie jak płatności, kredyty czy dane klientów, są silnie powiązane. Aktualizacja jednego modułu może wpływać na działanie całego systemu.
W związku z tym banki coraz częściej przechodzą na model stopniowej modernizacji. Dzielą systemy na niezależne komponenty połączone za pomocą interfejsów API.
– Trzeba wprowadzić nowe technologie i wyznaczyć pewną linię demarkacyjną między tym, co jest core’em, a co funkcjonalnością, która powinna być w systemach satelitarnych. Tym jest właśnie wymiana core’a czy też jego rozwój, aby taką uporządkowaną strukturę funkcjonalną zapewnić w systemie transakcyjnym – mówi Grzegorz Pędzisz.
Modernizacja to duże ryzyko
Proces wymiany lub przebudowy systemów transakcyjnych jest jednym z największych wyzwań technologicznych dla sektora bankowego. Z badania IBM „The 94% core banking problem” wynika, że wiele projektów modernizacyjnych wiązało się z poważnymi problemami. Przekraczano budżet, pojawiały się opóźnienia lub problemy z dostępnością systemów.
53 proc. badanych dyrektorów IT wskazało trudności związane z zależnościami pomiędzy poszczególnymi elementami systemów. Zmiana jednego modułu mogła wpływać na funkcjonowanie innych obszarów, m.in. systemów raportowania czy zarządzania kontami.
– To jest duży ekosystem, powiązany ze wszystkimi innymi elementami w banku. W związku z tym podjęcie decyzji o wymianie czy ulepszeniu systemu wymaga dogłębnej analizy, transparentności, zebrania wszystkich oczekiwań, w którym kierunku chcemy pójść, szczególnie ze strony biznesowej. Bez transparentności i dogłębnej analizy decyzja jest praktycznie niemożliwa do podjęcia – mówi przedstawiciel Volkswagen Financial Services.
AI ma wspierać analizę danych, nie sam core banking
Jednym z głównych powodów modernizacji systemów jest rozwój AI i nowych technologii. Banki przygotowują się również na dalszą cyfryzację procesów oraz rozwój technologii takich jak komputery kwantowe.
– Dla nas bezpieczeństwo systemów jest najważniejsze, szczególnie jeżeli mówimy o systemie core’owym i ekosystemie banku. Podejmowanie wyzwania, jakim jest modernizacja czy wymiana systemu, jest odpowiedzią na obecne potrzeby związane z bezpieczeństwem i nowymi technologiami, przygotowaniem się na nadchodzące możliwości, w tym komputery kwantowe, funkcjonalności związane z wciąż trwającą digitalizacją procesów czy wdrożenie nowych technologii związanych z AI – wymienia ekspert.
Jednocześnie eksperci podkreślają, że sztuczna inteligencja raczej nie będzie odpowiadała bezpośrednio za działanie samych systemów core banking. AI ma być wykorzystywana głównie do analizy danych oraz w systemach wspierających.
– Core jako audytowany system, który musi zapewnić pełną przejrzystość transakcji dla klienta, nie będzie raczej mocno korzystał z rozwiązań sztucznej inteligencji. Prędzej dane zbierane w core bankingu można z powodzeniem analizować i wykorzystywać z użyciem narzędzi AI. Oczywiście w systemach satelitarnych i w obszarze danych widziałbym miejsce do użycia takich technologii – uważa Grzegorz Pędzisz.
Przeczytaj także:
- Sztuczna inteligencja zmienia zasady cyberwojny. „Tradycyjne systemy nie nadążają”
- Młodzi bez wsparcia, państwo z rachunkiem. Nowy raport o pieczy zastępczej
- Rosną rachunki za prąd, ale firmy nadal nie kontrolują zużycia energii
