Die KI ist nicht nur ein Buzzword – sie verändert die Finanz-IT von Grund auf. Von der Modernisierung alter Systeme über KI-gestütztes Coding hin zu Enterprise-Grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) für optimierte Datenverarbeitung.
Die Finanzbranche steht an einem Wendepunkt. Die IT-Infrastrukturen vieler Unternehmen sind veraltet, teuer in der Wartung und halten Innovation zurück. Während sich Märkte rasant weiterentwickeln und regulatorische Anforderungen steigen, bleibt die IT oft ein Bremsklotz. Doch der technologische Fortschritt bietet Lösungen: Künstliche Intelligenz (KI) kann nicht nur IT-Prozesse transformieren, sondern auch Datenschutz, Sicherheit und Compliance auf ein neues Level heben.
Alte Software frisst Budget, verlangsamt Innovation und macht IT-Teams das Leben schwer. Trotzdem setzen viele Unternehmen weiterhin auf veraltete Systeme – aus Angst vor den Kosten, dem Aufwand oder schlichtweg aus Gewohnheit. Doch hier ist die Wahrheit: Legacy-IT ist eine tickende Zeitbombe. Und KI-gestütztes Refactoring ist die Antwort.
Viele Finanzunternehmen investieren den Grosteil ihres IT-Budgets in die Wartung bestehender Systeme – oft bis zu 80 %. Der Grund: Legacy-Software ist über Jahre gewachsen, hochgradig individuell angepasst und oft nicht kompatibel mit modernen Technologien. Die Folge: Manuelle Code-Anpassungen sind zeitaufwendig, fehleranfällig und teuer. Gleichzeitig verlangen Aufsichtsbehörden immer strengere Sicherheits- und Compliance-Massnahmen, was den Modernisierungsprozess zusätzlich verkompliziert.
Ein traditioneller Ansatz zur IT-Modernisierung besteht darin, alte Systeme schrittweise zu ersetzen oder komplett neu zu entwickeln. Doch das ist nicht nur teuer, sondern auch riskant. Hier kommt AI Refactoring ins Spiel.
Anstatt den Code mühsam Zeile für Zeile zu überarbeiten oder komplett neu zu schreiben, übernimmt die KI das Ruder: Sie durchleuchtet bestehende Systeme, spürt ineffiziente oder unsichere Code-Bereiche auf und optimiert sie automatisch. In diesem Event-Recording erlebst du hautnah, wie der Sprung von Low/No Code zu KI-gestütztem Coding und schliesslich zu AI Refactoring gelingt. Und das ist noch nicht alles – auch die Anwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Enterprise Search wird hier zum Gamechanger.
Aber der Reihe nach - zuerst über den Status von No/Low Code:
In den letzten Jahren haben sich No-Code- und Low-Code-Plattformen als Lösungsansätze etabliert. Sie ermöglichen eine schnellere Entwicklung von Anwendungen, reduzieren manuelle Arbeit und bieten eine gewisse Flexibilität. Doch für komplexe, unternehmenskritische IT-Systeme sind sie oft nicht ausreichend.
AI-assisted Coding geht einen Schritt weiter. Durch den Einsatz von KI kann Code nicht nur automatisiert generiert, sondern auch optimiert und refaktorisiert werden. Tools wie Bolt.new, Replit, Cursor.ai und GitHub Copilot analysieren bestehenden Code, erkennen ineffiziente Strukturen und schlagen Verbesserungen vor.
Ein besonders spannender Ansatz ist Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diese Technik ermöglicht es, vorhandenes Wissen effizient zu nutzen, um bestehende Softwarelandschaften schrittweise zu modernisieren, anstatt sie komplett neu aufzusetzen. Das bedeutet:
Ja, KI-gestütztes Coding bringt auch Herausforderungen mit sich: Datenschutz, Governance, regulatorische Vorgaben. Doch mit den richtigen Ansätzen lässt sich das Risiko minimieren:
Während AI-gestütztes Refactoring IT-Abteilungen entlastet, stellt sich eine zentrale Frage: Wie können Sicherheit und Compliance gewährleistet werden? Die Finanzbranche ist eine der am stärksten regulierten Sektoren überhaupt – von DSGVO über BaFin-Anforderungen bis hin zu branchenspezifischen Sicherheitsstandards.
Dorian Selz von Squirro und sein Team haben gezeigt, wie Enterprise RAG als Lösung für diese Herausforderungen dienen kann. Statt unkontrolliert Daten für AI-Modelle zu nutzen, wird hier eine strukturierte Architektur eingesetzt, die Sicherheit und Präzision gewährleistet.
Drei zentrale Komponenten von Enterprise RAG:
Strukturierte Datenverarbeitung: KI erhält nur kontextrelevante, autorisierte Daten zur Analyse – kein „Data Dumping“ ohne Kontrolle.
Security-first Architektur: Unternehmensspezifische Compliance-Regeln werden direkt in den Prozess integriert.
Präzision durch KI: Automatisierte Validierungen und Audit-Funktionalitäten verhindern fehlerhafte Entscheidungen.
Die Zeit für abwartendes Zögern ist vorbei. Unternehmen, die an ihren alten Systemen festhalten, verlieren nicht nur Effizienz, sondern setzen sich langfristig einem höheren Risiko aus – sei es durch steigende Wartungskosten oder durch regulatorische Strafen. AI-Refactoring und Enterprise RAG bieten eine strategische Antwort auf diese Herausforderungen.
Jetzt ist der Moment, in dem Finanzunternehmen aktiv werden müssen: Sichere, skalierbare und KI-gestützte IT ist keine Zukunftsvision mehr – sie ist heute realisierbar.
Unternehmen, die ihre IT-Modernisierung aufschieben, riskieren nicht nur steigende Kosten, sondern verlieren auch ihre Innovationsfähigkeit. Die Technologie ist da – die Frage ist nur, wann du bereit bist, sie zu nutzen. AI-Refactoring ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern die Lösung für eine performante, sichere und Compliance-konforme IT.