Systemy mainframe to fundament działania wielu dużych przedsiębiorstw. Od obsługi milionów transakcji bankowych w ułamku sekundy po zarządzanie ogromnymi zbiorami danych – te potężne maszyny nigdy nie tracą na znaczeniu. Dzięki sztucznej inteligencji mainframe zyskują nowe życie, wychodząc poza swoje klasyczne funkcje i stając się platformami zdolnymi do analizy danych, eliminowania przestojów i zapewnienia jeszcze wyższego poziomu bezpieczeństwa.
Współczesne instytucje finansowe i inne podmioty funkcjonujące w dobie cyfrowej gospodarki, są nieustannie narażone są na ryzyka nadużyć i oszustw, które mogą prowadzić do ogromnych strat finansowych i utraty reputacji. W samej Polsce straty sektora finansowego z tego tytułu regularnie przekraczają 0.5 mld złotych rocznie, a w Europejskim Obszarze Gospodarczym jest to nawet ponad 4 mld euro rocznie. Blisko 90% podmiotów z tej branży w Polsce nie spodziewa się spadku zjawiska nadużyć lub wręcz oczekuje jego nasilenia.
„Wsparciem w budowaniu odporności na oszustwa są modele AI, które można z powodzeniem implementować również w środowiskach mainframe. Najnowsza odsłona centralnego systemu bankowego rozwijanego przez DXC, Hogan 4.0, kompatybilna z najnowocześniejszymi technologiami IBM jest tego najlepszym przykładem – pozwala modelom AI pracować bezpośrednio na danych transakcyjnych, w trakcie ich przetwarzania na platformach mainframe, umożliwiając weryfikację 100% transakcji pod kątem wykrywania nieprawidłowości na bieżąco oraz inne usprawnienia, takie jak automatyzacje w procesie decyzji kredytowych” – wskazuje Maciej Tomczyk, Managing Director DXC Technology Polska.
AI jako asystent programisty
W obliczu rosnącej złożoności aplikacji i niedoboru specjalistów IT, firmy mogą napotykać trudności w szybkim reagowaniu na potrzeby rynkowe. Tradycyjne aplikacje mainframe są skomplikowane i trudne do utrzymania, zwłaszcza że wiele z nich opiera się na COBOL-u – języku, którego znajomość zanika.
AI może pomóc w analizie kodu, automatyzacji jego optymalizacji oraz testowaniu poprawności tłumaczenia na inne języki programowania. Pozwala to na zachowanie oryginalnych funkcji aplikacji, eliminując błędy i niepożądane zmiany w logice działania. Co więcej, automatyzacja testów i budowy aplikacji przyspiesza ich wdrażanie oraz poprawia wydajność całego systemu.
Ponadto, w związku z malejącą liczbą programistów, którzy są w stanie zrozumieć COBOL i inne języki programowania, nowe narzędzia AI mogą pomóc w pracy ze starszymi językami kodowania, umożliwiając programistom automatyzację procesów testowania, szybsze tworzenie aplikacji i poprawę ogólnej wydajności systemu. Dzięki temu deweloperzy mogą skupić się na bardziej złożonych, kreatywnych i odkrywczych zadaniach.
„Aby wspierać rozwój kompetencji w tej dziedzinie, DXC stworzyło akademię mainframe, gdzie inżynierowie mogą zdobywać wiedzę niezbędną do maksymalnego wykorzystania potencjału AI w tych systemach” – mówi Maciej Tomczyk.
AI w zarządzaniu operacjami IT
Nawet niewielkie awarie IT mogą kosztować miliony i skutkować utratą wizerunku. Wdrożenie AI do zarządzania mainframe może skrócić czas reakcji na usterki i przywrócenia krytycznych systemów do pracy.
Dzięki zdolności AI do przewidywania awarii możliwe staje się podejmowanie działań zapobiegawczych zanim problem wpłynie na działanie organizacji. To z kolei może przyczynić się do zmniejszenia zapotrzebowania na specjalistyczną wiedzę i możliwość wdrożenia szerszego zespołu programistów mainframe, a co za tym idzie pomóc w optymalnym zarządzaniu operacjami IT.
