Die Finanzdienstleistungsbranche stand der Cloud lange Zeit skeptisch gegenüber. Besonders in der DACH-Region waren die Bedenken zu groß, Daten in der Public Cloud eines US-amerikanischen Anbieters zu speichern. Zudem schrecken viele Banken bis heute davor zurück, ihre bestehenden Legacy-Systeme zu migrieren. Denn die darauf laufenden zentralen Anwendungen wurden teilweise vor Jahrzehnten geschrieben, oftmals in nicht mehr zeitgemäßen Programmiersprache (z.B. COBOL). Entsprechend gibt es immer weniger Experten, die diesen Code anpassen können, was für die Überführung aller Daten in die Cloud eventuell notwendig wird.
Dennoch gewinnt die Cloud auch im Finanzsektor immer mehr an Bedeutung. Das liegt unter anderem daran, dass immer mehr Drittanbieter cloud-basierte Bankanwendungen auf den Markt bringen, die den traditionellen Finanzdienstleistern einen Mehrwert bieten – etwa die Verbesserung der Kundenansprache oder eine beschleunigte Anwendungsentwicklung. Vor diesem Hintergrund richten sich immer mehr Unternehmen der Finanzbranche neu aus: Einer Studie von Accenture zufolge wollen 82 Prozent der Großbanken aus 16 Ländern mindestens die Hälfte ihrer Mainframe-Workloads in die Cloud überführen.
Warum sich der Wechsel in die Cloud lohnt
Neben dem Interesse an den SaaS-Angeboten (Software-as-a-Service) der Fintechs haben die Banken aber noch weitere Gründe, auf die Cloud zu setzen. Dazu zählt zum Beispiel die größere Flexibilität: Mit der Cloud lässt sich das Datenvolumen leichter und vor allem schneller skalieren. Dadurch können die Finanzdienstleister besser auf starke Schwankungen des Transaktionsvolumens reagieren. Außerdem sind die Cloud-Anbieter auf das Thema Sicherheit spezialisiert und können Cyber-Attacken besser abwehren. Ein weiterer Vorteil ist die Aktualität: Dank automatischer Updates in der Cloud stehen die Bankanwendungen nicht nur immer in der neuesten Version zur Verfügung. Sie entsprechen auch den aktuellen Gesetzen und Regelungen. Und schließlich können Unternehmen durch eine Cloud-Umgebung ihre Kosten senken. Indem sie die Infrastruktur nicht selbst betreiben, reduzieren sie die Ausgaben für Hardware, Strom und vor allem für die Weiterentwicklung und Anpassung der Systeme. Denn wie viele Unternehmen haben auch sie zu wenig eigene IT-Experten. Und externe Spezialisten zu beauftragen, ist teuer.
Der Cloud Act verpflichtet US-amerikanische Internet-Firmen und IT-Dienstleister, den US-Behörden auch dann Zugriff auf gespeicherte Daten zu erlauben, wenn die Speicherung nicht in den USA erfolgt. Gleichzeitig müssen Banken in Europa die hiesigen Datenschutzvorschriften einhalten – ein gewaltiger Aufwand. Heikel ist zudem, dass der Cloud-Anbieter zum Bestandteil bestimmter Bankprozesse wird – etwa bei Prüfungen durch Aufsichtsbehörden sowie beim Datenschutz. Solchen Herausforderungen begegnen die Finanzdienstleister mit modernsten Verschlüsselungstechnologien und hybriden Cloud-Umgebungen: Sensible Informationen wie Kundendaten verbleiben im Rechenzentrum der Bank, weniger kritische Daten liegen in der Cloud.
Umfassendes Datenmanagement ohne Eingriffe in Legacy-Systeme
Eine Möglichkeit, die Heterogenität der Daten hinsichtlich Formats, Syntax und Struktur zu beherrschen ist der Greenfield-Ansatz, der Aufbau einer neuen IT-Infrastruktur. Wesentlich kostengünstiger und sicherer ist es jedoch, die bewährten Anwendungen und Systeme beizubehalten und ohne Eingriffe in die bestehende IT-Infrastruktur miteinander und mit den Cloud-Services zu verbinden („No Rip and Replace“). Diesen sogenannten Brownfield-Ansatz ermöglichen cloud-basierte Datenplattformen wie InterSystems IRIS mittels eines neuen Architekturkonzepts, dem Smart Data Fabric.
Ein Smart Data Fabric ermöglicht es, Informationen aus Legacy-Systemen und anderen Anwendungen schnell und einfach miteinander zu verknüpfen und bereitzustellen. Das sorgt für einen bidirektionalen und sicheren Datenaustausch zwischen Fintech- und eigenen Anwendungen – egal, ob die Daten lokal oder in der Cloud vorliegen. Aktuelle Transaktionsdaten und Daten aus Backend-Systemen lassen sich so in Echtzeit extrahieren, validieren und analysieren. Dank mitgelieferter KI-/ML-Tools wie IntegratedML können viele Arbeitsschritte schnell von Machine-Learning Algorithmen unterstützt werden, ohne dass dazu zwingend Data Scientists beschäftigt werden müssen. Für die anschließende Auswertung der Informationen greifen die Anwender dann entweder auf die integrierten Business Intelligence Werkzeuge der Datenplattform zurück oder nutzen die Spezialanwendung ihrer Wahl.
Insgesamt bietet InterSystems IRIS Finanzdienstleistern die nötige Geschwindigkeit, Flexibilität und Funktionalität, um cloud-basierte Fintech-Anwendungen ohne Zeitverzug in ihre Workflows einzubinden und Innovationen sowie vielfältige Geschäftsinitiativen schneller umzusetzen.
