
Aidan McEvoy ist Vice President Issuer Modernisation bei TSYS, dem größten Zahlungsabwickler für Issuing Banken in Nordamerika und einem der größten in Europa. Im Jahr 2019 fusionierte TSYS mit Global Payments, einem multinationalen US-amerikanischen Finanztechnologieunternehmen. Mit seiner Erfahrung in der Karten- und Zahlungsindustrie ist Aidan derzeit Teil des Managements des Modernisierungsprogramms von TSYS, das die Migration von Legacy–Anwendungen und Technologiediensten in die Cloud umfasst. Er erforscht den Einsatz künstlicher Intelligenz, um neue Software effizienter zu testen und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Warum ist es für TSYS wichtig, auf ein neues Cloud-Software-System umzusteigen, und warum sind Tests so wichtig?
Unser Modernisierungsprogramm zielt darauf ab, ein großes monolithisches System – hauptsächlich in COBOL und Assembler geschrieben – in die Cloud zu verlagern. Bei der Entwicklung neuer Anwendungen durchläuft unser Technologieteam zunächst interne Testzyklen. Sobald diese abgeschlossen sind, übernimmt ein Team namens IBA – Independent Business Assurance – und führt umfassende Qualitätssicherungs- und Benutzerakzeptanztests durch, bevor die Anwendungen den eigentlichen Kunden erreichen. Im Wesentlichen agiert IBA als interner QuasiKunde, um die höchste Qualität vor jedem Release zu gewährleisten. Das Cloud-Projekt ist in Releases unterteilt, die sich auf die kundenorientierten Anwendungen konzentrieren, und in komplexere Releases, die unsere Backend-Systeme betreffen, wo sich Millionen von Konten befinden. Dieses Backend ist ein großes Mainframe-basiertes System, das in den letzten 30 Jahren gewachsen ist. Unsere Aufgabe ist es, dieses System zu dekonstruieren und in Java neu zu schreiben, es in die Cloud zu migrieren und gründlich zu testen, um sicherzustellen, dass es unseren Standards entspricht, bevor wir es in Betrieb nehmen.

Wie fügt sich die KI in diesen Prozess ein und welche Vorteile erwarten Sie davon?
Aufgrund der Größe und Komplexität des Projekts sind herkömmliche Testverfahren nicht praktikabel. Daher wollen wir die Erstellung von Testfällen automatisieren, was den Testplanungsprozess erheblich beschleunigen wird. Dazu erproben wir den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um Testfälle und Szenarien aus verschiedenen Informationsquellen wie Benutzerhandbüchern, Schulungsunterlagen und Geschäftsprozessdokumenten zu generieren. Die KI-Engine lernt aus diesen Daten und generiert die notwendigen Anforderungen, die wir dann verwenden, um User Stories, Akzeptanzkriterien und Testfälle zu erstellen. Ziel dieses Ansatzes ist es, den manuellen Aufwand deutlich zu reduzieren und komplexe Funktionstests zu verwalten, die sonst umfangreiche manuelle Skripterstellung erfordern würden. Obwohl wir uns noch in einer frühen Proof-of-Concept-Phase befinden, sehen wir in der KI eine Möglichkeit, durch die Rationalisierung des Testprozesses viel Zeit und Geld zu sparen. Wir müssen sehr gründliche Tests durchführen, da wir den Code für unsere Legacy–Anwendungen neu schreiben, anstatt ihn nach dem Lift-and-Shift–Prinzip in die Cloud zu verlagern.
Gibt es Potenziale für Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen?
Die Komplexität der Tests in unserem Umfeld ist enorm. Denken Sie zum Beispiel an die Berechnung von Kreditkartenzinsen – wie eine Zahlung angewendet wird und wie Transaktionen verarbeitet werden. Wenn wir den Code für solche Aufgaben neu schreiben, müssen wir sicher sein, dass er richtig funktioniert. Durch den Einsatz von KI zur automatischen Generierung von Tausenden von Testszenarien können wir viel Arbeit und Zeit sparen, die wir sonst für die manuelle Erstellung aufwenden müssten. Wir sind vom Potenzial der KI überzeugt und suchen aktiv nach Möglichkeiten, sie in unsere Prozesse zu integrieren.
“Wir sind vom Potenzial der KI überzeugt und suchen aktiv nach Möglichkeiten, sie in unsere Prozesse zu integrieren.“
Welche Auswirkungen hat die KI über das Testen hinaus für Ihr Unternehmen?
KI wird unser Geschäft mit Sicherheit revolutionieren. Wir erforschen Anwendungen entlang unserer gesamten Wertschöpfungskette. Dazu gehören die Teams App Dev, DevSecOps, Operations und Client Success Management. Unser Operations-Team evaluiert KI, um vergangene Probleme zu analysieren und zukünftige zu vermeiden, während wir KI auch zur Verbesserung unserer Schulungsprogramme einsetzen. Innerhalb von Global Payments wurde ein globales KI-Kompetenzzentrum eingerichtet, das den Beginn unserer Reise markiert. Unser Ziel ist es, Effizienz und Qualität durch den Einsatz von KI zu verbessern, auch wenn wir uns noch in einer frühen Phase der Implementierung befinden. Derzeit wird viel über den globalen Zahlungsverkehr und das Potenzial, das KI bietet, gesprochen. Wie einfach wird die Integration sein? Das müssen wir abwarten. Wir sehen das Potenzial von KI ganz klar, aber im Moment kratzen wir erst an der Oberfläche.
Dieses Interview stammt aus unserem aktuellen Bericht Wie KI die Zukunft der Finanzdienstleistungen prägt.