Mainframe schlägt Cloud-native: Wenn bei Banken und Versicherern die KI-Inferenz unter 1 ms Pflicht wird
IBM
von Patrick Hempeler, Leader IBM Z
Vor diesem Hintergrund rücken stabile, skalierbare und zukunftsorientierte IT-Strukturen auf Basis von Mainframes mehr denn je in den Fokus – als zentraler Pfeiler für Transformation, Sicherheit und Innovation. Warum aber ist das so und welche Neuerungen bieten aktuelle Produktgenerationen?Im Gegensatz zum Training geschieht Inferenz produktiv, schnell und mit möglichst geringer Latenz.
Gerade bei Finanztransaktionen entscheidet die Inferenzleistung darüber, ob eine KI-Anwendung überhaupt praktikabel ist. Je schneller die Inferenz erfolgt, desto eher lassen sich Entscheidungen direkt im Transaktionsprozess treffen – ohne Verzögerung oder zusätzliche Systeme.
Mainframes – Leistung, Sicherheit und Ausfallsicherheit auf einer einzigen Plattform
Mainframes setzen nach wie vor Maßstäbe bei der Verarbeitung hoher Datenvolumina. Zumal sie sich längst zu hybriden Plattformen entwickelt haben, die nahtlos mit modernen Cloud-Technologien zusammenarbeiten. Ein moderner Mainframe kann extreme Mengen an Daten in Echtzeit verarbeiten und erfüllt dabei außergewöhnliche Anforderungen an Zuverlässigkeit, Sicherheit und Effizienz. Er ist zukunftssicher, auf den Einsatz in hybriden IT-Landschaften ausgelegt und kann nahtlos in Cloud-Umgebungen integriert werden. Zudem verbraucht er weniger Energie als gleich leistungsfähige Rechnersysteme anderer Bauart. Vor allem aber erschließt er durch die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) wichtige neue Anwendungsfelder.
Vielfältiges Einsatzspektrum
Der Finanzsektor stellt höchste Anforderungen an IT-Systeme, zum Beispiel bei Betrugserkennung und der Prävention von Geldwäsche (Anti-Money Laundering: AML). Banken und Versicherungen benötigen für diese Aufgaben leistungsstarke Lösungen, um Millionen von Transaktionen in Echtzeit zu analysieren und komplexe Muster zu identifizieren. Hier können Mainframes ihre Stärken voll ausspielen. Doch die hohe Performance und Verlässlichkeit eröffnet noch zahlreiche weitere Einsatzmöglichkeiten. Echtzeit-Zahlungen erfordern ultraschnelle, zuverlässige und rund um die Uhr verfügbare Transaktionssysteme, um Millionen von Zahlungen sicher und effizient zu verarbeiten. Für die nötigen Risikoanalysen müssen riesige Datenmengen analysiert und prädiktive Modelle eingesetzt werden, um frühzeitig fundierte Entscheidungen treffen zu können. Auch bei der Automatisierung regulatorischer Prozesse in Compliance-Lösungen kommen überwiegend Mainframes zum Einsatz, um die Einhaltung komplexer Vorschriften wie FATCA oder Basel III zu gewährleisten.
Intelligentere Betrugserkennung und KI-gestützte Effizienz
Um die zunehmend raffinierteren Betrugsfälle zu bekämpfen, setzen Finanzunternehmen heute meist auf prädiktive Deep-Learning- und generative KI-Modelle. Die Skalierung solcher Modelle auf geschäftskritische Transaktionen stellte jedoch lange eine Herausforderung dar, da häufig zusätzliche Hardware genutzt wurde, was zu Latenzproblemen und Sicherheitsrisiken führte. IBM löste dieses Problem 2022 mit der Einführung des IBM Telum® Prozessors, der über einen integrierten KI-Accelerator verfügt.
Mit dem speziell entwickelten Prozessor kann der Mainframe maschinelle Lernmodelle in Echtzeit ausführen.”
So können Unternehmen Daten speichern und verarbeiten und sie gleichzeitig bereits analysieren – sie gewinnen bereits Erkenntnisse aus den Daten, während die Transaktionen stattfinden. Das erlaubt es beispielsweise, potenziellen Kreditkartenbetrug frühzeitig zu erkennen und zu blockieren.
Die IBM z17 ist das neueste Modell der Serie und wurde im April 2025 vorgestellt. Sie nutzt die fortschrittlichen Fähigkeiten des neuen Telum-II Prozessors, eines On-Chip-KI-Accelerators der zweiten Generation.
Der Chip wurde speziell für KI-Anwendungen entwickelt und ist in der Lage, bis zu 450 Milliarden Inferenzoperationen pro Tag bei einer Reaktionszeit von nur einer Millisekunde für Echtzeitanwendungsfälle zu verarbeiten.”
Damit eignet er sich optimal für anspruchsvolle Einsatzszenarien wie die Bekämpfung von Geldwäsche, Risikomanagementanalysen oder auch die effiziente Verarbeitung großer KI-Modelle, z. B. für Chatbots. Ein weiteres attraktives Anwendungsspektrum bieten Predictive-Analytics-Analysen, beispielsweise für Nachfrageprognosen, die Optimierung von Lieferketten oder die Verbesserung des Kundenservices. Auch hier kann die Verarbeitung aller Informationen unmittelbar auf der Plattform erfolgen, wodurch eine zusätzliche Datenübertragung entfällt. Zudem verfügt er über quantensichere Verschlüsselungstechnologien, so dass er auch gegen zukünftige Cyberangriffe gewappnet ist.
Patrick Hempeler startete seine Profesional Karriere nach einem dualen Studium der Wirtschaftsinformatik bei IBM als Technical Sales Specialist. In der Folge hatte er verschiedene nationale und internationale technische und vertriebliche Positionen im Bereich IBM Z inne. 2020 legte Patrick Hempeler als Manager Client Technical Specialists für Threat Management einen verstärkten Fokus auf Security bevor er 2021 als Plattform Leader IBM Z und LinuxONE in die zStack Community zurückkehrte. Als Platform Leader IBM Z und LinuxONE in DACH ist Patrick Hempeler verantwortlich für die Lösungen rund um und die Marktpositionierung dieser Plattformen. In diesem Zusammenhang betreut Patrick Hempeler mit seinem Team auch das breit aufgestellte Ecosystem rund um IBM Z und LinuxONE.Jeder einzelne Telum II Prozessor der IBM z17 verfügt über acht integrierte KI-Acclerators, um komplexe KI-Workloads zu verarbeiten. Kunden können außerdem den neuen IBM Spyre Accelerator erwerben, der über eine PCIe-Karte bereitgestellt wird und seit Kurzem im Handel erhältlich ist. Der Spyre™ Accelerator ermöglicht on-premise latenzarme Inferenz für generative und agentenbasierte KI-Workloads. Dadurch kann der IBM z17 komplexe KI-Modelle skalieren und gleichzeitig die Sicherheit und Ausfallsicherheit der Unternehmensdaten gewährleisten. Etwa 70 % der Bank- und Zahlungsverkehrstransaktionen werden auf IBM z Mainframes abgewickelt. Daher bieten diese zusätzlichen KI-Fähigkeiten ein enormes Potenzial, die Betrugserkennung nochmals deutlich zu verbessern. So schätzt das Marktforschungsunternehmen Celent, dass sich allein durch den Einsatz des neuen KI-Accelerators die Betrugsverluste im Bankwesen weltweit um 190 Milliarden US-Dollar pro Jahr reduzieren ließen. Dies gilt bei einem konsequenten Einsatz von IBM-Z-Systemen für alle Karten- und Zahlungstransaktionen.
Synthetische Daten für eine effizientere KI-Betrugsbekämpfung
Ein zentrales Problem bei der Entwicklung von KI-Modellen zur Betrugserkennung ist der mangelnde Zugang zu echten Finanztransaktionsdaten. Diese sind hochsensibel und erfordern umfangreiche Genehmigungen und Datenschutzvorkehrungen, um alle persönlich identifizierbaren Informationen zu entfernen. IBM hat daher IBM Synthetic Data Sets entwickelt. Die synthetischen Daten basieren auf einer innovativen Methodik. Im Gegensatz zu anderen synthetischen Datengeneratoren, die echte Musterdaten benötigen, wurde ein agentenbasiertes Modellierungsverfahren (Agent-Based Modeling) verwendet. Dabei wird eine virtuelle Welt mit simulierten Verbrauchern, Kriminellen, Unternehmen und Institutionen erschaffen, die auf Grundlage echter statistischer Daten interagieren.
Die synthetischen Datensätze wurden mit Daten des US Census Bureau, der US Federal Reserve Bank, des US-Bureau of Labor Statistics und des FBI erstellt.”
Damit bieten sie einen umfassenderen und repräsentativeren Überblick über die finanzielle Landschaft als echte Daten. Diese spiegeln oft nur die eingeschränkte Perspektive einer einzelnen Organisation wieder. Die synthetischen Daten können nicht nur für das Training von KI-Modellen, sondern auch zur Validierung bestehender Modelle eingesetzt werden und bieten noch weitere Vorteile: Alle Transaktionen sind vollständig als betrügerisch oder legitim gekennzeichnet, sie enthalten mehr Betrugsfälle als echte Daten und sie bieten eine größere Vielfalt an Szenarien, was das Training erleichtert. Zudem enthalten sie keine realen Daten, so dass Datenschutzbedenken entfallen. Besonders wertvoll sind die Datensätze in Kombination mit IBMs neuesten Mainframe-Systemen mit Telum II Prozessor, da hier die Bewertung aller Transaktionen in Echtzeit erfolgen kann. Das ist entscheidend für die Betrugsbekämpfung bei Echtzeit-Zahlungssystemen.
IT-Teams mit agentenbasierter KI und intelligenten Assistenten stärken
Die jüngste Mainframe-Generation unterstützt auch bei der Automatisierung von Aufgaben und Verschlankung von IT-Abläufen.
Unternehmen können beispielsweise mehrere KI-Modelle gleichzeitig nutzen, um die Genauigkeit ihrer Analysen zu erhöhen.”
Dank generativer KI-Funktionen lassen sich Fehlalarme verringern und Zwischenfälle schneller identifizieren.
Im Rahmen der agentenbasierten KI-Strategie von IBM für Z können Systeme dank eingebetteter Agenten im watsonx Assistant für Z nun über die reine Unterstützung hinaus autonom agieren. Diese Agenten analysieren, planen und handeln in komplexen Arbeitsabläufen, und Systemen und automatisieren die Behebung von Vorfällen von der Erkennung bis zur Lösung. Gleichzeitig nutzen Entwickler_innen den IBM watsonx Code Assistant für Z, um die Modernisierung zu beschleunigen, indem sie Geschäftslogik aus historisch gewachsenen und komplexen COBOL Programmen extrahieren, Erklärungen des Assembler-Codes in natürlicher Sprache generieren und die Produktionszeit verkürzen. Diese Funktionen ermöglichen es Finanzinstituten, die Produktivität zu steigern, die Codequalität zu verbessern, die Leistung geschäftskritischer Systeme aufrechtzuerhalten und ihre IT-Teams von reaktiver Fehlerbehebung zu proaktiver Innovation zu führen.
Nahtlose Integration in Hybrid-Cloud-Umgebungen
IBM z17 Mainframes wurden von Grund auf für die vollständige Integration in hybride Umgebungen konzipiert. Mittels Open-Source-Containerplattformen wie OpenShift und Kubernetes können Unternehmen Daten und Anwendungen flexibel zwischen Mainframes und Cloud-Systemen verschieben. Sie können KI-Modelle in Hybrid-Cloud-Umgebungen verwalten, Workflows automatisieren und ihre Anwendungen schneller entwickeln und modernisieren. Dank der innovativen Hardware, KI-optimierter Software und offener Standards bieten Mainframes somit eine homogene Plattform für eine sichere Datenverarbeitung in Public-, Private- und On-Premise-Umgebungen. Entwicklungsteams arbeiten auf ihnen genauso agil wie auf anderen Plattformen. Dabei profitieren Unternehmen von der Skalierbarkeit der Cloud und integrierter KI-Unterstützung – ohne dass sie dabei auf die bewährte Resilienz und Sicherheit der Mainframes verzichten müssen.
Sicher, resilient und hochverfügbar
Der Schutz kritischer Daten und die Abwehr von Cyberangriffen sind essenziell für alle Unternehmen, Organisationen und Behörden. Das gilt auch für das Finanzwesen, annähernd die Hälfte der Datenschutzverletzungen in Finanzinstituten im Jahr 2024 betrafen laut einer aktuellen IBM-Studie personenbezogene Kundendaten. Dennoch nutzt nur ein gutes Viertel der Finanzinstitute in Sicherheitsfragen bereits KI in größerem Umfang. Hier bietet die jüngste Mainframe-Generation zahlreiche, bereits eingebaute Verbesserungsmöglichkeiten. Zum einen kann sie sensible Daten bereits während der Ver- und Entschlüsselung ohne Leistungseinbußen bearbeiten. Vor allem aber ist sie dank quantensicherer Verschlüsselungsalgorithmen und Zero-Trust-Architekturen zukunftssicher. Geplante KI-Sicherheitsfunktionen wie Sensitive Data Tagging und IBM Threat Detection erkennen potenzielle Angriffe bereits frühzeitig und wehren sie ab. Gleichzeitig kommen Mainframes auf eine Ausfallzeit von maximal einer Drittelsekunde pro Jahr. Sie eignen sich daher ideal für kritische Workloads, ohne Kompromisse bei Performance oder Compliance.
Neue Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz bilden auch die Basis für zusätzliche Funktionen zur Abwehr von Gefahren im Bereich der Cybersicherheit. Das gilt zum Beispiel für die Verwaltung von Geschäftsgeheimnissen, deren Schutz erheblich ausgebaut wurde, unter anderem durch eine Standardisierung des Secrets-Managements in hybriden Cloud-Umgebungen.
Das identitätsbasierte Managementsystem IBM Vault verwaltet Zertifikate, Tokens oder geheime Schlüssel und schützt so den Zugriff auf sensible Informationen und vertrauliche Daten.”
So können Kunden kritische Workloads und Geschäftsgeheimnisse während des gesamten Lebenszyklus und über ihre gesamten IT-Infrastrukturen hinweg mittels einer einheitlichen Lösung administrieren und kontrollieren.
Geringe Betriebs- und Energiekosten
Zahlreiche Studien zeigen, dass der Energiebedarf für KI in den kommenden Jahren massiv steigen wird. So geht beispielsweise Morgan Stanley von einer Verdoppelung des Strombedarfs von Rechenzentren bis zum Jahr 2030 aus. Ein zentrales Ziel bei der Entwicklung der jüngsten Mainframegeneration war daher auch eine höhere Energieeffizienz. Die IBM z17 nutzt hierzu eine innovative Kühltechnologie und optimierte Systemarchitekturen, um den Energieverbrauch weiter zu verringern und gleichzeitig die Rechenleistung zu erhöhen.
Dies führt im Vergleich zu alternativen IT-Systemen zu niedrigeren Betriebskosten. Dies und weitere Faktoren sorgen dafür, dass sich die höheren Anfangsinvestitionen für Mainframes schnell amortisieren. Dazu gehören die geringeren Wartungskosten aufgrund der Einsparungen durch die Datenkonsolidierung auf einer einzigen Plattform, minimale Ausfallzeiten und eine Abwärtskompatibilität über viele Jahrzehnte. Obwohl Mainframes 70 % des gesamten Transaktionsaufkommens im Finanzsektor bewältigen, entfallen auf sie nur 8 % der gesamten IT-Ausgaben. Langfristig gesehen zählen Mainframes daher zu den kosteneffizientesten IT-Lösungen für Unternehmen.
Mainframes – eine Investition in die Zukunft
Mainframes sind daher eine strategische Investition, die zahlreiche signifikante wirtschaftliche und technologische Vorteile bietet. Unternehmen, die auf Großrechner setzen, können auf eine flexible und zukunftsfähige IT-Lösung vertrauen, die hervorragend auf die Herausforderungen einer datengesteuerten und nachhaltigkeitsorientierten Wirtschaft abgestimmt ist. Denn: Moderne Mainframes bieten eine Kombination aus bewährter, sicherer und resilienter Technologie, Zukunftssicherheit und hohem wirtschaftlichem Mehrwert. Das macht sie auch in Zukunft zu einem zentralen Pfeiler der weltweiten IT-Landschaft. Patrick Hempeler, IBM
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