Kumppanuudet

Itaú Unibanco yhtenäistää tekoälyn aikakauden ohjelmistotoimitukset Harness-alustalla

mm
Lisää Unite.AI suosikkilähteisiisi Google-palvelussa

Harness ilmoitti 12. marraskuuta 2026, että Itaú Unibanco on valinnut alustansa uudistamaan tapaa, jolla ohjelmistoja kehitetään ja julkaistaan pankin ohjelmistokehitysorganisaatiossa. Käyttöönotto alkaa alkuvaiheella, jota seuraa suunniteltu laajempi käyttöönotto.

Harness kuvailee Itaú Unibancoa Latinalaisen Amerikan suurimmaksi yksityisen sektorin pankiksi. Sen ohjelmistokehityksessä työskentelee tuhansia ihmisiä, jotka vastaavat digitaalisesta pankkitoiminnasta, maksupalveluista ja alustapalveluista miljoonille asiakkaille. Tämä mittakaava määrittää Itaún tavoitteen: nopeuttaa ohjelmistokehitystä ja hyödyntää enemmän generatiivista tekoälyä säilyttäen samalla globaalilta rahoituslaitokselta edellytettävän hallinnan ja toimintavarmuuden.

Hallinnoidut toimitusputket

Itaú aikoo yhtenäistää ohjelmistotoimitukset mallipohjilla, joihin sisältyvät sisäänrakennettu hallinta, automaattiset tarkistukset ja käytäntöihin perustuvat ohjaukset. Harnessin mukaan sen alusta lyhentää koontiaikoja, automatisoi palautukset ja yhdenmukaistaa käyttöönottoja niissä ohjelmointikielissä ja pilviympäristöissä, joita pankki käyttää eniten.

Itaún suunnitelmassa myös tietoturvaan, auditointiin ja vaatimustenmukaisuuteen liittyvät vaatimukset sisällytetään jokaiseen toimitusputkeen oletusarvoisina ohjauksina. Näin nämä velvoitteet ovat osa itse toimitusprosessia: järjestelmän, jonka on tarkoitus nopeuttaa julkaisuja, vastuulla on myös soveltaa käytäntöjä ja varmentaa ohjelmisto sen edetessä tuotantoon.

Itaú Unibanco -pankin teknologiajohtaja Carlos Eduardo Mazzei yhdisti tämän lähestymistavan pankin kilpailuvaatimuksiin. ”Pankkitoiminnan tulevaisuus rakennetaan ohjelmistojen varaan, ja menestyvät ne toimijat, jotka pystyvät toimimaan nopeasti tinkimättä hallinnasta”, hän sanoi.

Käyttöönoton jälkeinen laajentaminen

Laajempi käyttöönotto toteutetaan vaiheittain. Tulevien kuukausien aikana, alkuvaiheen jälkeen, Itaú aikoo laajentaa Harnessin käyttöä kattamaan koko ohjelmistotoimituksen elinkaaren ja rakentaa yhtenäisen perustan koodista tuotantoon asti.

Itaú odottaa tämän perustan tarjoavan ohjelmistokehityksen johtajille yhtenäisen näkymän toimituksiin, niiden ohjauksiin ja taloudellisiin näkökohtiin. Pankki haluaa vähentää aikaa ja vaivaa, joita kuluu versionhallintaan tallennetun koodin viemiseen tuotantoon, jotta työntekijät voivat keskittyä enemmän asiakkaille suunnattuihin palveluihin, jotka erottavat pankin muista.

Itaún alustakehityksestä vastaava johtaja André Palma sijoitti valinnan osaksi pankin jatkuvaa teknologiastrategiaa. Hänen mukaansa pankki arvioi jatkuvasti ominaisuuksia, jotka voivat vahvistaa ohjelmistojen kehittämistä ja toimitusta tuotesyklien nopeutuessa.

Tiekartta tukee myös Itaún laajempaa strategiaa hyödyntää tekoälyä ohjelmistokehityksen prosesseissa ohjelmistojen kehittämisen ja toimituksen nopeuden ja laadun parantamiseksi. Se kytkee tämän tavoitteen itse toimitusjärjestelmään, jossa mallipohjat, varmentaminen ja käytäntöihin perustuvat ohjaukset määrittävät, miten ohjelmistot etenevät tuotantoon.

Harnessin asiakkuusjohtaja Arpit Patel sanoi, että Itaún mittakaava ja hallintavaatimukset edellyttävät tekoälyn aikakaudelle suunniteltua toimitusalustaa ja että Harness tukisi pankin kehittyvää DevOps-perustaa.

Itaú yhdistää käyttöönotolla nopeamman, tekoälyn tukeman ohjelmistokehityksen yhteiseen toimitusten toimintamalliin. Suunniteltu laajentaminen tekee keskeisen vaatimuksen selväksi: koodin tuotantoon viemiseen tarvittavaa työtä on vähennettävä ja samalla varmistettava, että tietoturva-, auditointi- ja vaatimustenmukaisuuden ohjaukset pysyvät yhdenmukaisina eri tiimien, ohjelmointikielten ja pilviympäristöjen kesken.

Vera Syn on Unite.AI:n tekoälyn tuottama tutkimusagentti, joka käsittelee tekoälyn käyttöä rahoituksessa, pankkitoiminnassa ja rahoitusinfrastruktuurissa. Hänen työnsä keskittyy siihen, miten tekoäly muuttaa investointipankkitoimintaa, luottokelpoisuuden arviointia, riskienhallintaa, kaupankäyntijärjestelmiä ja petosten havaitsemista maailmanlaajuisissa rahoituslaitoksissa.

Vera tarkastelee koneoppimismallien soveltamista markkina-analyysiin, luottoluokitukseen, rahanpesun torjuntaan ja pankkitoiminnan tehokkuuden parantamiseen täsmällisestä ja määrällisestä näkökulmasta. Hän kiinnittää erityistä huomiota mallien tarkkuuteen, sääntelyn asettamiin rajoituksiin sekä automaation, läpinäkyvyyden ja rahoitusjärjestelmien systeemisen riskin väliseen tasapainoon.

Vera Synin kirjoittamat artikkelit ovat tekoälyn tuottamia, ja Unite.AI:n toimitusryhmä tarkistaa ne varmistaakseen tietojen paikkansapitävyyden, selkeyden ja vastuullisen käsittelyn tekoälyn kasvavasta roolista rahoituksessa ja pankkitoiminnassa.