В современном мире финансовые учреждения всё активнее используют передовые технологии для оптимизации внутренних процессов. Одним из примеров успешной реализации таких инноваций стал проект команды инженеров Morgan Stanley, которая в 2025 году разработала уникальный инструмент под названием DevGen.AI. Благодаря этому решению банку удалось сэкономить свыше 280 000 часов — время, которое ранее уходило на работу с устаревшим программным обеспечением и переписывание старого кода. Это не только позволило повысить эффективность работы, но и открывает новые горизонты в использовании искусственного интеллекта в банковском секторе.
DevGen.AI стал прорывом в решении одной из самых болезненных проблем IT-отделов по всему миру — управлении и обновлении так называемого «наследственного» кода. Такой код написан на устаревших языках программирования, таких как Cobol, который существует с конца 1950-х годов и по-прежнему активно используется в финансовой индустрии. Поддержка и интеграция таких систем часто создаёт сложности и требует больших затрат времени, повышая риски безопасности и замедляя внедрение современных технологий. История появления DevGen.
AI началась на хакатоне Morgan Stanley в конце 2023 года, когда две команды инженеров обратились к вопросу переписывания старого кода на современные языки программирования. Из этой задачи родился инновационный инструмент, который не просто автоматизирует процесс, но превращает устаревший код в понятные на обычном языке технические спецификации. Эти спецификации затем служат основой для написания современного кода. Вдохновленные потенциалом задачи, команда под руководством Тревора Броснана — глобального руководителя по стратегии, архитектуре и модернизации технологий Morgan Stanley — объединила усилия лучших инженеров фирмы. В число ключевых разработчиков вошли Томас Мэтью, Сакет Гаруд, Вамси Налламоту, Вивек Агравал, Кумар Вадапарти и Каллол Дуттагупта.
Их работа оказалась настолько успешной, что к середине 2025 года экономия времени разработчиков составила почти 300 000 часов, что эквивалентно более 11 600 дням трудозатрат, ранее уходившим на анализ и переписывание старого кода. Основной особенностью DevGen.AI стало умение решать одну из самых «трудных» и часто рутинных задач для инженеров — чтение и понимание сложных и непонятных кусков унаследованного кода. Это далеко не просто перевод или автоматическое переписывание. Инструмент создает удобочитаемые спецификации, которые значительно упрощают работу программистов, сокращая время на доработку и тестирование новых решений.
Важно отметить, что в банке подчеркивают, что внедрение DevGen.AI не направлено на сокращение рабочих мест. Наоборот, технология избавляет сотрудников от монотонной и «тяжелой» работы, позволяя сосредоточиться на разработке инноваций и стратегических задачах, что особенно актуально в условиях дефицита квалифицированных кадров в IT-сфере. Меган Брюэр, глава направления инноваций и лабораторий Morgan Stanley, отмечает, что такой инструмент открывает новые возможности для развития агентного искусственного интеллекта в рамках всего учреждения. Несмотря на то, что AI в целом вызывает опасения по поводу возможной автоматизации и потери рабочих мест, руководство банка уверено, что именно такие решения помогут создать более привлекательную среду для специалистов и стимулируют их профессиональный рост.
При этом в Morgan Stanley открыто набирают новых сотрудников, в том числе в области разработки программного обеспечения, что подтверждает направленность на расширение и модернизацию команды. Уникальность проекта заключается и в том, что разработка велась внутренними силами банка. Это было стратегическим решением, которое позволило контролировать вопросы безопасности и конфиденциальности — особенно важные для финансовой организации с чувствительными клиентскими данными. В процессе создания DevGen.AI команда консультировалась с экспертами из разных подразделений Morgan Stanley, что обеспечило универсальность и актуальность решения для разных направлений деятельности, от институционального до управления частным капиталом.
Инструмент уже активно внедрен во многих отделах и пользуется широкой популярностью среди сотрудников. Запатентованный в июне 2025 года DevGen.AI стал результатом успешной работы не только инженеров, но и команды юридической поддержки, в частности, сервиса Patent Accelerator Program, которое нацелено на ускорение и поддержку процесса получения патентов внутри корпорации. Такой активный выросший интерес к патентам в Morgan Stanley свидетельствует о высокой степени инновационной активности: только за прошлый год количество финальных поданных заявок выросло более чем на 50%. В контексте растущих требований к цифровой трансформации финансовых организаций, инструменты наподобие DevGen.
AI становятся ключевыми элементами успешной модернизации инфраструктуры. Помимо экономии времени, они позволяют снизить операционные риски и повысить гибкость бизнеса, что является критически важным фактором в быстро меняющемся технологическом ландшафте. Разумеется, Morgan Stanley пока не планирует распространять технологию за пределы внутреннего использования. Однако учитывая высокий спрос на решения для работы с унаследованным кодом в других крупных финансовых и технологических компаниях, возможность лицензирования является перспективным направлением на будущее. Несмотря на все успехи и признание инновации, команда разработчиков акцентирует внимание на том, что впереди еще много работы.
Модернизация технологий — длительный и непрерывный процесс, и DevGen.AI стал лишь важным этапом в улучшении сложной IT-инфраструктуры банка. Создатели призывают к постоянному совершенствованию инструментов и активному исследованию потенциала искусственного интеллекта для преобразования рабочих процессов. История создания и внедрения DevGen.AI в Morgan Stanley — яркий пример того, как крупные финансовые институты могут использовать AI не для замены сотрудников, а для поддержки и увеличения их эффективности.
В современных условиях конкуренции и технологических вызовов именно такие инновационные подходы позволяют сохранять лидерство и быстро адаптироваться к меняющимся требованиям рынка. Этот кейс также служит вдохновением для других компаний, стремящихся не просто автоматизировать рутинные задачи, но и создавать грамотные условия для развития человеческого капитала, направляя силы профессионалов на действительно важные и творческие проекты. В целом опыт Morgan Stanley демонстрирует важность стратегического внедрения ИИ в бизнес-процессы, учитывая баланс между инновациями, безопасностью и социальной ответственностью. Использование DevGen.AI подтверждает, что современные технологии способны не только упрощать тяжелую работу, но и существенно ускорять процессы модернизации, снижать технический долг и укреплять позиции организации на рынке.
Можно ожидать, что в ближайшие годы искусственный интеллект будет играть все более заметную роль в трансформации финансовых учреждений, а примеры вроде DevGen.AI станут нормативом для успешных компаний, стремящихся сохранить конкурентоспособность и повысить качество своих продуктов и услуг.
