Архив Финансовые услуги и страхование · Банки
Morgan Stanley: ИИ разбирает устаревший код, около 280 тыс. часов экономии
По данным Хабра, внутренний ИИ-инструмент Morgan Stanley с начала 2025 года проанализировал 9 млн строк устаревшего кода и сэкономил разработчикам около 280 тыс. часов. Инструмент переводит код на языках вроде Cobol в спецификации на английском для переписывания.
/01 · ключевые результаты
-
результат
около 280 тыс. ч
сэкономленное время разработчиков
с начала 2025 года по июнь 2025 года · DevGen.AI, разработчики Morgan Stanley
данные СМИ
- 9 млн строк проанализировано устаревшего кода · масштаб Хабр, статья, 07.06.2025
- около 15 тыс. разработчиков доступ к инструменту по всему миру · масштаб Хабр, статья, 07.06.2025
оценка strategai
Если бы высвобожденное время сократило найм или оплату часов, эффект на прибыль до налогообложения составил бы
$50–62 млн в год.
Стоимость времени разработчиков на разбор устаревшего кода.
Без учёта затрат на систему: источники их не раскрывают.
Как посчитано
Время разработчиков, которое называет банк за первое полугодие, в пересчёте на год по средней часовой ставке разработчиков США с затратами работодателя.
| Шаг расчёта | Нижняя | Базовая | Верхняя |
|---|---|---|---|
| Стоимость сэкономленного времени разработчиков с затратами работодателя = Сэкономленное время разработчиков в год × Средняя часовая ставка разработчика программного обеспечения в США × Коэффициент затрат работодателя сверх зарплаты | ≈$50,3 млн в год | ≈$55,9 млн в год | ≈$61,5 млн в год |
| Сэкономленное время разработчиков в год = Сэкономленное время разработчиков в месяц × Месяцев в году | 504 000 ч в год | 560 000 ч в год | 616 000 ч в год |
| Сэкономленное время разработчиков в месяц = Сэкономленное время разработчиков за период ÷ Длина периода, за который приведено время | 42 000 ч в месяц | ≈46 700 ч в месяц | ≈51 300 ч в месяц |
| Коэффициент затрат работодателя сверх зарплаты = Полная стоимость часа работы специалистов в частном секторе США ÷ Зарплата за час работы специалистов в частном секторе США | ≈1,44 | ≈1,44 | ≈1,44 |
Входные данные
- данные кейса Сэкономленное время разработчиков за период: 252 000–308 000 ч за период база 280 000 ч за период около 280 тыс. ч, сэкономленное время разработчиков Хабр, статья, 07.06.2025
- данные кейса Длина периода, за который приведено время: 6 мес. около 280 тыс. ч, сэкономленное время разработчиков Хабр, статья, 07.06.2025
- статистика Средняя часовая ставка разработчика программного обеспечения в США: $69,5 за час Occupational Employment and Wages — May 2024, 05.2024: Software developers · Mean hourly wage U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024-05
- статистика Полная стоимость часа работы специалистов в частном секторе США: $67,31 за час Employer Costs for Employee Compensation, March 2024, 03.2024: Professional and related occupations · Total compensation U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024-03
- статистика Зарплата за час работы специалистов в частном секторе США: $46,87 за час Employer Costs for Employee Compensation, March 2024, 03.2024: Professional and related occupations · Wages and salaries U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024-03
- константа Месяцев в году: 12 мес. в году
Допущения
- Расчёт по ставкам и в валюте США: страну внедрения источник не называет.
- Значение около 280 тыс. ч относится к части года; годовой объём получен масштабированием на 12 мес. в году, нагрузка остаётся на уровне этого периода.
- Коэффициент затрат работодателя взят по специалистам частного сектора США в целом, без разбивки по разработчикам.
Базовое значение: $56 млн в год.
Метод afiina-pnl/1, оценка от 27.10.2026, цены 2024 года. Диапазон округлён до двух значащих цифр наружу. Методика
По данным Хабра, внутренний ИИ-инструмент Morgan Stanley с начала 2025 года проанализировал 9 млн строк устаревшего кода и сэкономил разработчикам около 280 тыс. часов. Инструмент переводит код на языках вроде Cobol в спецификации на английском для переписывания.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Morgan Stanley
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Банки
- Функция
- ИТ, разработка ПО и кибербезопасность
- Задача
- Генерация кода и модернизация ПО
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Гибридное решение: OpenAI
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 07.06.2025
- География
- Соединенные Штаты
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Morgan Stanley поддерживает большую кодовую базу, часть которой написана на устаревших языках программирования, например Cobol и Perl, а также на языках, которые никогда не использовались широко или адаптированы под компанию. Такой код нужно переписывать на современных языках. Руководитель отдела технологий и операций Morgan Stanley Майк Пицци отметил, что коммерческие инструменты хорошо подходят для написания современного кода, но не всегда справляются с менее популярными, старыми или специфичными для компании языками. По этой причине банк решил создать собственный инструмент.
Что
Решение
DevGen.AI — внутренний ИИ-инструмент Morgan Stanley, созданный на основе моделей GPT от OpenAI. По словам Пицци, банк обучил его на собственной кодовой базе, включая языки, которые больше не используются. Инструмент переводит устаревший код, например на Cobol, в простые спецификации на английском языке, по которым разработчики затем переписывают код на современных языках. DevGen.AI также выделяет разделы существующего кода для запросов и полностью переводит небольшие участки устаревшего кода в современный. С большими участками кода у инструмента есть ограничения: переписать код с Perl на Python он может, но не обязательно создаст эффективный код, использующий все возможности нового языка.
Как
Внедрение
По данным Хабра, в 2025 году DevGen.AI проанализировал 9 млн строк устаревшего кода и сэкономил разработчикам около 280 тыс. часов; публикация вышла 7 июня 2025 года. Инструмент доступен около 15 тыс. разработчиков компании по всему миру. Пицци считает, что такие инструменты не повлияют на число разработчиков, но позволят Morgan Stanley применять больше ИИ-приложений для бизнес-целей. По его словам, у компании в промышленной эксплуатации сотни вариантов использования ИИ, и для них нужна современная стандартизированная архитектура.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным Хабра, с начала 2025 года DevGen.AI проанализировал 9 млн строк устаревшего кода и сэкономил разработчикам около 280 тыс. часов.
- Инструмент создан внутри Morgan Stanley на основе моделей GPT от OpenAI и обучен на собственной кодовой базе банка.
- Инструмент доступен около 15 тыс. разработчиков компании по всему миру.
Ограничения
- Около 280 тыс. часов — экономия примерно за пять месяцев 2025 года; метод расчёта и исходные трудозатраты не раскрыты, годовой эффект компания не приводит.
- Цифры не показывают, какая доля из 9 млн строк уже переписана на современных языках и сколько устаревшего кода выведено из эксплуатации.
- Данные приведены в пересказе Хабра; собственной публикации банка среди источников нет.
-
[1] Хабр
В Morgan Stanley благодаря ИИ-инструменту переписали 9 млн строк устаревшего кода и сэкономили 280 тысяч часов
СМИ · 07.06.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000301 · Версия 1 · 10.10.2026 · /c/CB-000301/