Kunde
Die Gebäude-Versicherung Zürich wird in den vorliegenden Projektunterlagen als Referenz für die Bestandsmigration genannt; eine extern verifizierte Kurzbeschreibung lag für diesen Entwurf nicht vor und sollte vor Veröffentlichung ergänzt werden.
Projekt
Für die Absicherung einer Bestandsmigration im Versicherungs-Core hat msg ein vierstufiges, KI-gestütztes Testvorgehen eingesetzt.
In der Analyse- und Baseline-Phase wertete die KI Anforderungen und Code aus und zog Sollwerte aus dem Altsystem. Mit msg.TestCaseGen generierte msg darauf aufbauend Testfälle für Alt- und Neusystem und deckte Lücken sowie Konflikte frühzeitig auf. Im Differenztest und in der Diff-Triage wurden Alt- und Neusystem automatisiert verglichen und Abweichungen KI-basiert klassifiziert.
Den Abschluss bildeten Regressionsbetrieb und Reporting mit Jira/Xray-Traceability bis zur Übergabe. Für UI- und API-Automatisierung kamen zusätzlich Playwright und Karate zum Einsatz.
Lösung & Nutzen
Rund 2.200 Use Cases wurden analysiert, daraus rund 20.000 Testszenarien generiert und etwa 600 Anforderungskonflikte frühzeitig erkannt – bei 100 Prozent UC-Abdeckung und vollständiger Traceability. Im Vergleich zu typischen Projekten verkürzte sich die Time-to-Test um 20–60 Prozent, die Testkosten sanken um 15–30 Prozent.
Auf einen Blick
• rund 2.200 analysierte Use Cases
• rund 20.000 generierte Testszenarien
• rund 600 erkannte Anforderungskonflikte
• 100 % UC-Abdeckung & Traceability
• 20–60 % schnellere Time-to-Test, 15–30 % geringere Testkosten (Benchmark typischer Projekte)
• Eingesetzte Produkte: msg.TestCaseGen, Playwright, Karate, Jira/Xray
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