摩根大通
摩根大通全球資訊長Lori Beer第二度登上摩根大通(JP Morgen Chase)一年一度最重要的戰略說明會,也就是2023年投資者日活動(5月22日),揭露最新的全集團科技戰略。今年摩根大通的科技預算再度創新高,達到153億美元之多,相當於臺幣4,700億元,比去年科技支出143億美元,增加了7%。
摩根大通集團是美國最大的金融集團,Lori Beer指出,今年科技戰略延續去年揭露的四大科技戰略,包括提供業界最好的產品、平臺和體驗,其次是聚焦軟體開發能力和基礎架構的強化,第三是解放資料威力,最後一項是要保護企業和消費者。
因為摩根大通在今年5月初宣布正式收購第一共和銀行,收購宣布前的摩根大通年度預算是810億美元,153億美元的科技預算占了將近18.9%,比去年的18.3%占比還要更高,這也反映出科技投資對摩根大通集團來說,越來越重要。
摩根大通今年科技預算一樣分成兩大類,一類是用於基礎架構維運、軟體授權和應用系統支援的銀行維運費用,高達81億美元。而另一類則是用來改變銀行的戰略IT投資,戰略IT投資也是主要用於發展四大科技戰略的預算,高達72億美元,約占了科技預算的一半,達到47%。以第一項科技戰略「優化產品、平臺和體驗」的預算為大宗,達到40億美元,而其餘三項科技戰略的預算則共32億美元。這些戰略性IT預算主要用於摩根大通旗下CIB(企業投資銀行)和CCB(消費者和社區銀行)。
過去一年143億美元的投資,在基礎架構現代化和軟體開發優化上也開始創造效益,Lori Beer指出,軟體開發高度自動化和敏捷化的結果,工程團隊生產力在去年提高了10%,相當於創造了3億美元價值,而提高上雲比重和打配單體式應用的基礎架構現代化策略,也大幅強化了基礎架構15~20%的效率,相當於創造了2億美元的價值。過去1年如期達到3年15億美元成本優化目標的三分之一。
IT現代化工程三大面向:AP現代化,基礎設施現代化以及軟體工程實踐
Lori Beer表示,摩根大通的IT現代化工程,可以分為三大類,AP現代化,基礎設施現代化以及軟體工程實踐。在AI現代化進度上,一方面計畫更大幅採用SaaS服務來取代本地端系統的比率,例如HR系統、CRM系統早已改用雲端SaaS服務,去年共採用了490套SaaS服務,2023年計畫增加到560套,預計增加14%的SaaS採用率,例如摩根大通所用的溝通和協作工具,已經6成改用SaaS服務。而另一方面,也同時繼續淘汰老舊應用,今年預計要淘汰300套舊應用,從2017年累計到2023年將淘汰2500套舊系統。
而在基礎架構現代化發展上,摩根大通會持續推動既有資料中心現代化,目前已經將60%的系統搬移到現代化資料中心,未來3年目標要達到8成。目前已有半數的大型主機系統,已經遷移到現代化資料中心的環境中執行。今年也會持續提高公有雲運算資源的占比,在基礎架構資源的支出上,公有雲占比將從去年的30%,今年提高到38%。摩根大通計劃以每年8%的上雲成長率。
Lori Beer指出,基礎架構發展策略依舊是跨多家公雲和現代化機房的混合雲架構,希望在提高儲存和運算量的前提下,將維運費用控管在2%的微幅成長幅度之內,目前新興的運算需求大宗是來自AI。
57000人IT團隊,43000名開發工程師,8成導入自有開發工具鏈
摩根大通集團的IT團隊持續擴張人數,今年總人數達到57000人,比去年還多了2千人,其中有4,3000是開發人員。摩根大通自己發展出了一整套的企業工具鏈,涵蓋了計畫、設計、開發、測試、部署、審查到發布等不同軟體開發階段的工具。統計到2022年底已導入到84%的團隊,摩根大通計劃在2023年底前全面導入。Lori Beer指出,這套企業工具鏈可以帶來速度、敏捷和穩定性三大好處,例如新功能的上線速度在過去一年提高了20%,擁抱敏捷和量測框架的團隊也達到60%,而AP更新成功率也達到了99.9%。
現代化戰略對摩根大通的業務面帶來不少明顯效益,Lori Beer舉例,Chase.com官網在去年第四季全面轉移到公雲,現在網站每周可以發布15次更新,每個月推出2次App改版。而API平臺則加速了CCB銀行的合作夥伴和Chase生態圈的整合速度。
300個AI應用案例,影響10億美元業務價值
在AI競爭力上,摩根大通現在有900多位資料科學家,600位機器學習工程師和1千多名資料管理人員,更有一個200人規模的AI研究團隊。Lori Beer指出,在知名銀行AI成熟度指標Evident AI評比上,摩根大通名列第一。
目前摩根大通的AI應用案例達到300多個,涵蓋了風險、潛在顧客挖掘、市場行銷、顧客體驗和詐欺防範等領域,例如在消費市場上,25個利用AI來提供個人化的產品和顧客體驗應用,帶來了2.2億美元的價值。整體來看,300個應用影響了10億美元的業務價值,這原本是摩根大通在2021年訂下的3年目標,但提前在2022年達成,因此今年將業務影響金額的目標提高到了15億美元。
Lori Beer表示,未來摩根大通的技術平臺將強化治理和負責任AI的能力,也會整合MLOps能力來加速模型開發,目前,摩根大通也正在測試和評估幾項GPT-4和其他開源大型語言模型的應用案例。
積極發展大型語言的同時,摩根大通也組成了一個跨領域團隊,包括了倫理科學家、資料科學家、工程師、AI研究人員和風控人員,來評估如何建立適當的控制機制,防止AI意外遭到濫用,來確保合規。
摩根大通從2022年開始落實資安預設設計和隱私預設設計(Security & Privacy by Design),在產品設計之初就開始規畫金鑰、資安、詐欺防範、隱私等功能,而非在事後補救。摩根大通在開發、資料和基礎架構平臺上提供了大量自動化的資安控制機制,減少了60%開發工作上的資安處理,上雲應用合規檢查上也高達60%的部署已經可以自動化核准來加速。去年也開始打造一個動態的全球資安防護機制,能依據業務投資優先順序,主動進行威脅防護。現在每天平均處理的資安通報數量比去年增加了22%。目前,摩根大通也跟NIST金融服務小組正在討論如何建立後量子密碼的轉移規範。
Lori Beer表示,去年原本提出了141億美元的科技預算,由於結構性景氣逆風和工資通貨膨脹的影響,去年底的科技支出些微增加達到了143億美元,但是,這些投資創造了5億美元的生產力價值,AI應用案例超過300個增加了3成,提前一年達到10億業務價值的目標,新的目標是要靠AI影響15億美元的業務價值。「我們正在評估大型語言模型的合作機會,可以看到這個領域將有巨大的潛力。」她強調。
更正啟事:原內文提到AI影響100億美元和150億美元目標的金額誤植,正確應為10億美元和15億美元目標。
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