摩根大通集團IT預算再度創新高，2023年達到153億美元，新目標是用AI影響15億美元業務價值

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。