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摩根大通集團

摩根大通集團(JP Morgen)在今年5月的年度投資日說明上揭露,將投入141億美元的科技預算,來支援今年的科技戰略的四大布局。

摩根大通集團是美國最大的金融集團,2020年9月時總資產就達到3.2兆美元,將近臺幣97兆元。去年摩根大通展開了資料湖上雲的新戰略,透過公雲上的資料湖,來取代原本的資料倉儲,採用混合雲架構,來支援他們各式各樣的資料利用和分析需求。但這只是摩根大通科技運用的一小部分,

摩根大通揭露了一些基本數據,來反映他們所面對的科技挑戰複雜性和規模。目前,摩根大通在全球有超過5000家分行,累計每天處理高達10兆元的付款。各式各樣的數位產品和應用多達6,400個,由一個5萬5千人規模的科技團隊來負責開發和維運。摩根大通全球數位帳號顧客超過了6千萬人,一年登入這些數位產品的登入次數合計高達110億次。每天系統留下的各種日誌紀錄更是多達400億筆,全部資料量超過500PB,所有虛擬機器的核心數,總共超過270萬顆vCPU。

摩根大通2022年的科技戰略包括了4大目標,首先要提供業界最好的產品、平臺和體驗。目的是為了創造體驗差異化,也要加速所有業務流程的數位轉型,來快速提供高品質的創新業務和產品,來擴大這些金融服務的經濟規模和效益最大化。其次,今年也很要聚焦軟體開發能力和基礎架構的強化,尤其要將過去大型的單體式應用,逐漸轉換成API驅動的模組化架構,並且要加快運用公有雲和私有雲上的運算資源來提高彈性,也要打造各種一流工具來提高數位名工程師的生產力,並且讓工程團隊更能貼近顧客端來提高效率。

第三戰略是要解放資料威力,不只要做到快速提供各種資料來擴大資料實驗廣度和規模,也要建立平臺加速AI/ML模型的提供,提高模型重複利用和強化法遵自動化控制機制。最後一項戰略則是保護企業和消費者,主動防禦和對抗網路威脅,所有金融產品要預設內建隱私機制和資安機制,也要發展可以降低擁抱新科技門檻的資安控制機制。

為了支援這幾年的科技戰略和數位轉型,摩根大通集團每年科技預算成長率達約6%,2019年時的科技預算是117億美元,到了2022年科技預算更是高達141億美元,比去年多了16億美元。

兩大類科技預算:74億美元銀行運用費用和戰略IT投資67億美元

進一步將摩根大通的科技預算分成兩大類來看,第一類是用於銀行運作的費用,包括基礎架構維護費用,軟體授權,應用程式的維護支援費用等,今年有74億美元,比去年成長了3%,是科技預算的大宗。另一類則是戰略性的IT投資,這部分在今年達到67億美元,但是成長幅度比去年多了11%,遠高於銀行運作費用的成長率。這類預算用途,41億美元用於各種業務所需的各種平臺費用,另有26億美元則用於IT現代化、軟體開發流程優化、解放資料威力、顧客和企業保護。

雖然摩根大通今年用於銀行運作的科技預算高達74億美元,但在2015年到2021年間,摩根大通這筆維運費用的成長幅度不算太高,平均每年只成長了2%,沒有像戰略投資多達11%的成長力道。但是,摩根大通在差不多規模的預算下,在運算和儲存資源的容量卻增加了2.5倍,關鍵就是這幾年大力發展IT現代化的成果。

摩根大通這幾年的IT現代化工程,包括了AP現代化和基礎架構現代化。在AP現代化工程上,包括以雲端(包括公雲和私雲)思維,重新架構或打造應用系統,也導入產業指標型SaaS服務,來取代本地部署的AP,並開始打造一套雲端原生的銀行核心系統,也同時盤點和退役功能重複的老舊應用,累計退役了2,200套應用。

而在基礎架構現代化工程上,摩根大通則大力擁抱多雲戰略,來避免廠商綁定,也同步要建立一個高度安全性的私雲。目前摩根大通已經採用了1朵公雲,正在導入其他2朵公雲。基礎架構費用中多達3成用於雲端,未來預計要將50%的虛擬機器都放上雲端。目前正在進行全球33座實體資料中心的精簡和整併,希望在2025年時,可以精簡到只剩下17座資料中心。

這些IT現代化成果,讓摩根大通硬體調度時間減少了95%,等於快了20倍,也讓基礎架構的費用利用率,提升了15~20%。

因為科技團隊多達55,000人,因此摩根大通也非常注重開發團隊的生產力,今年繼續要提供第一流工具來強化開發生產力,他們有一套自動化和軟體派送平臺和流程,可支援4萬名工程師的開發工作,6千多套應用累計每個月的發布次數達到3萬次之多,所有程式碼合計超過了6億行。目前這個軟體派送平臺支援了摩根大通約6成應用程式的發布和開發,今年目標是希望涵蓋到8成的應用系統。

摩根大通也開發了一些相關的開發輔助工具,例如他們有一套自己開發的AI輔助程式碼品管工具,或是一些資安自動化和風險品管的機制,也可以預測程式碼部建的成功率來優化測試工作的排程。

在解放資料威力的戰略上,摩根大通正在打造一個可以支援1,000名資料科學的AI戰略平臺,來支援AI大規模應用的需求,主要有兩大管理系統,一個是資料生命周期管理平臺,這就是這兩年積極推動的新資料湖上雲戰略,以Data as a product策略來建置雲端資料湖,以快速支援各類資料的消費,也易於整合不同的資料來重複利用,今年目標是,關鍵的企業分析性資料可以做到即時提供。

AI戰略平臺的另一個重要子系統是AI模型生命周期管理平臺,要建立一個功能更細緻的訓練資料管理平臺,來減少AI模型開發流程之間的阻力,也可以整合特定目的的法遵政策或資安控制,目標是要讓模型上市速度加快70%。

總結來說,摩根大通希望透過這四大戰略,善用科技來創造差異化,打造第一流產品和體驗給顧客,運用科技帶來營收的回報。他們也希望透過IT現代化,基礎架構或開發流程的改造,未來3年能達到15億美元成本優化的效益。


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