在技术领域,种种热门词汇可谓层出不穷。过去五年以来,“数字化转型”成为人们讨论最多的议题;但考虑到其广泛的涵盖范围,我们似乎很难对数字化转型做出准确的定义。更重要的是,似乎一切企业都有可能、也有意愿推动数字化转型,而不同行业中的数字化转型流程也有很大差异。
从宏观层面来看,数字化转型指的是使用新兴技术对企业中的传统业务流程及工具进行升级。这一切,有望令从事工业或其他高风险领域的企业获得更高的效率、利润、敏捷性,提升客户服务质量,甚至能在相当程度上提升从业人员的人身安全水平。虽然用于推进数字化转型的工具因行业而异,但其中大多涉及AI/ML,外加某些自动化元素、云迁移、联网设备/物联网传感器等。
熟悉数字化转型事务的朋友们,总喜欢把这个概念跟行业中的那些巨头级企业联系起来,因为这类公司掌握着可观的预算、海量资源与人力储备、庞大的IT部门,同时也有为股东创造投资回报的义务。但是,数字化转型绝不是大型企业的专利。尽管这类企业确实具备领先优势,但不少中小型企业及其他机构也已经踏上了自己的转型之路。
最近,我与Infosys公司北美地区高级副总裁兼金融服务部负责人Dennis Gada进行了交流,他也分享了关于这个主题的有趣见解。Gada表示,“根据个人经验,我认为各类地区性及中等规模银行能够从数字化转型当中获得最大的收益。一方面,这使他们能够与强调运营敏捷性的金融科技企业建立联系,帮助其凭借更好的服务体验、更低的运营成本以及更突出的业务便捷性吸引客户。另一方面,这类企业由于自身体量较小,所以转型之旅要走得比老牌厂商更加灵活、顺遂。”
后来,我有幸接触到两个推进数字化转型的案例。两家银行都在努力运用云计算之力提升自身业务。我相信,不同规模的企业接触到的成功案例越多,领导者对于转型举措的态度就越是积极。这当然是好事,所以我想与大家分享这两家银行的成功心得。
公民银行
首先是公民金融集团的故事。作为总部位于美国普罗维登斯的老牌银行之一,公民银行于1828年诞生,最初名为高街银行。公民银行目前是全美第13大零售银行,在东部沿海地区及中西部地区的11个州设有约1000家分支机构。该银行提供大家能够想到的几乎所有消费者服务,包括银行、储蓄、贷款、抵押以及财富管理等等。此外,他们还提供商业银行服务,例如贷款与租赁、存款及资金管理服务、利率与商品风险管理、外汇服务等。
公民银行首席信息官兼技术服务主管Michael Ruttledge
在与公民银行CIO Michael Ruttledge讨论时,我了解到该银行当前数字化转型工作中的大量细节。他于2019年1月从美国运通加入公民银行,在入职的六6个月专注为制定下一代技术(NGT)战略,其中提出以下五大核心支柱:
1、 为银行引进高素质工程人才
2、转向敏捷化运营模式
3、采用API及基于微服务的现代云原生架构
4、通过应用程序合理化、工作集现代化以及云优先等方法简化IT流程
5、发展核心弹性
首先,他专注于为下一代技术战略的执行构建基础单元,希望以业务为中心推动转型、扩展能力,借此加快新产品的开发。这项工作在一年之内就取得了重大进展。
例如,该银行开发了100多种API,并在云端设置登陆区、迁移现有应用程序、构建起新的云优先应用程序,同时在应用程序及基础设施当中引入深度自动化机制。
面对今年突如其来的新冠疫情,各大银行需要快速行动、为客户提供SBA(美国小企业管理局) PPP(薪酬保护计划)救济资金,而公民银行此前的数字化转型举措为其带来了出乎意料的优势。在短短几天之内,他们就开发出云端应用程序、向SBA提交贷款申请,并高效管理着整个流程。凭借一系列行动,公民银行成为全美前15大贷出机构之一,期间处理了48000笔贷款申请,并及时发放了约50亿美元贷款。
除了关注现代技术与敏捷实践之外,公民银行也掌握着强大的控制机制以保证一切核心系统具有良好弹性。此外,他们还在各信息技术服务管理(ITSM)流程之间升级并连通各原有基础设施,借此防止治理失控。鉴于当前严峻的经济形势,公民银行凭借敏捷的运营能力与更低运营成本牢牢把握着市场竞争优势。Ruttledge还积极投资于内部人才,通过实践工程学院、技术交流会、资质认证计划以及在线学习解决方案提高员工的技能水平。结合外部人才招聘计划,公民银行技术团队的整体工程能力得到极大提升。
欧德国家银行
第二个案例,来自印第安纳州埃文斯维尔的当地最大金融服务银行控股公司欧德国家银行(ONB)。ONB同样是一家历史悠久的机构,成立于1834年,最初诞生于俄亥俄河沿岸的埃文斯维尔。该银行属于一家纯粹的社区银行,主要服务于当地社区、企业以及过往客商。多年以来,ONB经受了多轮金融危机的考验,包括1929年的经济大萧条。目前,该银行已经在印第安纳州、肯塔基州、威斯康星州、密歇根
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。