金融行業(yè)可能是采用云計算技術(shù)的更為謹慎的行業(yè)之一。但是，對于匯豐銀行來說，通過應用程序編程接口（API）分析大量信息和訪問機器學習工具的能力已經(jīng)成為其采用云計算的催化劑。
從本質(zhì)上講，銀行是數(shù)據(jù)密集型組織，匯豐銀行（世界上最大的銀行之一）擁有3700萬個客戶和數(shù)十億美元的資產(chǎn)，當然也不會例外。
這個具有150年經(jīng)營歷史的銀行大約有100PB的信息，這個數(shù)字仍在快速增長，因為客戶改變了他們的銀行經(jīng)營方式，采用數(shù)字互動方法比傳統(tǒng)的方法更為有利。
匯豐銀行首席架構(gòu)師大衛(wèi)·諾特表示：“我們每天都有越來越多的數(shù)據(jù)要求。而且我們也有更多的機會，銀行是數(shù)據(jù)組織的核心，我們有很多數(shù)據(jù)可以管理，因此增加了從數(shù)據(jù)中獲得洞察力和價值的需求。”
雖然數(shù)據(jù)的增長有其好處，讓銀行了解其業(yè)務和客戶比以往任何時候都更好，但管理和獲取大量信息的可用見解也面臨著挑戰(zhàn)。諾特表示，機器學習工具將在匯豐銀行實現(xiàn)這一目標方面發(fā)揮關鍵作用，并且涉及采用“云計算優(yōu)先”的分析要求。
諾特說：“正如我們所看到的，機器學習的力量和通過機器學習API的易用性，我們意識到這將是我們未來的巨大組成部分。”
“我們也意識到，在試圖做到這一切的前提下，這是我們真正努力服務的一個嘗試。”他繼續(xù)說。“我們沒有本地的機器學習能力，我們不會建立一個地面機器學習工程能力，世界上只有這么多人可以做到這一點，但像谷歌公司這樣的人很容易從云計算中消費，所以我們可以采用，這將對我們產(chǎn)生巨大的影響。”
概念的云證明
匯豐銀行現(xiàn)在正在云計算中運行數(shù)據(jù)分析和機器學習，與谷歌公司合作完成了一套五個概念驗證（PoC）項目。匯豐銀行首席信息官達里爾·威斯特今年早些時候透露了谷歌云的試點項目，其次是以反洗錢和風險模擬為重點的工作。威斯特表示，這將有助于匯豐銀行成為“更簡單，更好，更快捷的組織”，并更快地響應客戶需求。
大衛(wèi)·諾特將報告提交給威斯特，諾特負責整個組織技術(shù)設計的選擇，領導著不同業(yè)務領域的首席架構(gòu)師團隊。他表示，該銀行目前正在將數(shù)TB的分析數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到谷歌云中。
諾特說：“我們非常快地完成了這些概念驗證（PoC）。”他補充說，一旦初始項目完成并運行，該銀行就會啟動一些其他項目。“我們在采用這個用例之后，我們會對所有其他在等的人說，‘你現(xiàn)在可以開始部署’。”他說。
從Hadoop到BigQuery和CloudML
在2011年投資Hadoop之前，該銀行多年來一直在運行所有的分析內(nèi)容，從SQL進入傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫。“我們已經(jīng)建立了大多數(shù)人建立的一套大數(shù)據(jù)和分析功能Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的各個部分。這涉及到開源和商業(yè)技術(shù)的混合，我們進行了選擇，然后集成在一起，基本上構(gòu)建了數(shù)據(jù)湖和分析集群以及所有這些東西”。然而，Hadoop系統(tǒng)有限制，如可擴展性和靈活性。
諾特說：“我們從中獲得了一些價值，但說實話，我們很難堅持下去，只需要按照整合新技術(shù)所需的步伐來建立技能。無論我們多么努力，總會有新的東西到來，我們想獲得機會，但我們不能很快到達那里，真正完成我們之前部署的任務。”該公司的目標是訪問機器學習能力，但不需要在內(nèi)部運行系統(tǒng)。
關于谷歌云，匯豐銀行正在使用各種工具。這包括用于數(shù)據(jù)分析的BigTable和BigQuery，用于事件處理的Dataflow，PubSub，以及一系列谷歌的機器學習API，包括一個用于數(shù)據(jù)丟失防護的API。
“去年，我們開始與所有的云提供商進行對話，說‘告訴我們你有什么’。”諾特說，“在進行一些對話之后，我們決定在一系列的PoC上與谷歌公司合作，回答三個問題那就是：如果我們?yōu)槟銕硪恍┐蟮臄?shù)據(jù)使用案例，他們會工作嗎？我們可以做想要做的事情嗎？其次，他們是否經(jīng)濟？我們可以至少提供相同的價格，但希望價格比以前更便宜，這更為重要，第三是比較容易，這才是大問題。”諾特表示谷歌公司已經(jīng)在每個類別上發(fā)布。
“那三個的答案是，前兩個回答是非常堅定的，第三個回答是非常非常強大的，建立這個東西是非常容易的，基本上是因為我們只是消費了一套已經(jīng)存在的云基礎設施。我們發(fā)現(xiàn)，通過使用云計算，我們在此過程中遇到巨大的阻礙，基本上所有專注于從數(shù)據(jù)中獲取價值的人們都是真的開展數(shù)據(jù)科學或軟件工程，而不是基礎設施管理和供應和采購和所有這些東西。”
機器學習工具成熟
谷歌公司不是唯一提供機器學習工具的大型云計算提供商，而亞馬遜網(wǎng)絡服務公司（AWS）和微軟Azure公司也提供自己的服務，但諾特發(fā)現(xiàn)谷歌公司在這方面有明顯的優(yōu)勢。“這是因為他們發(fā)明了這個技術(shù)。”諾特說。
匯豐銀行曾經(jīng)在其組織內(nèi)試用了機器學習工具。然而，可用的工具很難管理，而且這些舉措的成功是有限的。
“一年到18個月前，確實有一些規(guī)模較小的企業(yè)向我們銷售機器學習解決方案，而且他們是相當?shù)男”姡麄兒茈y采用和消費，而需要真正的核心人工智能博士和類似的人才能處理它。”他說。
“我們所看到的不僅僅是在云計算上，而且通常還有其他更多的商業(yè)平臺，我們已經(jīng)看到了一個現(xiàn)實，并毫不猶豫地使用民主化這個詞，這個市場的商業(yè)化和工業(yè)化實際上會讓工程師費心費力。
“因此，與我共事的一位人士說，‘你不必學習如何從頭開始學習機器“，你現(xiàn)在必須學習如何使用機器學習。但這是一個更可行的主張。”
人工智能技術(shù)
他表示，直接與機器學習系統(tǒng)工作的技術(shù)人員的數(shù)量目前在“幾十”。不過，他表示，匯豐現(xiàn)在認識到有必要在機構(gòu)內(nèi)“建立以機器學習為核心競爭力的能力”。Knott預計有機會學習系統(tǒng)知識的員工數(shù)量將相當迅速地擴大到數(shù)百人。
諾特承認，訪問技巧是快速增長的領域的一大挑戰(zhàn)。他說：“我們以不同的方式來掌握這些技能，包括培訓計劃和獎學金。但老實說，這是一個年輕的行業(yè)，人工智能和機器學習已經(jīng)存在了幾十年，新一代的機器學習還是很新的，我認為這兩者之間有所區(qū)別。所以，如果我在谷歌上瀏覽Fei-FeiLi的機器學習的視頻，在世界上這種人才并不多，但幸運的是，我們不需要她在我們的組織上工作，因為谷歌公司可以通過云計算正在將她的研究產(chǎn)品提供給我們。”
多云
與谷歌公司的合作只是匯豐銀行的廣泛云計算策略的一部分，在大型跨國銀行中，這本身就是一件稀罕事。匯豐銀行也正在使用微軟Azure將部分微軟應用程序移至云端，并在開發(fā)和測試環(huán)境中使用AWS云平臺。它還使用軟件即服務工具，如OracleFusion金融應用程序。
在此前提下，它將傳統(tǒng)系統(tǒng)的組合與更加現(xiàn)代化的虛擬化應用程序相結(jié)合。它還使用Pivotal公司的CloudFoundry平臺作為服務工具，以進一步將其基礎設施自動化交付給開發(fā)人員。、
“像任何大型技術(shù)組織一樣，數(shù)十年來我們管理了非常大型和多樣化的供應商組合，這是企業(yè)技術(shù)業(yè)務的資產(chǎn)和財富，所以在某些方面管理多個提供類似事情的供應商對我們來說并不陌生，我們長期以來一直管理著這種關系。”
然而，管理多個云供應商卻面臨一些挑戰(zhàn)。“這些廠商提供的云計算有一些具體的細微差別，”他說。“其中之一就是云計算行業(yè)尚未完全解決問題，其中之一就是跨云服務和跨服務管理。某些商業(yè)服務將取決于一部分來自我們的部分服務，一部分來自我們的云提供商，可能來自多個云提供商，這將會越來越成為一個事實。
當出現(xiàn)問題時，企業(yè)需要確保每個人都能快速地出現(xiàn)并發(fā)揮其作用。所以通過我們的云計算旅程，例如我們對一些問題采用進行深思熟慮，例如是我們想確保真正了解在早上三點鐘發(fā)生什么事情，為什么會發(fā)生什么，因為它是一直在凌晨三點鐘發(fā)生。
“除此之外，我不認為我們在采用多云世界方面遇到了巨大的挑戰(zhàn)，我相信隨著技術(shù)和市場的成熟，我們會找到其他的東西，但是目前最重要的是我們?nèi)绾芜M行多個云的服務管理。”
未來的計劃
匯豐銀行現(xiàn)在正在考慮哪些應用工作負載可以轉(zhuǎn)移到云端，但諾特表示，目前大數(shù)據(jù)和分析計劃本身就是一個“大膽的舉動”，而“這將使我們忙一段時間”。
他說，“所以我們將從這開始，將會關注所有其他的東西，我們?nèi)匀辉诮㈥P系，我們?nèi)匀豢吹绞裁床黄鹱饔茫@就是我們認為在近期內(nèi)增加的價值，所以我們先來看看。”
但是，一般來說，他認為越來越多的銀行技術(shù)在未來將會在云端中運行。“我們肯定會加速進行。”他說，“我想如果你在過去幾年關注匯豐銀行，就會看到這一點，所以我們可能不會在一年前這樣談論我們?nèi)绾尾捎迷朴嬎恪?rdquo;
諾特表示，“我看到，我們的同行可能與我們所處的位置相似，因為他們在過去的經(jīng)，一部分是由成本推動的，云計算往往被視為一種成本游戲。我認為云計算是一個必須投入的成本，但這不是最引人注目的理由。
我們正在尋找能力，我們正在尋求一個巨大的數(shù)據(jù)和分析能力，以及能夠真正地在云端上實現(xiàn)的一些功能，所以我認為如果其他銀行想要這樣的能力，那么他們將不得不加快他們的進程。”
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