Veriler işin merkezinde
İşaret: Bu harika bir soru. Öncelikle JPMorgan Chase genelinde bunu bir yatırım olarak gördüğümüzü söyleyebilirim. Ve ne zaman üst düzey bir liderle yaptığımız iş hakkında konuşsam, asla masraflardan bahsetmiyorum. Her zaman yatırımdır. Ve buna kesinlikle inanıyorum. Günün sonunda yapmaya çalıştığımız şey, AI/ML'yi geniş ölçekte sunabilecek bir analitik fabrikası inşa etmek. Ve bu tür bir fabrika, gerçekten sağlam bir strateji, verimli platformlar ve bilgi işlem, sağlam yönetim ve kontroller ile inanılmaz yetenek gerektirir. Ve her ölçekteki kuruluş için bu uzun vadeli bir yatırımdır ve korkaklara göre değildir. Bunu yapmak ve bunu iyi yapmak için gerçekten inancınızın olması gerekiyor. Bunu geniş ölçekte dağıtmak gerçekten çok zor olabilir. AI/ML'yi düşünürken bunun kontroller ve yönetişimle yapıldığından emin olmak önemlidir.
Biz bir bankayız. Müşterilerimizi ve müşterilerimizi koruma sorumluluğumuz var. Elimizde çok fazla finansal veri var ve bu firmanın finansal sağlığının yerinde kalmasını sağlama konusunda hizmet verdiğimiz ülkelere karşı sorumluluğumuz var. Ve JPMorgan Chase'de her zaman öncelikle ve en önemlisi bunu, gerçekte neye yatırım yaptığımızı ve neye yatırım yapmadığımızı, ne tür şeyler yapmak istediğimizi ve yapmayacağımız şeyleri düşünüyoruz. Ancak günün sonunda, bu teknolojilerde ve araçlarda neler olup bittiğini anladığımızdan ve düzenleyicilerimize ve kendimize açıklanabilirliğin gerçekten çok yüksek olduğundan emin olmalıyız. Ve bu bizim için gerçekten bar. Mantığın arkasında ne olduğunu, karar vermenin arkasında ne olduğunu gerçekten anlıyor muyuz ve bu konuda rahat mıyız? Ve eğer bu rahatlığa sahip değilsek, o zaman ilerleyemeyiz.
Bir çözümün sağlam, iyi olduğunu ve neler olduğunu anlayana kadar asla yayınlamayız. Hükümet ilişkileri açısından bu konuya büyük önem veriyoruz ve dünya genelinde geniş bir ayak izimiz var. Ve JPMorgan Chase'de, politika yapıcılarla etkileşime geçerek onların endişelerini anlamaya ve endişelerimizi paylaşmaya odaklanmış durumdayız. Ve sanırım bu teknolojiden iyilik için yararlanılabileceği konusunda büyük ölçüde birleşmiş durumdayız. Hayırlı bir şekilde çalışmasını istiyoruz. İyi aktörlerin elinde kaldığından ve müşterilerimize, müşterilerimize veya başka herhangi bir şeye zarar vermek için kullanılmadığından emin olmak istiyoruz. Burası iş dünyasının ve politika yapıcıların bir araya gelmesi ve ileriye yönelik yol konusunda tek bir sese sahip olması gerektiğini düşünüyorum çünkü oldukça uyumlu olduğumuzu düşünüyorum.
Defne: Buna biraz değindiniz ancak işletmeler, karar alma sürecini iyileştirmek ve operasyonları optimize etmenin yanı sıra iş büyümesini hızlandırmak gibi pek çok şeyi yapmak için verilere güveniyor. Peki verileri operasyonel hale getirmek ne anlama geliyor ve işletmeler bu süreçte hangi fırsatları bulabilir?
İşaret: Daha önce CDAO işinin en zor kısımlarından birinin aslında önceliklerin ne olması gerektiğini, ne tür faaliyetlerin takip edileceğini, ne tür veri sorunlarının büyük, küçük ya da başka olduğunu anlamak ve belirlemeye çalışmak olduğunu belirtmiştim. Bununla birlikte, bunu operasyonel hale getirmeye çalışmanın da aynı derecede zor olduğunu söyleyebilirim. Ve bence bu kadar uzun süredir gözden kaçırılan en büyük şeylerden biri verinin kendisinin her zaman kritik olmasıdır. Modellerimizde var. Hepimiz bunu biliyoruz. Herkes her günün her dakikasında verilerden bahsediyor. Bununla birlikte, sanırım veriler çoğu zaman bir üründen, bir süreçten, bir uygulamadan, bir özellikten, bir uygulamadan gelen egzoz olarak düşünülüyor ve bu verilerin bir varlık olarak kabul edilmesini sağlamak için yeterli zaman harcanmıyor. , bu verilerin yüksek kalitede olduğu, insanlar ve makineler tarafından tamamen anlaşıldığı.
Ve giderek daha fazlasını yapmaya çalışan makinelerin olduğu üretken yapay zeka dünyasına girdiğinizde, verileri anlamanın gerçekten kritik önem taşıdığının artık daha da netleştiğini düşünüyorum. Ve eğer insanlarımız veri tabanımızda bunu yapmakta zorlanırsa, sizce bir makine ne yapacak? Veri stratejimize büyük önem veriyoruz ve bu veri stratejisinin, insanların ve makinelerin verilerimizi eşit şekilde anlayabilmesi anlamına geldiğini garanti altına alıyoruz. Bu nedenle verilerimizi operasyonel hale getirmek sadece JPMorgan Chase'in değil, kesinlikle Chase işinin kendisinde de büyük bir odak noktası haline geldi.
Verilerimizin durumunu gerçekten iyileştirmek, kullanıcılarımızın doğru türde araçlara ve teknolojilere sahip olmasını sağlamak ve bunu güvenli ve yüksek düzeyde yönetilen bir şekilde yapmak için bu çok yıllı yolculuğa çıktık. Ve veri modernizasyonuna çok fazla odaklanıyoruz, bu da verileri yayınlama ve tüketme şeklimizi dönüştürmek anlamına geliyor. Bunun arkasındaki ontolojiler gerçekten önemlidir. Buluta geçiş, kullanıcılarımızın genel bulutta olmalarını, doğru türde araç ve yeteneklerle doğru bilgi işleme sahip olmalarını sağlar. Ayrıca gerçek zamanlı akış, akışın etkinleştirilmesi ve gerçek zamanlı karar verme bizim için gerçekten kritik bir faktördür ve veri ekosisteminin önemli ölçüde değişmesini gerektirir. Verilere bu yatırımı yapmak, gerçek zamanlı ve akışın gücünden yararlanmamıza olanak tanıyor.
Defne: Veri modernizasyonundan bahsetmişken, birçok kuruluş veri modernizasyonu ve dijital dönüşüm yolculuğunda bulut tabanlı mimarilere, araçlara ve süreçlere yöneldi. JPMorgan Chase'in veri ve analitik için buluta geçiş yolu nasıl görünüyordu ve bulut dönüşümü geçiren büyük kuruluşlara hangi en iyi uygulamaları önerirsiniz?