云的力量是真实的。

我们在采用云的方面有点慢，对此我负有部分责任。我早期对云的思考是，这只是外包的另一个术语。我坚信，我们可以像任何人一样高效地运行自己的数据中心、网络和应用程序，这在某种程度上还是正确的。但关键点是:云功能要广泛得多，我们现在正全速前进。让我举几个例子:

• 云使我们能够实现计算能力的快速规模和弹性，其速度远超出我们现有的能力。在我们加大人工智能方面的投入力度时，这一点将特别重要。

• 云平台是敏捷和灵活的。它提供对数据集、高级分析和机器学习功能的访问，超越了我们现有能力。它成倍提高了开发人员的效率 - 您几乎可以将新元素"拖拽"入现有程序，而不是编写大量新代码。例如，向应用程序添加数据库和/或机器学习，几乎可以立即完成。某些任务(如测试代码和预配计算能力)是自动化的。

• 云提供了无摩擦的软件开发体验，使我们的工程师能够快速原型化并快速学习，并加快向现有客户和潜在客户提供新功能的速度。

需要注意的是，云已经成熟到能够满足大型企业设定的高期望值，这些企业在安全性、审核程序、系统访问、网络安全和业务恢复能力方面有着相当强烈的要求。

我们将迅速"重构"大部分应用程序，以充分利用云计算。然后，我们可以决定在外部云或内部云上运行应用程序是否更有利(内部云将具有外部云的可扩展且高效的许多优势)。

最后一个关键问题是:敏捷平台和云功能不仅使您能够更快地完成工作，还使您能够以不同的方式组织团队。您可以创建由 5 到 20 人组成的小型团队，他们可以在几天而不是几个月内不断重新构想、重塑和推出新产品和服务。

人工智能和机器学习的能力是真实的。

这些技术已经在帮助我们降低风险和欺诈，提升客户服务，改善审批能力，并增强整个公司的营销。这仅仅是个开始。随着我们的管理团队越来越了解 AI 和机器学习的强大功能，这些工具正在几乎我们所做的一切工作中被快速应用。我们还可以使用人工智能来尝试实现某些预期的结果，例如让少数族裔更容易获得抵押贷款。举几个例子:

• 在公司和投资银行业务，DeepX 利用机器学习来帮助我们全球的股票算法每天在 1，300 只股票上执行交易，随着我们向新国家推出DeepX，这一总数还在上升。

• 在整个公司中，我们将部署虚拟助理(由人工智能驱动的机器人)，以处理维护内部咨询台、错误跟踪和路由查询等任务。

• 在客户营销中，我们能够更好地根据个人客户的储蓄或投资能力、旅行偏好或他们喜欢的品牌折扣等为个人客户提供产品和服务。

• 技术解决方案帮助我们更好地进行审批，加快抵押贷款或汽车贷款审批流程，让客户只需点击几下即可接受贷款，然后开始购买房屋或汽车。

• 在我们的零售业务运营中，我们使用 AI 和机器学习技术进行 ATM 现金管理，以优化加钞的数量和成本，降低ATM运维成本。

• 机器学习欺诈应用的初步成果预计将带来约1.5 亿美元的年收益和大大提升效率。例如，机器学习有助于提供更好的客户体验，同时将销售时的风险控制作为优先事项，因为欺诈损失已大大减少，交易以毫秒为单位自动做出决策。我们现在能够批准另外100万好客户(他们本来会因为潜在的欺诈而被拒绝)，并且还减少了大约100万额外的欺诈者(他们本来会被批准)。机器学习还可以通过实时分析签名、受付款人姓名和检查功能来减少支票欺诈损失。

•  随着时间的推移，AI 还将显著改善反洗钱/银行保密法协议和流程以及其他复杂的合规要求。

随着 AI 减少某些类型的工作，我们将尝试重新培训和进行新的劳动组合。

我们正在评估所有岗位，以确定哪些工作最容易受到 AI 的替代。我们将提前计划，以便对员工进行再培训或部署，以在公司内部担任其他角色，如有必要，还可以在公司外部安排员工。

几乎拥有无限的计算能力、AI可以应用于几乎所有方面。我们才刚刚开始利用这些能力来提供给我们银行和我们的客户。