如此庞大的规模涉及到巨大的云基础设施服务、本地数据中心、移动基础设施以及其他各种数字技术，仅仅是为了确保银行交易部分的正常运行，何况还有其他业务。要确保这一切顺利、安全且高效地运行，必须有一个对细节极其关注的人来领导。
“如果你考虑一下我们市场业务的运作，那些高速、实时处理的业务类型，每秒的分秒必争，完全依赖于技术的驱动。”她说道。
这需要巨额资金来建设面向客户的前端服务和公司内部的后端服务，需要本地数据中心和云服务，需要创新型初创公司和可靠的成熟公司，需要一部分预算来维持当前运营，还需要另一部分预算来关注未来的创新发展。
对于每一位cio来说，这都是一个经典案例，虽然大多数cio永远无法接近摩根大通的这种规模，但他们仍可以从中学习到其如何开展业务的方式。
管理庞大的技术生态系统
“我们每天移动10万亿美元，并且我们在这项业务上看到了增长。因此，我们的技术投资、产品和服务、技术之间存在直接的关联。业务自然增长的同时，我们也在持续优化基础设施的使用等方面。”beer在接受记者采访时说道。
毫不意外，公司正在研究如何利用ai来管理所有这些业务，并为客户提供更好的体验，这给每一位cio带来了额外的复杂性。
“当然，还有新技术。正如你所知，ai非常出色，正在推动一整套新的与计算相关的成本增加，我们对此高度重视。”她说道。
她的讲话风格在某些方面与亚马逊ceo andy jassy 有些相似。在他负责亚马逊网络服务（aws）时，他对公司大量产品和服务有着近乎百科全书般的知识，并且会详细讨论这些内容，仿佛在他面前有一个显示所有信息的屏幕。beer也是如此，她可以轻松谈论公司复杂的技术生态系统，并列举她必须跟踪和了解的所有不同领域。
这也是她角色的重要方面：理解她的it预算中各个部分的相互关联性，以及在构建和维护银行庞大的技术栈时，每个部分如何影响其他部分。
“如果你不在云端，不在进行数据现代化处理，不在做所有这些基础工作，那么你其实无法真正开始谈论ai。”她说道。这促使银行基于混合策略展开了积极的现代化之旅。一些更为关键的服务运行在公司专门为满足其独特需求而建造的本地高度复杂的数据中心中，而其他服务则运行在主要的云供应商——amazon、microsoft 和 google 的云端。
实际上，早在生成型ai进入主流之前的几年，她就确保摩根大通为此做好了充分准备，确保公司有条不紊地整理数据，以便能够使用大型语言模型。“早在三年多前，我们就制定了ai数据战略和ai战略，”她说道。这包括成立一个运营委员会，部分原因是为了使数据战略和云战略保持一致，因为最先进的数据管理能力在云端。“所以我们在某种程度上是提前了一步。”她说道。
建立弹性系统
当你拥有如此庞大的it基础设施时，拥有控制系统来管理这一切变得比以往任何时候都更加重要，这需要一个框架以及一种与公司提供的每一项服务合作的方式。
“首先，我们必须在以下背景下思考：我需要提供的弹性标准是什么，我需要提供的基本服务是什么。在某些情况下，如果我有一个非关键服务的应用程序或工作负载，那么迁移到云端要容易得多，对吧？如果我有一些需要最高级别弹性的东西，也许我会在我那些高效、有效且高度保护的数据中心运行这些东西。”她说道。
这意味着与工程师、开发人员和it专业人员合作，帮助他们理解公司的运作方式，并遵循一套明确定义的标准。“我们持续教导我们的团队，无论是在本地还是在云端，教导工程师们如何对成本、安全性、可扩展性以及我们构建软件和利用基础设施的效率负责。”
公司还与许多初创公司合作，以利用它们的创新成果。beer有一个专门的团队，负责寻找下一个重大创新。“这很重要的原因是，我们的规模太大，他们的工作就是不断寻找新公司、公司发展的趋势，所以在任何时候，我们可能都有大约200个poc（概念验证）在进行中。我们在不断测试和学习，并且我们有能力在最佳实践中占据领先地位，无论是网络技术还是其他领域。”她说道。
对于beer来说，每个决策都必须涉及一个实现价值的时间表。具有更紧迫性的项目的时间表为一到三年，而需要更多时间的项目则有三到五年的时间框架。这可能包括区块链、ai甚至量子计算等领域，公司在寻找服务提供和效率提升的任何可能的优势。
“我们还必须投资于下一个前沿领域，那些正在增加价值的领域，那些可能价值尚不确定的领域，但我们必须不断向前看，我们真的在努力平衡我们在这些领域的投资。”
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