ANZ Bankacılık Grubu, gereksinim oluşturmadan test etmeye kadar yazılım geliştirme yaşam döngüsünün bazı kısımlarını daha verimli hale getirmek için HCL ve AWS ile birlikte geliştirdiği üretken bir yapay zeka aracı olan Ensayo AI’ya ışık tuttu.
Rico Zhang, AWS Zirvesi Sidney’de.
Platform mühendisliği ve SRE yeteneği alan lideri Rico Zhang, AWS Sydney Zirvesi’nde Ensayo AI’nın minimum uygulanabilir ürününün (MVP) artık bankada üretimde olduğunu söyledi.
Geçen yılın mayıs ayında banka, kodunun verimliliğini, güvenilirliğini ve performansını artırmak için GenAI’ye ilişkin bir araştırmayı ilk kez açıklamıştı ancak o zamanlar bunun nasıl bir biçim alabileceği konusunda çok az ayrıntı vardı.
Amazon Virtual Private Cloud’da (VPC) çalışan Ensayo AI, “binlerce” sistem spesifikasyonu, ürün belgesi, düzenleyici gereksinimler ve önceki derleme gereksinimleri konusunda eğitilmiştir.
Sonuçta, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) çeşitli aşamalarındaki ekiplere yardımcı olabilecek bir araç ortaya çıkıyor – “iş analistlerinin başlangıçta daha iyi ve daha doğru gereksinimler yazmasına yardımcı oluyor; daha sonra bu iş gereksinimlerini mühendis için teknik yapı spesifikasyonlarına dönüştürmek ve yol boyunca sorularını yanıtlamak”; Zhang, son olarak test sürelerinde büyük azalmalara yol açan test otomasyon komut dosyalarının yazıldığını söyledi.
Zhang, teknik açıdan yetenekli mühendislerin “bankacılığın karmaşık dünyasını” kavramalarına yardımcı olmak için Ensayo AI’ya kısmen ihtiyaç duyulduğunu söyledi.
“Birdenbire kredi hiyerarşileri, risk profilleri ve belki de iş gereksinimlerinde daha önce duymadığınız yüzlerce kısaltma gibi terimlerle karşı karşıya kalıyorsunuz ve etkili bir çözüm tasarlamadan önce bu kavramları gerçekten anlamanız gerektiğini fark etmeye başlıyorsunuz. Kodlayın” dedi.
Zhang, bankanın gereksinimlerinin koda yansıtılabilmesi için dilini öğrenmenin iki ila üç aylık ortak bir çaba gerektirebileceğini söyledi. Yine de, ek çalışma gerektirecek ve teslimat için gereken süreyi uzatacak şekilde bir gereksinime ilişkin yanlış anlaşılmalar mümkündür.
Zhang, gerçek anlamda geliştirici bir yaklaşımla Ensayo AI’yi “yeni bir ekip üyesi” olarak tanıttı ve yazılım dağıtımını iyileştirmek için “ANZ bankacılık bilgisi ve mühendislik uzmanlığıyla donatılmış bir GenAI çözümü” şeklini aldı.
Test otomasyonu
Ensayo AI’nın en büyük avantajları arasında test alanı yer alıyor ve Zhang, bunun “proje zamanının yüzde 50’sinden fazlasını” alabileceğini söyledi.
“Birim testlerinin dışında API testlerimiz, entegrasyon testlerimiz, fonksiyonel testlerimiz ve çok sayıda regresyon testimiz var” dedi.
“Bunlar bizim için çok önemli önlemler çünkü banka olarak gerçek insanların parasıyla çalışıyoruz ve hata yapma şansımız çok az. Kod değişikliğinizden sonra tüm sistemin ve entegre sistemin beklendiği gibi çalışmaya devam ettiğinden emin olmalıyız.”
Zhang, bankanın “bize gerçekten yardımcı olabileceği” gerekçesiyle otomatik test yapmayı daha önce düşündüğünü ancak bunun “son teslim tarihleri ve diğer öncelikler nedeniyle sıklıkla bir kenara itildiğini” söyledi. [and] çabuk iş.”
Ensayo AI, karmaşık bankacılık gereksinimlerini anlamanın yanı sıra “minimum maliyetle test otomasyonunu mümkün kılmak” için tasarlandı.
Şu ana kadar elde edilen sonuçlar son derece olumlu: Zhang, “API test süremizin önemli ölçüde yüzde 72 oranında kısaltıldığını ve entegrasyon test süremizin de yüzde 56 oranında kısaltıldığını öğrendiğimizde şaşırdık, bu da proje teslimatımızı büyük ölçüde hızlandırdı” dedi.
Yapay zekanın yapısını test etme
Zhang, uzun süredir ortakları olan HCL ve AWS ile çalışmanın Ensayo AI vizyonunu gerçekleştirmede “çok önemli” olduğunu söyledi.
Bankanın bir bulut ortağı olarak AWS ile uyumunun ve bu düzenlemelerin düzenleyici makamlar tarafından kabul edilmesinin, bulut hizmet sağlayıcısını GenAI araçları için bariz bir seçim haline getirdiğini söyledi.
“Ensayo AI için GenAI sağlayıcımız olarak AWS’yi seçmek, kolaylıkla verdiğimiz bir karar değildi. Birkaç farklı platformu denediğimizi tahmin edebilirsiniz, ancak AWS gerçekten çok önemli birkaç ölçümde öne çıkıyor” dedi Zhang.
“Öncelikle AWS, stratejik bulut sağlayıcılarımızdan biri; dolayısıyla yerleşik yönetim çerçevesine ve güçlü bir teknik temele dayanarak, gerekli tüm GenAI hizmetlerine ve altyapısına birkaç dakika içinde erişebiliyoruz.
“İkincisi uyumlulukla ilgili; bankadaki işimizin büyük bir kısmı düzenleyicilerle konuşmaktır. Ensayo AI, üretim müşterisi veya bankacılık verilerini işlemese de düzenleyicilerimizin GenAI ve bulut ile yaptıklarımızdan memnun olmalarını sağlamak bizim için hâlâ çok önemli.
“Dolayısıyla, güçlü güvenlik temeli, olgun belgeler ve profesyonel hizmet ekibine kolay erişim, bu görüşmelerde bize gerçekten yardımcı oluyor.”
Zhang, ekibinin başlangıçta Ensayo AI konseptini HCL ile paylaştığını söyledi. Bundan sonra işler hızla ilerledi: iki ila üç hafta içinde üç kuruluş (HCL, AWS ve ANZ) “aynı toplantıda oturuyordu ve [drawing up] Saldırı planı ileriye gidiyor.”
Ensayo AI’nın üretim örneğine giden yolun, bankanın iç ekipleri için de çok paydaşlı bir yolculuk olduğunu ve birçoğunun doğrudan katılımı olduğunu ekledi.
Zhang, “GenAI herkes için yenidir, özellikle de bankacılık gibi sıkı düzenlemeye tabi endüstriler için, bu nedenle üretim kapasitesine bir GenAI çözümü yerleştirmek gerçekten ANZ’nin içinde bir yolculuktu” dedi.
“Mimarlık ekibimizle, risk ekibimizle, hukuk ekibimizle, güvenlik ekibimizle günlük olarak ilgileniyoruz. [and] Veri yönetimi [functions]. Bu çözümü ilk günden itibaren birlikte tasarladık ve oluşturduk.”
Zhang, bankanın CTO’su Tim Hogarth ve CIO’larının desteği ve sponsorluğuyla iç yolun düzeldiğini söyledi.
Bu destekle çok kısa bir sürede kesintiyi başardık” dedi.
Referans mimarisi
Zhang, Ensayo AI’nın piyasaya sürülmesinden bu yana, araca yönelik bir dizi fikir ve eklemenin ortaya çıktığını belirtti.
Ayrıca Ensayo AI’nın, bir GenAI aracının üretime nasıl sokulacağı konusunda bir örnek olay bankasında bekletildiğini de söyledi.
“Banka içinde GenAI’ye bir bütün olarak bakarsanız, bu çok karmaşık bir sorun olabilir. [Having a] Zhang, “Canlıya geçiş ile kullanım senaryosu sayesinde, yapay zekayı kontrollü ve güvenli bir şekilde nasıl tanıtabileceğinizi görmek için farklı kullanım senaryoları için bir referans noktası sağlıyoruz” dedi.
“[We’ve] birçok kullanım durumu için referans mimarisi haline geldi [the bank] üzerine inşa edilebilir.”
Ry Crozier, AWS’nin konuğu olarak AWS Summit Sydney’e katıldı.