本迪戈和阿德莱德银行利用生成式人工智能实现核心银行技术的现代化

简介

澳大利亚最值得信赖的品牌之一

Bendigo and Adelaide Bank 是澳大利亚最值得信赖的银行，协助逾 250 万客户数实现财务目标。其愿景是促进客户及其社区的繁荣，成为澳大利亚人的首选银行。

基于这一承诺，该银行创建了“目的性盈利”的社区银行模式，这一全球规模最大的社会企业运动之一，其核心理念是将全部收益直接回馈给创造这些价值的当地社区。

该银行被独立市场研究机构 Roy Morgan 评为澳大利亚全行业前 20 大最受信赖品牌之一。该银行与 MongoDB 合作，通过降低复杂性、迁移到云端，并在生成式人工智能的帮助下实现核心银行技术的现代化。

面临的挑战

跳出窠臼使用数据

该银行的业务和数字化转型的核心是，改善客户服务并推出更便捷的银行产品。因此，该银行需要以不同的方式思考如何处理数据，因为其传统的关系数据库管理系统 (RDBMS) 架构不具灵活性，这让开发新服务变得步履维艰。这意味着简化其技术堆栈，并另辟蹊径：

• 通过简化并整合银行的数字基础架构、用户界面和流程，实现数字化转型
• 降低云端复杂性，并最终利用多云优势
• 为开发者提供工具，以缩短开发时间并利用 AI 自动化重复性任务

“我们的核心宗旨始终如一，那就是化繁为简，让客户享受更轻松便捷的体验，”Bendigo And Adelaide Bank 基础设施业务主管 Ash Austin 说道。

解决方案

由开发者主导的数字化转型

为了在瞬息万变的市场中保持敏捷，作为澳大利亚金融服务市场技术领导者的 Bendigo and Adelaide Bank，将赋能开发者、使其专注于创新置于核心地位。这意味着为团队提供敏捷高效的技术堆栈，并在此基础上进行现代化及改进应用和服务。

Bendigo and Adelaide Bank 最初与 MongoDB 合作，以支持团队的初始云原生 API 和跨技术堆栈的微服务开发，然后简化用户界面和流程以获得一致的开发体验。他们选择 MongoDB Atlas 作为其技术堆栈的平台基础，原因在于 MongoDB Atlas 的安全性和可靠性很高，能在同一平台上统一管理银行的实时运营数据，加之其文档模型提供了直观的开发体验，该模型契合开发思维，有助于加速应用构建。

降低云端复杂性

该银行转型的关键是，需要为其开发者和客户降低复杂性。这意味着需要简化和整合大量的技术栈。Bendigo and Adelaide Bank 深受重复系统与流程的困扰。此问题由来已久，是银行多年发展并购的结果，导致系统林立、流程交错。随着团队努力加快银行的转型，为了化繁为简和以云端为中心，MongoDB 作为领先的现代多云数据库平台是完美的选择。云的优势是通过减少中断、提高速度和一致性，并增强我们的风险和漏洞管理能力，进而让业务系统从中获益。

在稳步推进数字化转型工作后，该行于 2020 年 12 月全面启动项目，仅用 30 天就成功完成了 32 个银行应用程序向 AWS 的迁移。

该银行需要迁移到 AWS 的“32 for 30”应用程序中，有四分之三的应用程序都依托 MongoDB 运行。使用 MongoDB 的迁移工具，该团队能够将这些应用无缝迁移至 AWS。Atlas 中强大的 Terraform 和 API 支持是一大优势，可以轻松地将其与现有的 AWS 基础架构即代码集成。

诸如对 AWS PrivateLink 的原生支持等 MongoDB 功能，使团队能够创建一个不通过公共互联网的企业租户，提供与其工作负载所在位置相关的专用访问权限。

为开发者提供工具，以缩短开发时间并利用 AI 自动化重复性任务

在与 MongoDB 成功合作后，Bendigo and Adelaide Bank 将注意力转向了改造一些面向客户的最关键应用程序。在此之前，由于从旧版关系数据库迁移所具有的复杂性、所需的知识和大量人工工作，该银行一直无法实现这些应用程序的现代化。生成式人工智能的使用改变了这一情况。

在不到三个月的时间里，该银行借助 MongoDB Relational Migrator 和 生成式人工智能辅助现代化工具，在 MongoDB Atlas 上对其 Agent Delivery System（一种旧版零售银行应用程序）进行了现代化改造。Agent Delivery System 是一款面向该银行代理网点的零售柜员应用程序，用于由非银行企业（如报刊店或药房）提供数字银行功能的社区。在与 MongoDB 合作之前，该行在旧版关系数据库上运行系统。该数据库灵活性不足，导致无法轻松调整，以满足现代应用复杂的数椐映射需求。由于这些与数据库相关的挑战，该银行的分析师和开发者需要投入大量精力来完成复杂的数据库管理任务，以确保应用程序的运行。

为此，该银行决定对其 Agent Delivery System 进行现代化改造，使其开发者能够更轻松地处理数据，并打造创新、便捷的银行服务。具体而言，银行希望采用新的微服务架构来集成数据，并建立一个强大的 API 生态系统（即一系列实现轻松数据交换的连接机制），以促进银行应用、第三方和消费者之间的快速、便捷数据流动。

为了将 Agent Delivery System 迁移到 MongoDB Atlas，该银行部署了 MongoDB Relational Migrator（一种帮助客户消除与应用程序现代化相关的时间、费用和风险等障碍的工具），以加快代码库分析、服务分解和应用程序重构，确保安全高效地完成迁移。MongoDB Professional Services与 Bendigo and Adelaide Bank 合作，创建了可定制的生成式人工智能工具，包括为该银行独特技术堆栈量身定制的脚本和提示。其作用在于通过自动化集成测试与代码生成，加速了现代化进程，从而无缝部署了全新的 Agent Delivery System 微服务架构。旧版迁移通常既漫长又昂贵，但这些解决方案使 Bendigo and Adelaide Bank 能够以传统旧版迁移十分之一的费用完成迁移，并减少了 90% 的人力投入。

通过这次迁移，Bendigo and Adelaide Bank 利用自动化生成式人工智能工具，避免了大量的例行代码编写和编程工作。此举使开发团队能够更敏捷地进行创新，并更快地部署高可用、高性能的应用功能，从而全面提升最终用户体验。

成果

最大限度降低风险并降低复杂性

尽管 Bendigo and Adelaide Bank 的转型仍在继续，但团队仍专注于未来的业务转型，努力实现成为澳大利亚人首选银行的愿景。在 MongoDB 持续合作的支持下，Bendigo and Adelaide Bank 已经将其最关键的应用程序现代化，接下来，计划处理银行内其他一些过时的旧版应用程序，从而有望在 2024 年底前实现将 50% 的关键工作负载部署在云端的目标。

计划实施期间，该银行：

• 将核心银行应用程序从旧版关系数据库迁移到 MongoDB Atlas，所需的开发时间最多减少 90%。
• 迁移到 MongoDB Atlas，费用仅为传统旧版云迁移的十分之一。
• 利用新的 AI 工具自动化重复性开发者任务，以便加快开发者的创新步伐。例如，AI 驱动的自动化将应用程序测试用例的运行时间从超过 80 小时大幅缩短至仅需 5 分钟。