2599
日前，德意志银行和NVIDIA宣布展开合作，加快AI和机器学习在金融服务领域的应用。这一合作也将扩展德意志银行内部的AI卓越中心，为金融服务行业开发、构建并推广可解释、负责任的AI。
重塑金融AI从三大场景切入
在金融银行领域，AI蕴含着巨大的潜力。据麦肯锡估计，AI技术每年可为全球银行业创造高达1万亿美元的额外价值。
总部位于法兰克福的德意志银行，是一家全球领先的投资银行，在全球58个国家拥有超过8万名员工。德意志银行希望通过相关举措，加快为全球客户提供服务、开发全新数据驱动型产品和服务、提高效率以及招募科技人才的速度。
德意志银行首席执行官Christian Sewing表示：“AI、机器学习和数据将改变银行业的格局。我们与NVIDIA的合作进一步证明了我们致力于为客户开辟新的可能性。”
据了解，双方开始此次合作之前，已开展了为期数月的探索性工作，测试了一些潜在的用例，尤其重视的三大用例包括：风险模型开发、高性能计算以及品牌虚拟形象创建。
通过加速计算实现新一代风险管理
价格厘定、风险评估和模型回测都需要在大规模传统CPU服务器网格农场上进行密集计算。而加速计算能够实时提供更加准确的结果，同时将总成本降低多达80%。
通过加速计算，交易员能够以更快的速度大规模地管理风险并运行更多场景，同时提高能效。在NVIDIA AI、机器学习和加速计算知识的加持下，这一合作关系将扩大德意志银行在风险管理方面的领先优势、提高该银行的效率，并完善客户服务。
用能够互动的虚拟形象重新定义客户服务
德意志银行正在使用NVIDIA Omniverse Enterprise（用于构建和运行元宇宙应用的开放式计算平台）以及能够更轻松地构建和自定义逼真虚拟助手和数字人的AI模型和服务，打造新一代用户体验。
德意志银行团队借助NVIDIA Omniverse开发了一个早期3D虚拟形象概念，为浏览内部系统的员工进行导航，并为其回答人力资源相关问题，未来用例将探索如何为银行客户提供沉浸式元宇宙体验。
从非结构化数据中获得洞察
长期以来，对于机构来说，从非结构化数据中提取关键信息的难度颇高，尤其是对于金融领域的机构。现有大型语言模型在金融文本上的表现并不理想。德意志银行和NVIDIA正在测试一组被称为“金融Transformer”（Financial Transformer，简称Finformers）的大型语言模型。 这些模型将运行人工智能和机器学习模型，并能够发出交易方风险预警信号，更快速地检索数据，并发现数据质量问题。
据了解，该创新合作项目是德意志银行当前技术转型的一个重要组成部分。德意志银行将通过这一合作，加速扩大内部AI卓越中心，为人工智能和机器学习服务的实验和开发以及专业技能的发展提供支持。该中心还将开发、促进和推动可解释、负责任的AI，增进对金融服务应用中模型预测结果的理解以及对AI和加速计算领域的探索。
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“加速计算和AI已经发展至引爆点，我们正在通过云计算，让全球企业都能应用到这些技术。未来商业的各个方面都将被以光速前进的洞察和智能加速。我们正在携手德意志银行，对金融服务的运营和交付方式进行现代化重塑。”
最新NVIDIA AI Enterprise 3.0助力AI应用
宣布与德意志银行合作的当天，NVIDIA AI Enterprise 3.0 也同步发布了，这是NVIDIA AI Enterprise 软件套件的最新版本，致力于为全球企业多个行业和特定领域的各项工作负载提供支持。
NVIDIA AI Enterprise 3.0 提供用于呼叫中心的智能虚拟助手、音频转录和网络安全数字指纹的AI工作流。对于应用AI来完善客户服务的企业而言，这些都是最常使用的应用。
通过NVIDIA AI Enterprise软件，德意志银行的AI开发者、数据科学家和IT专业人士将能够在任何地点构建和运行AI工作流，包括其托管的本地数据中心和该银行的公有云提供商Google Cloud。
写在最后
在各行各业拥抱AI的过程中，免不了曲折。
金融作为AI落地较早、较广的一个领域，也需要最初的探索和铺垫。这其中有两件事非常关键，一是需要内部达成共识，用真正有吸引力、有竞争力的、安全的技术平台帮助他们优化工作、提升效率；二是需要让他们认识到，AI是一种越训练才会越强的技术，持续不断地学习和应用，将会提高AI的能力，进而推进企业数字化转型、云转型的进程，打造新时代的差异化竞争力。
值得一提的是，除了强大的AI硬件平台、丰富的软件工具、先进的AI工作流，NVIDIA也提供了基于公开数据集制作的预训练模型。对德意志银行或是其他考虑与NVIDIA进行合作的企业来说，他们无需从零开始训练模型，而是借助预训练模型就可以开始部署和应用AI。很大程度上，这其实意味着抢得了竞争的先机。
更为关键的是，对于德意志银行这样的金融企业，非常关键的一点是AI的可解释性。NVIDIA提供的预训练模型是未加密的，这便于他们的数据科学家能够查看模型内部，了解深度学习中的权重和偏差，了解模型做出特定类型判断的原因。
据了解，NVIDIA同日发布的 AI Enterprise 3.0中，扩大了对 NVIDIA NGC 软件目录中 50 多个 NVIDIA AI 软件框架和预训练模型的支持，相信这将进一步大幅推动并简化全球范围内众多机构的 AI 部署工作。
