Goldman Sachs планирует к концу месяца ввести свой первый генеративный инструмент на базе ИИ для создания кода для тысяч разработчиков по всей компании. Главный информационный директор Марко Ардженти заявил, что компания централизовала все собственные ИИ-технологии на внутренней платформе. Этот подход мог замедлить процесс вначале, но сейчас он себя оправдывает.
Централизованный подход, конечно, имеет свои плюсы и минусы", - сказал Аргенти. Ему пришлось противостоять стремлениям быстрее двигаться вперед и справляться с разочарованием из-за решения банка запретить внутреннее использование ChatGPT от OpenAI. Это решение также приняли и другие компании.
Директора по информационным технологиям в различных отраслях испытывают давление, чтобы использовать генеративный ИИ для достижения конкурентных преимуществ, но при этом не рисковать опасными ошибками. Многие проекты все еще находятся на стадии пилотного тестирования или разработки концепции, однако внедрение постепенно растет, отмечает Чираг Декате, Вице-президент и аналитик исследовательской компании Gartner.
Созданная из существующей платформы машинного обучения, генеративная платформа ИИ от Goldman, известная как GS AI Platform, служит центральной отправной точкой для всех генеративных ИИ-приложений компании. Goldman сотрудничает с Microsoft, сторонником OpenAI, и Google, чтобы использовать модели, такие как GPT-3.5, GPT-4 и Gemini. Платформа также использует модели с открытым исходным кодом, такие как Llama от Meta Platforms. По словам Ардженти, значительным преимуществом этого подхода является возможность переключаться между моделями для различных вариантов использования.
Решающее значение имеет то, что внутренняя платформа позволяет Goldman безопасно оптимизировать модели с использованием собственных внутренних данных, при этом обеспечивая соблюдение нормативных требований. Ардженти заявил, что встроенные системы контроля гарантируют, что модели не передают данные сотрудникам, которые не должны иметь к ним доступ.
Избранные сотрудники Goldman могут напрямую получить доступ к платформе и взаимодействовать с различными моделями. Разработчики используют её для создания индивидуальных приложений, таких как инструмент Copilot для инвестиционных банкиров, который осуществляет поиск по множеству публичных и собственных документов, чтобы отвечать на вопросы и извлекать анализы.
Еще одно преимущество платформы заключается в более быстрой разработке приложений, говорит Ардженти.
Аргенти сообщил, что время разработки генеративных ИИ-приложений сократилось с месяцев до недель. Однако при этом уделяется внимание тому, чтобы не вводить их в эксплуатацию слишком быстро.
«Искусственный интеллект — это новое дело», — сказал он. «Безопасность и ответственность имеют абсолютный приоритет».
Необходимость защищать данные, обеспечивать соблюдение существующих нормативов и готовиться к новым регламентам по ИИ являются ключевыми факторами, определяющими скорость внедрения ИИ в сектор финансовых услуг, по мнению Gartner. Сектор финансовых услуг является одной из наиболее регулируемых экосистем.
Генеративный кодировочный ассистент ИИ от Goldman, GitHub Copilot компании Microsoft, является самым широко распространенным ИИ-приложением этой компании. Аргенти объяснил, что он обеспечивает разработчикам около 20% увеличения эффективности. Компания также находится на ранних этапах внедрения инструмента ИИ для перевода документов на другие языки и приложения, которое суммирует собственные исследования, чтобы предоставить консультантам инсайты.
Генеративный ИИ остается относительно небольшой частью бюджета на технологии, сказал Ардженти, при этом большинство ресурсов направлены на операционную деятельность банка, а также на его безопасность и соответствие требованиям. Ардженти ожидает, что ИИ в будущем привлечет больше средств, но «это не так, что мы внезапно начнем изымать ресурсы из других областей».
