這家全球頂級的投資銀行，在2024年6月底推出全公司範圍的生成式人工智慧工具，這家匯集頂尖人才的公司也開始踏入使用生成式人工智慧，這將對於金融業會產生不小的影響。
根據華爾街日報2024年6月27日的報導，高盛公司在2024年6月底推出全公司範圍的生成式人工智慧工具，高盛的做法或許可作為其他金融機構導入生成式人工智慧(Generative AI)的借鏡。以下是華爾街日報對於高盛CIO訪談的重點。
重點
高盛的生成式人工智慧戰略：集中化平台與謹慎推進
高盛正在全公司範圍內推出其首個生成式人工智慧工具，用於代碼生成。首席信息官Marco Argenti採取了將所有專有人工智慧技術集中在內部平台（GS AI Platform）上的策略，並限制在其他地方使用。這種做法最初可能減緩進度，但後來可顯著提高了效率。
Argenti面臨來自希望加快進度的員工的壓力，也需要處理對禁用ChatGPT決定的不滿。這種集中化方法反映了高盛在採用新技術時的謹慎態度，平衡創新與風險管理。公司的做法突顯了金融行業在採用AI時面臨的獨特挑戰，包括監管合規、數據安全和客戶信任等問題。高盛的方法可能為其他金融機構提供借鑒，展示了如何在競爭激烈的環境中安全、有效地實施AI技術。
技術合作與模型多樣性：高盛的AI平台特色
高盛的AI平台充分利用了與科技巨頭的合作，使用Microsoft的GPT-3.5和GPT-4模型、Google的Gemini模型，以及Meta的Llama等開源模型。這種多元化策略使公司能夠根據不同用例靈活切換模型，最大化AI的應用效果。
該平台還允許高盛以安全和合規的方式使用內部數據微調模型，這對於處理敏感金融信息至關重要。內置的控制機制確保模型不會向未經授權的員工洩露數據，體現了公司對數據安全的高度重視。
部分員工可以直接訪問平台與各種模型互動，而開發人員則利用它構建自定義應用，如幫助投資銀行家搜索大量文件的智能助手。這種方法不僅提高了效率，還為創新提供了廣闊空間，同時嚴格控制風險。
效率與安全的平衡：高盛的AI應用開發策略
高盛的集中化AI平台極大地提高了應用開發的效率。開發人員可以基於現有應用快速構建新的解決方案，例如為資產管理人員開發的助手可以借鑒為投資銀行家開發的工具，而所有安全措施從一開始就已內置。這種方法將開發時間從幾個月縮短到幾周，大大加快了創新速度。
然而，高盛並未急於將這些應用投入生產，而是強調安全和責任是首要任務。Argenti強調AI是一個新事物，需要謹慎對待，這反映了公司在追求效率的同時，也高度重視風險管理。這種平衡策略可能會成為金融業在AI時代的典範，展示了如何在保持競爭力的同時確保業務的穩定性和安全性。
金融業的AI採用：監管、合規與創新的交匯
金融服務業作為最受監管的行業之一，在採用AI技術時面臨獨特的挑戰。保護數據、遵守現有法規並為未來可能出現的AI法規做好準備，是決定採用速度的關鍵因素。高盛選擇代碼生成作為起點，反映了行業的普遍趨勢，因為這種應用以文本為中心，能提供明確、可衡量的效率提升。公司的GitHub Copilot工具為開發人員帶來約20%的效率提升，展示了AI在特定領域的顯著價值。
高盛還在探索其他應用，如文件翻譯和研究摘要工具，這表明公司正在謹慎而全面地探索AI的潛力。這種方法可能為其他金融機構提供參考，展示了如何在嚴格的監管環境中推進技術創新。
資源分配與未來展望：高盛的AI投資策略
儘管AI技術備受關注，Argenti表示生成式AI目前仍只佔高盛技術預算的相對較小部分。公司的大部分資源仍然用於核心業務運營、維護安全性和確保合規性。這種資源分配反映了公司的務實態度，在追求創新的同時不忽視基礎業務的重要性。
Argenti預見未來AI將吸引更多投資，但強調這不會導致資源的突然轉移。這種漸進式的投資策略表明，高盛在擁抱新技術的同時，也在審慎評估其長期影響和價值。公司的做法可能為整個金融行業提供借鑒，展示了如何在技術創新和傳統業務之間取得平衡，確保穩健增長的同時不失競爭優勢。
高盛的生成式人工智慧使用策略(圖)
