Deutsche Bank использует искусственный интеллект для ускорения внутренних технологических проектов и ликвидации накопившейся очереди задач. Некоторые работы, на которые прежде требовалось около двух лет, теперь удаётся завершать за три–шесть месяцев, сообщил директор по информационным технологиям инвестиционного подразделения банка Дени Ру.
В пересчёте на продолжительность проекта речь идёт о сокращении сроков на 75–87,5%. Если раньше разработка занимала 24 месяца, то теперь она укладывается в шесть месяцев в более осторожном сценарии и в три месяца — в наиболее успешном. Таким образом, отдельные проекты выполняются примерно в четыре–восемь раз быстрее.
Ру не назвал совокупный эффект от внедрения ИИ для всего банка и подчеркнул, что приведённые сроки относятся к отдельным технологическим задачам, а не ко всем проектам Deutsche Bank. Однако он отметил, что очереди внутренних работ, которые раньше разбирались месяцами, теперь могут закрываться за недели. Точнее оценить это ускорение невозможно: банк не раскрыл исходную и новую продолжительность таких работ.
ИИ применяется для извлечения и анализа финансовых данных, автоматизации аналитических операций, а также для создания систем, связывающих внешние события — например, изменения на рынках или геополитические события — с инвестиционным портфелем банка. Это позволяет быстрее оценивать возможные риски и степень влияния событий на активы.
При этом Deutsche Bank не собирается использовать наиболее сложные модели во всех процессах. Для рутинных операций банк рассматривает более простые алгоритмы и традиционные программные решения, если они оказываются дешевле и надёжнее.
Отдельной проблемой становится стоимость искусственного интеллекта. Поставщики моделей всё чаще переходят от фиксированной подписки к оплате за фактическое количество использованных токенов. Поэтому инженеры Deutsche Bank получают ограниченные квоты на работу с моделями, а для их расширения должны подтвердить практическую ценность проекта.
В индийских технологических подразделениях Deutsche Bank работают около 9 тысяч человек — примерно 45% всего технологического персонала банка. Индийские центры используются уже не только для поддержки операций, но и для разработки программного обеспечения, исследований и других сложных технологических функций.
Пример Deutsche Bank показывает, что основной эффект от корпоративного ИИ начинает проявляться не в генерации текстов или ответов сотрудникам, а в изменении самого производственного цикла. Проект, ранее проходивший через двухлетнюю цепочку разработки, согласований и обработки данных, теперь в отдельных случаях помещается в один квартал.
В пересчёте на продолжительность проекта речь идёт о сокращении сроков на 75–87,5%. Если раньше разработка занимала 24 месяца, то теперь она укладывается в шесть месяцев в более осторожном сценарии и в три месяца — в наиболее успешном. Таким образом, отдельные проекты выполняются примерно в четыре–восемь раз быстрее.
Ру не назвал совокупный эффект от внедрения ИИ для всего банка и подчеркнул, что приведённые сроки относятся к отдельным технологическим задачам, а не ко всем проектам Deutsche Bank. Однако он отметил, что очереди внутренних работ, которые раньше разбирались месяцами, теперь могут закрываться за недели. Точнее оценить это ускорение невозможно: банк не раскрыл исходную и новую продолжительность таких работ.
ИИ применяется для извлечения и анализа финансовых данных, автоматизации аналитических операций, а также для создания систем, связывающих внешние события — например, изменения на рынках или геополитические события — с инвестиционным портфелем банка. Это позволяет быстрее оценивать возможные риски и степень влияния событий на активы.
При этом Deutsche Bank не собирается использовать наиболее сложные модели во всех процессах. Для рутинных операций банк рассматривает более простые алгоритмы и традиционные программные решения, если они оказываются дешевле и надёжнее.
Отдельной проблемой становится стоимость искусственного интеллекта. Поставщики моделей всё чаще переходят от фиксированной подписки к оплате за фактическое количество использованных токенов. Поэтому инженеры Deutsche Bank получают ограниченные квоты на работу с моделями, а для их расширения должны подтвердить практическую ценность проекта.
В индийских технологических подразделениях Deutsche Bank работают около 9 тысяч человек — примерно 45% всего технологического персонала банка. Индийские центры используются уже не только для поддержки операций, но и для разработки программного обеспечения, исследований и других сложных технологических функций.
Пример Deutsche Bank показывает, что основной эффект от корпоративного ИИ начинает проявляться не в генерации текстов или ответов сотрудникам, а в изменении самого производственного цикла. Проект, ранее проходивший через двухлетнюю цепочку разработки, согласований и обработки данных, теперь в отдельных случаях помещается в один квартал.
Изображение сгенерировано нейросетями
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь.
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь.