德意志银行(Deutsche Bank)正在积极试验人工智能能力，以改变银行。
DB正在大举招聘，试图将其人工智能员工人数增加一倍以上Se在300左右。
但围绕监管、人才争夺战和扩展技术成本的不确定性不会让这一切变得容易。
几个人聚集在头顶上由六块电脑屏幕组成的建筑周围。他们面对的可能是银行业的未来。
他们面前的触摸屏上预先设置了问题，他们向机器询问了一家名为Cymbal的虚拟公司的业绩和ESG战略。线形图、条形图、公司报告和股票图表在屏幕上旋转。然后，他们切换到黑色，开始提供有关Cymbal的情报，Cymbal是德意志银行假想的企业客户。
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该工具提供了一份客户简报，一份在客户会议之前为投资银行家做准备的报告。多亏了生成式人工智能，通常需要一组初级银行家一两天才能完成的工作，在几秒钟内就完成了。
这家德国银行对这项热门技术的兴趣在8月底于旧金山举行的谷歌Cloud Next 2023上得到了充分体现。基因人工智能工具的现场演示吸引了源源不断的崇拜者，因为他们尝试了可以在对话中改变语言的增强聊天机器人，对潜在客户进行头脑风暴的仪表板，以及生成软件代码的新方法。
自ChatGPT引人注目的首次亮相以来，生成式人工智能在华尔街风靡一时。尽管华尔街对生成式人工智能很感兴趣并进行了投资，但许多人仍在探索这项技术的应用。
德意志银行的目标是改革银行业的业务和工作。该公司正在运行大约25个试点项目，许多实验将在2024年初投入使用。德意志银行计划在明年将其人工智能相关员工数量增加一倍或两倍，并对现有的前台和后台员工进行再培训，因为人工智能技术已渗透到德意志银行的各个部门，从人力资源、技术到投资银行。但对高盛来说，这也将是一个值得信任的时刻，因为它面临着未知的雷区，包括未来的成本、不断变化的监管规定，以及一场正在升温的人才争夺战。
“关于生成式人工智能，它就像是全新的。没有基准。有很多假设，”德意志银行首席创新官吉尔·佩雷斯告诉内幕网。
“你基本上需要让人们有一点信心的飞跃，并说，‘是的，我知道我们不知道所有的细节，但我们会做到的。’”这对很多董事会、很多首席财务官来说真的很难，”佩雷斯说。
德意志银行自2021年以来一直在制定其人工智能战略，这是该行转向公共云的一年后，与谷歌cloud建立了合作伙伴关系。一个由不到100名技术人员组成的集中人工智能团队构建核心人工智能能力。
该银行正在积极招聘更多技术人员，以打造其人工智能帝国。总共有300至400名技术人员在参与德意志银行的所有人工智能项目。佩雷斯说，在未来12个月里，该银行的团队规模将至少增加一倍，甚至可能是三倍。
德意志银行的一位发言人拒绝就其在人工智能方面的投资金额置评。
该银行的独特之处在于，它是由大约13名首席运营官推动的，他们遍布整个公司，就如何通过技术改善业务线提出建议。
随着该业务推动德意志银行的人工智能雄心，该技术正以前所未有的速度发展。佩雷斯说，通常，技术需要在开发新功能或工具之前说服业务部门分配预算，而这通常会遇到长达数年的产品路线图的阻力。
但有了企业自己产生的想法，技术团队就能更快地行动起来。
佩雷斯说:“打个比方，我们不是在推动，而是在被推动。”
最早在明年1月，德意志银行(Deutsche bank)银行家生活中的一天可能会变得截然不同。德意志银行的企业银行业务为机构客户、金融服务公司和投资者提供服务，第二季度收入为16亿欧元，约合20多亿美元。
自2月份以来，该部门一直是实验的温床，许多用例的目标是改进通常由初级人员承担的耗时过程。
在谷歌活动上展示的试点项目，只需敲击几下键盘，就能生成一份客户简报。
公司银行副主席塔玛拉?比提克斯告诉Insider网站说，节省下来的时间将使初级银行家有更多时间批判性地思考客户、行业内的不利因素，或者客户没有做而竞争对手在做的事情。她补充说，银行家可以专注于培养人际交往技能，比如建立信任、了解情况、做一个好的倾听者。
比提克斯说:“很多时候，我让学生们感到困惑的是，他们在收集信息，他们太过专注于收集信息，以至于没有考虑分析。”
“这将是银行家的一种新方式，”她说。
德意志银行目前正在试用一款genAI聊天机器人，为企业和投资银行客户提供服务。它有能力回答复杂的问题，比如如果客户需要更新帐户签名人，聊天机器人可以提供客户拥有的帐户总数，其中特定的人是签名人或授权人。
该银行计划在2024年第一季度推出这款聊天机器人。它正在对日常客户和内部人力资源员工进行抽样测试。Perez表示，这些所谓的核心平台的可重用性将是德意志银行扩展其人工智能能力的核心部分。
德意志银行(Deutsche Bank)的基因改造之旅并不容易完成。
该行将需要争夺急需的人工智能技术人才，而这个市场只会升温。它还需要为整个公司的现有员工建立再培训和技能提升计划，而不仅仅是开发技术的开发人员。
他说:“我们要确保人们明白，现在有人在帮助你，就像一个私人助理在帮助你，为你做一些事情一样，但最终你需要承担责任。”
监管接受和生成式人工智能之间也存在差距。繁文缛节是华尔街许多创新和技术团队感到沮丧的常见原因，但华盛顿特区将如何监管基因技术尚未确定。
确定这项技术的投资回报将是另一个棘手的未知数。与公共云或移动应用等其他进步不同，金融公司没有先例可以与之抗衡。
佩雷斯说:“当你试图量化这一点时，这使得董事会的讨论变得更加困难，更具挑战性。”
他说，一旦飞行员毕业，技术投入使用，这些计算密集型基因应用的价格可能是现在的10到20倍。
“这很棒，但回报是什么?”我们如何量化它?有什么好处呢?答案是我们不知道，”他说。
