Во многих отраслях внедрение ИИ в стек прикладного программного обеспечения - это не просто вопрос обучения нескольких больших языковых моделей или систем рекомендаций на основе общих, а затем конкретных наборов данных и их подключения. В любой регулируемой отрасли - особенно в сфере финансовых услуг, поскольку она имеет дело с чужими деньгами - любая система, принимающая решения о том, как деньги переходят из рук в руки, должна быть объяснимой и воспроизводимой, а также лучше и быстрее, чем существующие ручные и компьютеризированные методы количественной оценки риска и перемещения денег по классам активов.
Вот почему, по словам Гила Переса, директора по инновациям и руководителя облачной и инновационной сети Deutsche Bank, мы не видим широкого внедрения ИИ в финансовые услуги в таких масштабах, как это происходит в гипермасштабах, у сторонних поставщиков программного обеспечения и даже в центрах высокопроизводительных вычислений с их гигантскими симуляторами и моделями, дополненными машинным обучением.
Но потенциальные преимущества ИИ в финансовых услугах настолько велики, что 18 месяцев назад соучредитель и главный исполнительный директор Nvidia Дженсен Хуанг обратился к многонациональному инвестиционному банку, чтобы выяснить, как банк, который базируется во Франкфурте, Германия, имеет 1,5 триллиона евро активов под управлением и доход которого в 2021 году составил 25,4 миллиарда евро, внедряет ИИ.
Но есть препятствия, и многие из них не технические, а нормативные, особенно когда речь идет о конфиденциальности данных и управлении, а также о том, чтобы не было непреднамеренных предубеждений.
"Мы собираемся обеспечить правильные рамки и среду контроля, чтобы убедиться, что модели не только не предвзяты изначально, но и остаются таковыми с течением времени, чтобы предотвратить любой дрейф и дать представление регуляторам", - объясняет Перес. "Поэтому нам предстоит проделать большую работу, чтобы регуляторы чувствовали себя комфортно. Мы работаем примерно с 46 различными регулирующими органами, чтобы все понимали масштаб, это не один или два. Это не только ФРС в США или BaFin в Германии. Когда мы внедряем решение, мы не хотим внедрять решение для одной страны. Наше намерение как глобального банка заключается в глобальном развертывании возможностей. И AI ML определенно является одним из тех, которые необходимо использовать при таком подходе".
Все, что Nvidia узнает в ходе сотрудничества с Deutsche Bank, будет использоваться в его собственной практике в сфере финансовых услуг, и единственная причина, по которой немецкий банк, работающий в 58 странах и имеющий более 80 000 сотрудников по всему миру, подписал бы такое партнерское соглашение, - это желание оказаться в первых рядах ИИ и получить доступ к самым инновационным разработкам на высокой скорости. В некотором смысле, знания в области ИИ - это просто еще один класс инвестиций и еще одна сделка, на которую она готова пойти.
Как и следовало ожидать, Перес был немного скрытен в отношении того, как именно Deutsch Bank экспериментирует с ИИ, но теперь, когда Nvidia и банк заключили партнерство по внедрению ИИ в приложения финансовых услуг, мы можем получить представление о том, с чего банки, торговые компании, хедж-фонды и страховые компании могут начать свой путь к ИИ, прежде чем они перестанут говорить об этом вообще, потому что ИИ станет стратегическим.
Deutsche Bank и Nvidia уже создали центр передового опыта в Дублине (Ирландия), где работают исследователи и специалисты по обработке данных, которые изучают потенциальные варианты использования, а теперь в рамках этого партнерства немецкая компания выбирает программный стек Nvidia AI Enterprise для обучения и запуска своих моделей ИИ как в своих локальных центрах данных, так и у выбранного облачного провайдера, которым является Google Cloud. Это партнерство касается не только ИИ. Компонент RAPIDS в составе AI Enterprise, который ускоряет аналитику Spark in-memory, а также более общие процедуры обработки данных на языке Python путем их распараллеливания на GPU с высокой пропускной способностью памяти, что может ускорить производительность в 20 раз, также является частью того, что обе компании изучают на предмет внедрения в производство.
Первый вариант использования, над которым работает Deutsche Bank, - это аватар для собственного отдела кадров, который работает на базе стека Omniverse. Начинать с этого имеет смысл, поскольку это самодостаточная рабочая нагрузка внутри банка, затрагивающая только сотрудников. Но можно представить, что в дальнейшем эта система будет доведена до совершенства и в какой-то момент будет внедрена в работу с клиентами.
Одной из областей экспериментов было использование производной модели трансформации BERT от Google для управления рисками при транзакциях, которые банк совершает каждый день, чтобы управлять активами на 1,5 триллиона евро и надеяться, что они будут расти быстрее, чем рынок в целом.
Nvidia и Deutsche Bank работали над GPU-ускорением для того, что Перес назвал "более продвинутым стеком высокопроизводительных вычислений", и добавил, что он увидел 10-кратное улучшение по сравнению с существующей платформой. (Он не стал уточнять, как это обычно бывает с банками, и мы предполагаем, что это больше связано с RAPIDS, чем с чем-либо еще). Приложения для выявления цен, оценки рисков и обратного тестирования моделей до сих пор работали на кластерах, использующих только центральные процессоры, и обычно выполнялись в пакетном режиме в течение ночи. Но благодаря GPU-ускорению их можно запускать в режиме реального времени, что позволяет трейдерам Deutsche Bank выполнять больше сценариев для более точной количественной оценки рисков, поскольку программное обеспечение работает на порядок быстрее.
Многие из функций нового стека AI Enterprise 3.0, о котором также было объявлено сегодня, необходимы Deutsche Bank для продвижения ИИ в производстве.
Одна из них - набор незашифрованных предварительно обученных моделей. До сих пор Nvidia и другие поставщики моделей шифровали свои обученные модели, предположительно, чтобы сохранить свою интеллектуальную собственность. Но это не устроит регулирующие органы, которые захотят иметь возможность с помощью программного обеспечения для управления и соблюдения нормативных требований заглянуть в модель и посмотреть, как она принимает решения и какие виды смещений заложены в весах параметров в моделях.
AI Enterprise 3.0 также включает то, что Nvidia называет рабочими процессами решений AI, что является просто причудливым способом сказать, что стек имеет готовые модели для обнаружения угроз кибербезопасности, обслуживания клиентов и автоматизации бизнеса, управляемые алгоритмами AI, которые работают на множестве фреймворков в стеке AI Enterprise и более чем 50 незашифрованных предварительно обученных моделей. Эти рабочие процессы состоят из фреймворков ИИ, предварительно обученных моделей, блокнотов Jupyter, диаграмм Helm и документации рабочего процесса для каждого случая использования.
AI Enterprise 3.0 теперь также может быть развернут на гипервизорах виртуализации серверов Oracle Cloud Infrastructure, Hewlett Packard Enterprise Ezmeral и Red Hat KVM/OpenShift, а также на стеке VMware vSphere, на который Nvidia ориентируется в течение последнего года.
источник
