以下是 AWS 如何帮助 JPMorgan 和 Bridgewater 等金融巨头实现其 AI 雄心
快速阅读: 《商业内幕》消息，亚马逊网络服务（AWS）正在通过生成式人工智能帮助华尔街公司，包括摩根大通、桥水基金、三菱UFJ和Rocket Mortgage。AWS提供了多种工具，如AWS Bedrock和SageMaker，以增强安全性、协调模型和加速决策。这些技术显著提高了运营效率，如三菱UFJ的销售理念转化率提高了30%，而Rocket Mortgage则减少了4万小时的工作时间。
亚马逊网络服务公司为其他公司提供数据和计算技术，已成为华尔街技术的关键组成部分，许多公司都依赖它。以下是它如何帮助金融公司和金融科技公司在生成式人工智能方面的努力。生成式人工智能提升了公共云服务在争夺华尔街市场份额的竞争门槛。亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云——这三家大型科技公司的云计算部门一直在争夺成为金融行业的首选云供应商。为了赢得这项业务，策略不仅限于提供技术，许多公司现在更注重帮助客户推出人工智能。为了保持其优势，亚马逊宣布计划在未来几年内向其业务投入约1050亿美元，其中大部分将用于AWS及其人工智能项目。为了了解这些资金可能如何影响华尔街，Business Insider采访了AWS金融服务市场开发主管约翰·凯恩。凯恩曾在摩根大通和纳斯达克工作，后转行进入该行业，概述了AWS华尔街业务的未来方向，通过四个不同的客户：两家大型国际银行、一家对冲基金和一家金融科技公司。
美国银行已经使用人工智能进行欺诈检测以及品牌活动，但首席营销官迈克尔·拉科扎扎表示，这项技术的潜力尚未被完全理解。“任务变得更加复杂，事情变得更具自主性，更加针对个人用例以获得真正的性能效益，”凯恩说，他指的是行业的AI成熟度。幕后工作的大部分内容集中在减少幻觉上，这是一个常见的问题，即不准确的回答被当作事实呈现。一个例子是AWS Bedrock，一项帮助客户构建生成式人工智能应用程序和服务的工具。去年，AWS引入了一个名为Bedrock Guardrails的功能，它可以查看来自大型语言模型的响应，并使用另一个大型语言模型来检查该答案是否是一个好的回答。在某些情况下，这种方法检测到了大约75%的幻觉，凯恩说。其他AWS的努力，如自动化推理，试图使用数学证明来证明生成式人工智能模型的信息是事实正确的。以下是AWS如何帮助华尔街公司使用生成式人工智能。
摩根大通
AWS重点区域：安全性与可扩展性
当摩根大通全球首席信息官洛丽·比尔在12月的AWS re:Invent大会上登台时，她描绘了该银行对云的拥抱，这一过程始于2017年。2020年，摩根大通有100个应用在云端运行，第二年这个数字翻了一番。它还在AWS上从零开始建立了英国消费者银行。摩根大通现在有数千个应用在AWS上运行，充分利用了生成式人工智能技术，凯恩说。摩根大通首席信息官洛丽·比尔。摩根大通内部的数据和人工智能平台依赖于AWS SageMaker，这是一种创建和训练机器学习模型的工具，每月有超过5000名员工使用该基于云的工具，比尔说。该银行简化了新模型开发的过程，从实验到部署，她补充道。“这个平台使我们能够构建下一代人工智能应用，”她说。根据凯恩的说法，云中的安全、治理和合规措施是摩根大通采用AWS的关键。据金融稳定委员会称，摩根大通每天处理10万亿美元的支付，拥有8200万美国客户，被认为是世界上系统重要性最高的银行。“像摩根大通这样的组织，由于在全球多个业务领域受到监管，具有独特的规模和复杂性，我们与它们一起学习，”凯恩说，并补充说该银行的业务合规和安全视角推动了AWS的发展路线图。
桥水
AWS重点区域：协调专门模型进行投资研究
大约两年前，桥水召集了一群投资者、数据科学家和技术专家，重新思考如何利用人工智能和机器学习理解市场和经济。因此，AIA实验室诞生了。作为“人工智能投资助理”的简称，该投资公司内的部门寻求通过机器学习技术重新创造“我们所做的一切”。桥水联合首席投资官格雷格·詹森此前告诉BI。桥水联合首席投资官格雷格·詹森此前告诉BI。“它始于笔记本，升级到Excel，现在运行在EKS和其他各种AWS服务上，”AIA实验室首席技术官亚伦·林斯基在re:Invent上说。相关故事。早期，生成式人工智能的能力大多仅限于提出一个简单的问题，让人工智能弄清楚如何编写代码从桥水系统中提取数据并生成响应。“那很好，节省了大量时间，”他说，这让投资分析师不必再向开发者索要数据。如今，桥水的人工智能平台可以分析复杂的投资策略。“他们展示了如何将这个复杂的投资问题分解成多个步骤，并让每个步骤去寻找特定的代理，”凯恩说。例如，一个代理可能会检查利率如何影响整体回报，另一个可能会再次核对财务状况，第三个可能会总结风险概况。“我们认为，限制每个代理的责任范围非常重要，”林斯基说。“我们正朝着全代理工作流程迈进，”林斯基说，并补充道，“我们现在还没有用这些能力取代我们的投资助理，但它确实加快了他们的流程。”
三菱UFJ
AWS重点区域：将多个数据集转化为新的销售理念
三菱UFJ金融集团提供从投资银行到现金管理和贸易融资等广泛服务，正在使用生成式人工智能为其企业销售人员提供竞争优势。一个人工智能平台建议销售理念，已导致转化率提高了30%，三菱UFJ量化创新负责人贺原哲夫在re:Invent上说。三菱UFJ金融集团（MUFG）是一家大型日本银行。木下英俊/法新社/盖蒂图片社贺原哲夫说，MUFG在两年前成立了一个内部AI/ML团队后，于2023年开始开发生成式人工智能应用。MUFG还拥有约2000名员工服务于大约100万家企业客户。银行的销售人员通常需要阅读数百或数千页的文件来了解客户的状况以及哪种金融产品最适合他们。但现在，人工智能平台结合了多个数据集，如客户的交易历史、以前的销售转化情况来了解他们需要什么，他们的财务报表以及公开信息如新闻，凯恩说。这种起草销售提案的过程，原本可能需要几个小时甚至几天，现在可以在几分钟内完成，贺原哲夫说。
AWS
AWS重点区域：利用呼叫中心人工智能影响战略和体验
呼叫中心的人工智能并不新鲜，但对于Rocket Mortgage来说，它正在引领高管们考虑全新的战略和体验。这家金融科技公司将AWS的生成式人工智能技术集成到其呼叫中心，减轻了数千名每日接听电话、电子邮件和网络聊天的呼叫中心员工的工作负担。但想法不仅仅是拥有一位人工智能助手，而是“整个代理网络”，Rocket Mortgage的人工智能策略副总裁丹·瓦斯克斯在re:Invent上说。他们帮助转录通话内容，在通话过程中挑选关键信息，并在通话结束后提供关于通话的见解和数据。生成式人工智能每年帮助呼叫中心员工节省了约4万小时，并使70%的客户服务实现自助服务，瓦斯克斯说。但现在，Rocket Mortgage正在利用这10PB的数据来决定下一步应该做什么？这是金融科技的一大优势，通过提出诸如“为什么客户会联系我们”和“我们最常遇到的问题是什么”这样的问题，并利用这些洞察来重新思考在线平台、优化工作流程并提升整体客户体验。
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