Artefact 举办的人工智能金融峰会 - 2024 年 9 月 17 日 - 巴黎

戴尔科技公司首席技术官办公室--首席技术官大使--解决方案架构师高级经理 Eric Bezille、戴尔科技公司欧洲、中东和非洲地区金融服务业务主管 Marco Mengotto、英伟达公司法国 FSO 负责人 Laetitia Faucon 和法国巴黎银行 Pace 语言分析主管 Andrea Mogini 在小组讨论中的主要心得。.

金融领域的人工智能和生成式人工智能

来自法国巴黎银行（BNP Paribas）、戴尔科技公司（Dell Technologies）和英伟达公司（NVIDIA）的演讲者在专题讨论会上探讨了在金融领域采用人工智能所面临的挑战和解决方案。虽然人工智能已在金融领域应用多年，但生成式人工智能（GenAI）的兴起带来了新的机遇和挑战，如自然语言处理（NLP）和基础设施需求。.

英伟达™（NVIDIA®）的作用和市场趋势

英伟达™（NVIDIA®）是一家主要的人工智能公司，通过工具和开源软件为金融服务提供支持。在 ChatGPT 等工具的推动下，GenAI 在全球范围内不断发展壮大。虽然美国和中国处于领先地位，但欧洲，尤其是法国，正在迅速迎头赶上。从风险管理到高性能计算，人工智能被广泛应用于金融领域。.

戴尔的视角，人工智能应用面临的挑战

戴尔强调人工智能项目的复杂性，涉及业务、data 科学和 IT 等多个角色。其中一个主要问题是 data 质量；糟糕的 data 会破坏人工智能模型的准确性。IT 基础设施还必须支持无缝协作。传统的 IT 模式往往由于管理和不切实际的期望而导致人工智能项目进展缓慢，进而导致项目失败。.

法国巴黎银行对零售银行业人工智能的看法

法国巴黎银行（BNP Paribas）指出，目前大多数人工智能的价值来自结构化 data，而非 GenAI 或 NLP。虽然这些技术不久将发挥关键作用，但其影响仍在发展之中。对 GenAI 的关注被认为是过度的，法国巴黎银行强调需要有效利用各种人工智能工具。由于成本较低且具有可扩展性，小型人工智能模型也在不断涌现。.

产品开发和人工智能趋势

GenAI 加快了概念验证开发的速度，但可能会阻碍对可扩展解决方案的关注。开发人员很快就能展示价值，但可能缺乏长期应用的战略。现在的转变是从训练模型到评估其实际用途。对人工智能性能的高期望增加了实现宏伟目标的压力。.

克服挑战和满足基础设施需求

法国巴黎银行面临着人工智能的硬件和软件挑战。计算需求不断增加，要求更新基础设施。内部部署的人工智能也需要软件优化。英伟达（Nvidia）和戴尔（Dell）强调，IT、开发人员和业务部门之间需要协作，以支持扩展。人工智能基础架构应该是整体的，整合软件、硬件和战略。.

人工智能工厂，人工智能可持续发展的解决方案

人工智能工厂为组织中的各种角色提供集成的基础设施、软件、data 和协作。这种方法支持可持续、灵活和适应性强的人工智能系统。GPU、语言处理单元（LPU）和神经处理单元（NPU）等新兴硬件需要开放式、模块化的系统，以适应人工智能的发展趋势。.

法国巴黎银行，人工智能实施导航

法国巴黎银行与戴尔、英伟达等公司合作进行人工智能模型培训和优化。重点在于创造价值，而不仅仅是技术，以确保人工智能符合业务需求并有效服务于客户。.

结论

专家小组强调，人工智能战略的重点是创造价值，利用可扩展的基础设施与时俱进。积极主动、了解情况并随时准备实施人工智能工厂方法，可以帮助金融公司在适应未来趋势的同时，最大限度地发挥人工智能的优势。.