Goldman Sachs setzt auf zentrale KI-Plattform für Effizienz und Sicherheit
- Goldman Sachs zentralisiert KI-Technologien auf interner Plattform für Effizienz und Sicherheit.
- Generative KI-Tools wie GitHub Copilot steigern die Entwickler-Effizienz um 20%.
Goldman Sachs wird bis Ende des Monats sein erstes generatives KI-Tool für die Code-Generierung an Tausende von Entwicklern im gesamten Unternehmen ausrollen. CIO Marco Argenti erklärte, dass das Unternehmen alle proprietären KI-Technologien auf einer internen Plattform zentralisiert hat.
Diese Herangehensweise könnte anfangs verlangsamt haben, zahlt sich aber jetzt aus. Argenti musste sich gegen Bestrebungen wehren, schneller voranzukommen, und mit Frustration über die Entscheidung der Bank umgehen, die Nutzung von OpenAIs ChatGPT intern zu verbieten.
CIOs in verschiedenen Branchen stehen unter dem Druck, generative KI zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, dürfen dabei aber keine gefährlichen Fehler riskieren. Viele Projekte befinden sich noch in der Pilot- oder Konzeptphase, wobei die Umsetzung allmählich zunimmt.
Die generative KI-Plattform von Goldman, bekannt als GS AI Platform, entstand aus einer bestehenden maschinellen Lernplattform und dient als zentraler Einstiegspunkt für alle generativen KI-Anwendungen im Unternehmen. Goldman arbeitet hierbei mit Microsoft und Google zusammen, um Modelle wie GPT-3.5, GPT-4 und Gemini zu nutzen.
Ein wesentlicher Vorteil dieser Herangehensweise ist die Möglichkeit, zwischen Modellen für unterschiedliche Anwendungsfälle zu wechseln. Die interne Plattform ermöglicht es Goldman, die Modelle sicher mit eigenen internen Daten zu optimieren und dabei die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.
Ausgewählte Goldman-Mitarbeiter können direkt auf die Plattform zugreifen und mit verschiedenen Modellen interagieren. Entwickler nutzen sie, um maßgeschneiderte Anwendungen zu erstellen, wie beispielsweise ein Copilot-Tool für Investmentbanker.
Ein weiterer Vorteil der Plattform besteht darin, mehr Anwendungen schneller zu entwickeln. Entwickler müssen nicht bei jeder Anwendung von Grund auf neu anfangen – ein Copilot für Vermögensverwalter kann stark auf dem Copilot für Investmentbanker aufbauen.
Argenti erklärte, dass sich die Entwicklungszeit für generative KI-Anwendungen von Monaten auf Wochen verkürzt hat. Gleichzeitig wird jedoch darauf geachtet, sie nicht zu schnell in die Produktion zu überführen. Sicherheit und Verantwortung haben absolute Priorität.
Die Notwendigkeit, Daten zu schützen, die Einhaltung bestehender Datenvorschriften zu gewährleisten und sich auf neue KI-Vorschriften vorzubereiten, sind Schlüsselfaktoren, die die Geschwindigkeit der Einführung von KI im Finanzdienstleistungssektor bestimmen.
Die generative KI-Coding-Assistenz von Goldman, Microsofts GitHub Copilot, ist die bisher am weitesten verbreitete KI-Anwendung des Unternehmens. Sie verschafft den Entwicklern etwa eine 20%ige Effizienzsteigerung. Das Unternehmen befindet sich auch in den frühen Phasen der Einführung eines KI-Tools zur Übersetzung von Dokumenten in andere Sprachen.
Generative KI bleibt ein relativ kleiner Teil des Technologie-Budgets, mit den meisten Ressourcen, die dem Betrieb der Bank sowie deren Sicherheit und Compliance gewidmet sind. Argenti erwartet, dass KI in Zukunft mehr Mittel anziehen wird, aber es ist nicht so, dass plötzlich Ressourcen von anderen Dingen abgezogen werden.
