- 华尔街公司迫切希望破解人工智能的密码，以提高生产率并节省成本。
- 人工智能的炒作已经把科技领导者放在了舞台的中心，制定了超越纯技术的战略。
- 来自Citadel、高盛(Goldman Sachs)和联博(AllianceBernstein)的科技领袖们进行了讨论工作发生了怎样的变化。
今年5月，当对冲基金Citadel的亿万富翁首席执行官肯•格里芬(Ken Griffin)走上年度最大金融会议的舞台时，他把聚光灯投向了华尔街一位基本处于幕后的人物。
格里芬在米尔肯全球研究所(Milken Global Institute)表示:“迄今为止，人工智能故事中最强大的部分是首席技术官、首席信息官。那个人“现在在谈判桌上有一个非常重要的位置。他们得到了首席执行官的关注。”
本文仅对Business Insider订阅者开放。成为业内人士，现在就开始阅读。有账户吗?．在有史以来最赚钱的对冲基金中，这个人就是Citadel首席技术官乌梅什•萨勃拉曼尼亚(Umesh Subramanian)。作为顶级技术高管，萨勃拉曼尼亚领导的工程团队为Citadel的投资、研究和风险管理平台提供了动力。但在生成式人工智能时代，首席技术官的角色已经发展到远远超出后台办公室的范围。
萨勃拉曼尼亚告诉Business Insider，首席技术官或首席信息官过去专注于数据、计算、数据库和软件等“原始技术”。但现在，这一角色正在演变成“首席技术官与公司商务紧密结合的角色，”他说。
在萨勃拉曼尼亚最近与城堡的另一位领导人的一次会议上，工程执行被提上了议事日程。但他们也讨论了战略业务重点，比如扩展特定业务，适当管理风险，最重要的是，“手头真正的商业问题，而不仅仅是工具，”萨勃拉曼尼亚说。
在OpenAI推出ChatGPT近两年后，金融公司仍在试图找到利用生成式人工智能为自己的业务和员工服务的最佳方式。
虽然现在还处于早期阶段，但这种类似人类的技术正在渗透到华尔街的几乎每个角落，从投资银行、研究到客户服务。今天做出的战略决策，比如与哪些供应商合作，或者对员工进行再培训的最有效方式，将决定未来几年的竞争格局。
领导这些对话的是首席技术官和首席信息官，他们除了负责监督技术和工程的日常工作外，还将引领文化变革，让整个公司的员工做好利用生成式人工智能的准备。
最近被任命为AllianceBernstein首席人工智能官的Andrew Chin告诉商业内幕网:“这在很大程度上是关于文化变革，围绕文化进行转型。”AllianceBernstein拥有7040亿美元的资产管理公司。“我们怎样才能重新设想未来我们如何以不同的方式做事?”
这种转变的重要性可以从任命技术领导者担任更高的管理职位上看出。高盛首席信息官马尔科•阿金提指出，尽管“工程师”在战略领导委员会中占有一席之地“并不明显”，但他、金和萨勃拉曼尼亚都有。与此同时，一些金融公司从竞争对手那里招募了技术主管，比如富国银行(Wells Fargo)从纽约梅隆银行(BNY Mellon)挖来了布里奇特·恩格尔(Bridget Engle)。恩格尔将于8月中旬加入富国银行，担任该行运营委员会成员。
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为什么人工智能与之前的技术浪潮不同
埃森哲全球银行数据和人工智能主管Keri Smith等一些专家表示，生成式人工智能的创新速度和全球采用速度是前所未有的。
与过去的技术浪潮相比，比如互联网、手机和云，生成式人工智能“在一年半左右的时间里，几乎从零开始，从战略和投资的角度来看，已经成为前沿和中心，”阿根蒂告诉商业内幕网。
高盛首席信息官表示:“这就是为什么人们有一种迎头赶上的冲动，首先要理解，然后再尝试围绕它制定战略。”
阿根蒂在2019年加入高盛之前曾担任亚马逊网络服务(Amazon Web Services)副总裁，这意味着他有更多时间为外部客户提供建议，帮助他们形成自己对区块链技术的看法和战略。高盛(Goldman Sachs)等投资银行认为，美国企业对人工智能的痴迷将开启一个并购和融资的新时代。
阿根蒂说:“目前对人工智能的投资水平，已经渗透到整个价值链中，不再仅仅是一项技术投资。”他补充说，包括能源、房地产和基础设施在内的各个领域，“几乎就像一个正在形成的人工智能经济，其中的基本核心是强大的技术组成部分。”
各行各业的管理团队开始问这样的问题:“你能帮我理解这如何能提高我的底线，增加我的收入或减少我的成本压力吗?”Citadel的Subramanian说。“然后邀请首席技术官进行对话”，他们以前可能不会参与人工智能之前的炒作，他说。
科技行业的领导者需要对员工进行重组
除了与客户和商业领袖进行更多的交谈外，Argenti还更定期地与人力资源主管会面。
阿根提说，这是因为一个“根本重要”的难题将是让工人们加快速度。在某些情况下，这将意味着教会员工新的技能，比如以特定的方式向人工智能提问，以获得最佳回应。阿根蒂说，其他时候，这意味着要为日常任务想出新的流程，比如处理长时间的电子邮件，或者制作宣传书和演讲。
但埃森哲(Accenture)的数据显示，到目前为止，金融公司在教育员工方面做得还不够。1月份的一份报告发现，只有7%的银行和资本市场组织在积极地对员工进行大规模的再培训。埃森哲的史密斯表示，企业推出人工智能工具及其提高技能的方法缺乏透明度，这是华尔街人士感到沮丧的一个原因。
抑制热情，揭开炒作的神秘面纱
生成式人工智能在推动生产力和改变企业方面的潜力，让华尔街的科技领袖们在炒作中陷入了一个棘手的境地。
联博(AllianceBernstein)的Chin在谈到设定预期时表示:“有一群人相信人工智能是神奇的，所以我实际上必须让他们打消这个想法。”
华尔街的科技领袖们需要找到平衡，既要获得先发优势，又不要行动太快，以免让公司面临风险。
仍然有一些未解决的技术挑战，比如生成式人工智能倾向于编造信息，确保专有数据不被泄露，以及能够解释模型是如何得出答案的。建立护栏，使大型员工能够利用该技术，而不会引入漏洞或无意中泄露机密信息，这需要时间。
高盛的Argenti最近为该行的工程师推出了一款生成式人工智能助手，他表示，他不得不拒绝一批希望更快使用这款编程工具的工程师。
“你走得慢，才能走得快，”阿根提说。“在这个过程的开始，是的，我不得不稍微抑制一下人们的热情，”他补充说。
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