德意志銀行宣布將攜手 NVIDIA 推動 AI 及機器學習於金融服務領域的應用，在此之前 NVIDIA 已與德意志銀行緊鑼密鼓的進行達數個月的密集測試，並希冀能挹注德意志銀行於 2025 年與未來遠大策略目標的應用案例；德意志銀行初步將先聚焦在新一代投資與風險管理、藉由互動式虛擬分身量身打造的客戶服務與自非結構化資料汲取洞察三大專案，後續將透過長期計畫擴大到雙方探索中的百餘個專案。
▲德意志銀行與 NVIDIA 在正式公布合做前已進行數個月的測試
德意志銀行的 AI 開發人員、資料科學家與 IT 專業人員將使用 NVIDIA AI Enterprise 軟體建構可在任何地方打造與執行 AI 工作流程，借助 NVIDIA 同步公布的 NVIDIA AI Enterprise 3.0 ，德意志銀行將藉由託管的內部資料中心以及位於 Google Cloud 的公有雲服務進行佈署。
▲德意志銀行將率先投入三大專案，再透過長期計畫與 NVIDIA 陸續擴大到百餘個專案
在新一代交易與風險管理專案，過往價值發現、風險評估與模型回測都需在大規模傳統 CPU 所驅動的伺服器網格農場進行密集資料運算處理；但借助 NVIDIA 的 GPU 加速運算，能夠以更小規模的 GPU 伺服器網格農場已超過 30 到 50 倍的速度執行，且結果更為精準，能降低達 80% 的總成本。同時也由於需要的資源下降且更具效率，未來進行交易與風險管理不再僅能使用深夜運算資源空閒，縱使是白天也能夠有效執行。
客戶服務是相當仰賴人力的銀行服務，而德意志銀行正探索使用 3D 虛擬分身提供每周 7 天、 24 小時不間斷的即時服務，利用基於 AI 語意理解的互動方式，提升用戶體驗，甚至還可針對不同的客戶量身打造個人化服務，未來德意志銀行有意將 3D 虛擬分身客戶服務進一步擴大提供沉浸式元宇宙體驗。
從非結構化資料取得關鍵資料往往是浩大的工程，同時利用以理解通用語言的既有大型語言模型( LLM )技術理解金融文字的表現也不夠理想；然而 2017 年所推出的 Transformer 神經網路則能藉由文字脈絡學習與理解意義，透過預先學習的模型進行遷徙學習，將能進行包括文字生程、翻譯、程式碼編寫；德意志銀行與 NVIDIA 正著手測試一組名為 Financial Transformer (或稱為 Finformer )的大型語言模型，將使系統自非結構化資料判讀並及早提出交易方風險的預警訊號，同時更快回收資料與辨別資料品質。
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