Whalesbook
Deutsche Bank ਦਾ ਇੰਡੀਆ ਸਥਿਤ ਗਲੋਬਲ ਕੈਪੇਬਿਲਿਟੀ ਸੈਂਟਰ (GCC) ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਇੱਕ 'ਸੈਂਟਰ ਆਫ਼ ਐਕਸਲੈਂਸ' (Center of Excellence) ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ (decision-making) ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਮਾਲਕੀ (deep ownership) ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਜ਼ਰ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਪਹਿਲਾਂ 30% ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹੁਣ 70% ਸਟਾਫ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਕ ਟੇਲੈਂਟ ਦਾ 70% ਹਿੱਸਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਚਾਰ-ਸਾਲਾ ਰਣਨੀਤੀ ਤਹਿਤ ਭਾਰਤ ਦੇ ਮੁੱਖ ਟੈਕ ਹਬਾਂ ਵਿੱਚ 50% ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਮਾਲਕਾਂ (portfolio owners) ਅਤੇ 30% ਸੀਨੀਅਰ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ।
ਬੈਂਕ ਦੀ AI (Artificial Intelligence) ਪਹਿਲ ਨੂੰ "AI Forward" ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਗਵਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਭਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (integrate) ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹੁਣ ਤੱਕ, 20,000 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLMs) ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਉਪਯੋਗ ਬਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਚੁੱਕੀ ਹੈ। "ਕੈਟਾਲਿਸਟ" (Catalyst) ਦੇ ਤਹਿਤ AI ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ (prototypes) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਖਾਸ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਨਕਿਊਬੇਟਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਆਈਡੀਆਜ਼ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸੰਸਥਾ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਇਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ 100 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਮਚਾਰੀ ਆਈਡੀਆਜ਼ ਹਾਸਲ ਕੀਤੇ।
Deutsche Bank AI ਵਿਕਾਸ (development) ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੈਂਡਬਾਕਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (sandbox environments) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ (document creation) ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ "DB Lumina" ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ Google Gemini ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਸਕਰਨ (internal version) ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (global workflows) ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕਈ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਥਾਨ (international locations) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੱਬਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਤੋਂ ਹੋਈਆਂ ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਵਿਕਰੀ (proactive sales) ਲਈ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਕਸਟਮਰ ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ (CRM) ਟੂਲ ਅਤੇ "DBTextract" ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਬਿੱਲਾਂ ਅਤੇ ਕੰਟਰੈਕਟਾਂ ਵਰਗੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।
Deutsche India ਦੇ MD & CEO, Stefan Schaffer, ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ (manage) ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (core platforms) ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਲੋੜ ਰਹੇਗੀ, ਜੋ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ (regulatory compliance) ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉਹ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਟੂਲਜ਼ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ (configuration) ਦੇ ਅੰਤਿਮ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਗੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ (flexibility) ਆਵੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ (regulations) ਤਹਿਤ "ਹਿਊਮਨ ਇਨ ਦ ਲੂਪ" (human in the loop) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, Schaffer ਭਵਿੱਖ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਨੋਮਸ AI ਸਿਸਟਮ (autonomous AI systems) ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਾਬਤ ਹੋਣਗੇ। ਬੈਂਕ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਚੱਕਰਾਂ (investment cycles) 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਘਟਨਾਵਾਂ (geopolitical events) ਜਾਂ ਰੁਪਏ ਦੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋਣ (weakening rupee) ਵਰਗੇ ਮੁਦਰਾ ਬਦਲਾਵਾਂ (currency shifts) ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ।