访谈
Rishi Chohan，GFT Technologies美国CEO – 采访系列
Rishi Chohan，GFT Technologies美国CEO，是一位具有20多年软件和服务行业经验的资深数字化转型领导者，曾在Ernst & Young和SoftServe担任过职务。自2025年以来，他专注于在美国扩大GFT的AI驱动战略，通过加强与金融机构、制造商和科技合作伙伴的联系，同时为AI就绪性现代化传统系统。
GFT Technologies 是一家全球数字化转型和软件工程公司，专门从事AI、云现代化和平台创新，服务于银行、保险和制造业。成立于1987年，在20多个国家运营，GFT汇集了超过12,000名专业人员。其工作由五项核心价值观指导：关怀、承诺、协作、勇敢和创造力。
您曾在EY和SoftServe等大型机构领导过转型，但是在GFT担任美国CEO期间，面临着独特的AI转型挑战。是什么个人因素吸引您接受这个机会，您最期待的是什么?
从我与GFT的初步对话开始，我就意识到该公司有机会以不同于其他数字化转型玩家的方式解决行业的共同挑战。很明显，该公司在技术专长和深厚的领域知识方面都是金融服务的强大力量。与我合作的团队拥有可能甚至超过金融机构本身的知识。
当我们继续讨论时，我很快形成了一个愿景，关于如何利用这个机会来转变金融服务公司，为他们自己的AI未来做准备，而GFT同时也正在经历自己的AI中心转型。
现在我已经在组织内工作了几个月，我已经确认了我的最初怀疑：我们处于技术专长、深厚的金融知识和丰富的AI经验的交叉点，这使我们处于一个非常独特的位置，可以从头开始或一步一步地重新发明传统的商业模式和方法。这是一个自选冒险的方法，颠覆一个成熟的行业，我很高兴能成为其中的一部分。
GFT正在进行为期五年的旅程，成为一家完全以AI为中心的公司。内部来说，这是什么样子?
我们正在解决四个主要领域。总体来说，这些是：
- 审计我们的流程和运营，以确定AI可以在哪里提升团队成员。
- 确定短期和长期的机会。包括确定员工可以在日常任务中使用AI的领域，同时我们正在执行一个更全面的路线图，以影响运营的各个方面。
- 应用我们的自己的专有生成AI解决方案，以扩大我们为客户提供的软件开发，并更快地将他们推向市场。我们已经看到，由于实施这个AI来交付新服务和产品，生产力提高了30%至90%，这取决于项目。
- 通过转型教育我们的员工，以确保他们清楚地了解AI可以介入和支持公司演变的领域。
您能否分享GFT的生成AI解决方案的具体示例或用例，特别是在金融服务领域?
一个很好的最近用例是我可以指出的，是我们为银行和私人资本公司开发的一个新解决方案。我们构建了一个生成AI助手，用于评估信用风险以告知重大贷款决策–以指数级规模。该新工具自动组装大量的财务数据以创建信用报告，减少了从几个小时甚至几天到几分钟的时间，同时确保遵守规定。通过节省报告创建时间（我们说40%，但这很保守），信用分析师现在可以将更多的注意力集中在评估复杂的风险决策上。
这是解决一个重大问题的关键，因为在信用行业，每一秒都很重要–但如果移动太快，可能会导致人为错误，而单一的疏忽可能会影响重大贷款决策。
由于编制风险报告需要数天的manual工作，公司过去只能通过扩大团队来更快地做出决定–但现在，通过这种新的生成AI方法，金融机构可以更快地做出贷款决策，并具有更高的信心。
另一个最近的例子来自巴西最大的保险公司，它使用我们的专有AI工具来识别其代码中的漏洞并防止网络攻击在发生之前。
这是至关重要的，因为大型金融机构尤其容易受到黑客攻击–而这家保险公司特别是每天都会受到多次攻击。虽然他们有一支专门的团队来捕获和识别潜在的漏洞，但由于漏洞数量太大，黑客仍然能够突破他们的防御。
GFT的AI解决方案能够比开发团队之前更快90%地识别异常。此外，一旦识别出异常，AI解决方案就被用来自动修复代码中的漏洞，以防止攻击，使该过程比以前快66%。
这两个功能的结合在仅3-4个月内就代表了整个开发生命周期中高达30%的效率提升。
凭借您在JPMC、摩根士丹利和花旗银行等顶级银行的业务经验，您如何根据美国金融机构的超特定需求量身定制GFT的AI战略?
通过我与顶级银行的合作，以及在金融领域的各个方面，我清楚地了解AI对金融机构的潜力。与GFT 35年的金融经验相结合，我带来了对AI应用和行业痛点的深刻理解。
多年来，我亲眼目睹了各个项目中出现的共同挑战，以及各个公司面临的细致入微的痛点。能够看到这些宏观趋势以及它们如何影响整个行业和特定公司，这使我对如何和在哪里应用AI有了非常清晰的认识。跨行业，挑战如洗钱、欺诈、客户识别和复杂的信用报告一直困扰着机构。
例如，GFT正在向一家领先银行引入Google Vertex AI，以增强其欺诈检测。尽管该技术通常不用于此目的，但该机构需要一种可以轻松集成到其复杂系统中的解决方案。为了支持此请求，GFT正在帮助银行训练Google Vertex，以识别潜在欺诈并触发防止其发生的行动。
此外，GFT正在与AWS合作，为银行构建AI驱动的解决方案。在新加坡，我们已经建立了一个由AI驱动的反洗钱过程。
从GFT的大局战略来看，我正在努力平衡推进我们自己的专有AI解决方案和我们为客户与长期技术合作伙伴如Google和AWS共同开发的解决方案。
GFT旨在成为全球负责的AI领导者。您将建立什么样的防护措施或治理框架，以确保安全性、透明度和监管合规，特别是在高度监管的行业?
不同的金融机构遵循不同的法规；目前，还没有适用于AI的万能防护措施。这意味着为了保持每个客户的合规性和安全性，我们必须根据特定机构的规则进行调整。
我们提供的解决方案可以轻松适应。启动前，我们确保我们熟悉该机构的法规和规则，并相应地调整解决方案，以确保其符合他们的环境。这样，就永远不会出现安全或监管问题。
除了为不同公司的监管要求量身定制我们的解决方案外，我们还遵循行业法规，如欧洲的GDPR。
您被描述为一位数据驱动、行动导向的领导者。在实践中，您如何在这样一个大型组织中培养这种文化，特别是在经历快速AI转型的组织中?
在整个组织中培养数据驱动文化的第一步是确保每个成员都了解以这种方式工作的好处。
为了成功地运营一家企业，团队需要访问组织数据。这提供了对什么有效、什么无效的洞察，并可以预测不同场景的可能结果。拥有这些数据后，团队就可以更轻松地做出对公司有益的决定。
为了展示这一点，必须以身作则，展示数据驱动的决策如何带来对整个组织都有益的有意义的变化。例如，如果销售数据显示转化率低，我们知道这是需要关注的领域，可以制定策略来解决这个挑战。一旦数据驱动文化的好处在整个组织中变得明显，各个团队就更容易无缝地采用这种做法。
尤其是在我们经历快速AI转型时，数据对于了解变化的效果和哪里可能需要改进至关重要。
除了银行业外，GFT如何将其AI战略应用于其他行业，如制造业？是否存在将金融行业的经验转移到工业应用中的独特挑战或机会?
在制造业中，GFT与Google有着强大的合作伙伴关系。过去一年里，我们一直在发布专门为制造商的工厂生产线设计的AI用例。
去年，我们宣布了Google Cloud的制造数据引擎（MDE）的实施，该引擎推动了AI能力，如视觉生产线检查、预测机器维护和生产预测。现在，在今年，我们已经推出了在Google的Gemini模型上构建的下一套应用程序，包括确定错误和缺陷的根源、允许用户使用自然语言查询组织范围内数据的视觉仪表板以及将成千上万个机器培训手册转换为由头像引导的视频演示。
当将金融行业的经验转移到工业应用时，重要的不是行业本身，而是代码开发和软件生命周期中的发现。在每个行业中，代码开发和软件生命周期中的发现都很重要且具有可移植性–代码可能会创建和执行不同的事情，但软件开发中的某些障碍或挑战是普遍的。我们利用每个项目的经验，无论是为金融机构还是制造商，来为下一个项目提供更深入的见解。
凭借与NVIDIA、AWS和Google Cloud的战略合作伙伴关系，您认为GFT的生态系统方法的下一个演进是什么？是否会共同开发或独立构建垂直特定AI产品?
我们已经开始共同开发和独立构建AI解决方案。我们与Google Cloud发布的制造AI用例只是我们在自动化工厂生产线方面工作的开始。我们还计划与AWS合作，发布我们为美国银行开发的金融特定AI用例。
此外，我们正在继续扩大我们为软件开发而开发的独立生成AI解决方案。
GFT的五年战略包括大胆的目标：达到15亿欧元的收入，并成为公认的AI领导者。展望2029年，您将如何判断公司是否真正走在正确的轨道上？
我们的两个主要目标是围绕文化和解决方案。
首先，我们必须改变整个组织的思维方式和硬技能，使AI成为我们运营的核心。这不仅限于我们的技术人员；无论是开发人员、销售代表还是营销人员，每个团队成员都将完全接受我们AI解决方案的培训。
其次，我们通过为客户提供的高附加值服务来衡量成功。在接下来的五年里，我们希望看到我们交付的服务和产品中嵌入AI的百分比大幅增加。
我们在这两个方面都已经看到显著的进展，很大一部分员工已经接受了培训并在内部使用AI，我们参与的项目中也越来越多地包含了AI元素。这些基本目标对于建立坚实的基础至关重要。在GFT，我们知道AI将在未来几年继续演变，唯一的方法是现在就做好准备。
最后，现在您已经担任这个职务几个月了–您对GFT的文化或能力最大的惊讶是什么？您想纠正人们对企业AI转型的一个误解是什么?
我无法强调GFT同时具备的金融服务和技术专长的深度。这使我们能够不仅为客户执行他们的想法，还能根据我们与全球银行合作的经验为他们提供指导。我们制定了长期愿景，这些愿景通常比他们自己想出来的要大得多，也有更大的收入潜力。当我继续学习GFT过去和现在在各个地区的工作时，我意识到该行业中几乎没有GFT没有涉足的领域。
我认为人们对企业AI转型的一个误解是，它只是炒作。这是组织经常告诉自己的一件事，以便他们有时间来弄清楚它。组织越早接受AI将永远存在并以好的方式改变他们做一切事情的方式，就越早开始实现其潜力，无论是在小方面还是大方面。
