Şu anda Generative AI'dan daha fazla abartılı teknoloji yok. Ancak finansal hizmetler için gerçekten ne anlama geliyor? Potansiyel nedir? Peki ya pratik uygulamalar?

Fintech One-on-One podcast'inin bir sonraki konuğu, şirketin Bilişimden Sorumlu Başkanı Marco Argenti. Goldman Sachs. Bu röportaj şu adreste kaydedildi: Fintech Nexus ABD 10 Mayıs'ta New York'ta Marco aslında açılış konuşmacımızdı. Ve bu, tüm etkinlikte en çok konuşulan oturum oldu. Açılış konuşmasının başlığı şuydu: Bir Bilgi Devrimi: Finansal Hizmetlerde Üretken Yapay Zeka, Veri ve Dijital Dönüşüm.

Bu podcast'te şunları öğreneceksiniz:

• Marco'nun AWS'de geçirdiği süre boyunca öğrendikleri.
• Bugün inovasyon söz konusu olduğunda Goldman Sachs'ta akla ilk gelen şey nedir?
• Neden Üretken Yapay Zekayı matbaanın ortaya çıkışıyla karşılaştırıyor?
• Bugün yapay zeka hakkında düşünmenin iki yolu.
• Yapay zeka, şirket içi bilgileri yeni çalışanlara ulaştırmaya nasıl yardımcı olabilir?
• Şirketler en iyi performans gösterenlerini nasıl "süper insanlara" dönüştürebilir?
• Yapay zekanın yatırım getirisi hakkında nasıl düşünebileceğinize dair pratik bir örnek.
• Marco'nun Üretken Yapay Zeka için gördüğü başlıca fırsatlar.
• Goldman'ın Platform Çözümleri işindeki başarısının anahtarları.
• Geliştiricileri müşterileri olarak düşünmek neden önemlidir?

Aşağıda video açılış konuşmasının yanı sıra ses çaların podcast.

Marco Argenti'nin PDF transkriptini indirin okuyunveya Aşağıdaki Tam Metin Sürümünü Okuyun.

FINTECH BİRE BİR PODCAST – MARCO ARGENTI

Fintech Bire Bir Podcast'e hoş geldiniz. Ben Fintech Nexus'un Başkanı ve Kurucu Ortağı Peter Renton.  

Bu şovları 2013'ten beri yapıyorum, bu da bunu tüm fintech'te en uzun soluklu bire bir röportaj programı yapıyor, bu yolculukta bana katıldığınız için teşekkür ederim. Bu podcast'i beğendiyseniz kardeş programlarımız PitchIt'e, Todd Anderson'la Fintech Startups Podcast'ine ve Isabelle Castro'yla Fintech Coffee Break'e göz atabilir veya Fintech Nexus podcast kanalına abone olarak ürettiğimiz her şeyi dinleyebilirsiniz.      

(müzik) 

Başlamadan önce size kapsamlı haber hizmetimizi hatırlatmak istiyorum; Fintech Nexus News yalnızca en büyük fintech haberlerini kapsamaz, günlük bültenimiz en önemli fintech haberlerini her sabah gelen kutunuza, en önemli habere özel yorumlarla birlikte gönderir. gün. @news.fintechnexus.com/subscribe adresine abone olarak fintech haberlerinden haberdar olun.

Peter Renton: Bugün programda size özel bir sürprizimiz var. Marco Argenti'yi ağırlamaktan mutluluk duyuyorum, o Goldman Sachs'ın Bilişimden Sorumlu Başkanı ve Marco aslında son Fintech Nexus USA etkinliğinde Açılış Konuşmamızdı ve bugünkü bölüm o etkinliğin bir kaydı. Bu oturumun başlığı "Bir Bilgi Devrimi: Finansal Hizmetlerde Üretken Yapay Zeka, Veri ve Dijital Dönüşüm" idi. 

Bu yüzden, AI'da derin bir dalış yapıyoruz, bu sadece teorik uygulamalarla ilgili değil. Marco'nun yaptığı şey, bize tüm bunların nereye gittiği ve bunun geliştiriciler için ne anlama geldiği, finansal hizmetlerde çalışan insanlar için ne anlama geldiği ve kuruluşların verimliliği için ne anlama geldiği konusunda bize bir tür fikir veriyor ve gerçekten bunun tam da böyle olduğunu düşündüm. büyüleyici bir tartışma. Bu özel oturum hakkında etkinlikteki diğer tüm oturumlardan daha fazla yorum aldım ve bunu dinlediğinizde öğreneceksiniz. Bu insanüstü olma kavramını gündeme getiriyor ve yapay zekanın bu konuda gerçekten yardımcı olabileceği, her neyse, bir dinleyin, pişman olmayacaksınız, bu gerçekten büyüleyici bir tartışma.

Tamam aşkım. Öyleyse, belki de herkese kendiniz hakkında biraz bilgi vererek başlayalım. Demek istediğim, tüm kariyeriniz boyunca finansal hizmetlerde bulunmadınız, AWS'den Goldman Sachs'a geldiniz, bu yüzden bize biraz bu yolculuktan bahsedin.

Marco Argenti: Bu yüzden öncelikle beni burada ağırladığınız için teşekkür ederim. Evet, ilginç bir yolculuk oldu, ister inanın ister inanmayın, neredeyse tüm hayatım boyunca teknolojinin içindeyim, kod yazmaya 13 yaşında başladım ki bu şimdi 40 yılı aşkın bir süre önce ve işler kesinlikle değişti. Bu yüzden, Goldman'a gelmeden önceki son yılı geçirdim, son altı/altı buçuk yılı AWS'de geçirdim ve burada gerçekten yenilikçi alanlardan bazılarını yönlendirdim, örneğin sunucusuz kara mesajlaşmasını başlattık, çoğu Nesnelerin İnterneti ürünü ve sonunda, özellikle Nesnelerin İnterneti ve Edge Compute gibi yeni gelişen teknolojilerin bazılarının endüstrinin bir kısmını nasıl dönüştüreceği bağlamında, eskiden dijital dönüşüm dediğimiz şeyle gerçekten ilgileniyordum. işlerini yapacaklar. 

Böylece, öncelikli odak noktamın CIO'larla konuşmaktan bu şirketlerin, örneğin otomotiv şirketlerinin CEO'larıyla konuşmaya kaydığını fark etmeye başladığımda, teknolojinin gerçekten gelişmeye başladığını fark etmeye başladım. stratejik masada bir koltuk, CEO'lar için, yönetim kurulları için ilk akla gelmeye başlıyordu. Ve böylece, bir satıcı bakış açısıyla bu dönüşümden geçen bir şirketin içinde olmak yerine bu dönüşümün bir parçası olmak istediğime karar verdiğimde, ve bu beni bir nevi …… bu tür bir dönüşümü yönlendirecek bir endüstrinin ne olacağına bakmak. 

Biliyorsunuz, finansal hizmetler tamamen dijital bir sektör, hızlı, örneğin fizik tarafından kısıtlanmıyor, metali bükmeniz gerekmiyor, uçak veya büyük şeyler yapmanız gerekmiyor. ve fiziksel açıdan karmaşıktır. Ve bu yüzden, şu anda yaşadığımız bu yapay zeka devriminin ne olacağını tahmin etmiyordum, ama orada bir şey olduğunu hissettim. Yani, bu bana hareketi yapmamı sağlayan şeydi.

Peter:  Sağ. O halde, diyelim ki CEO'nuz David Solomon ve Yönetim Kurulu ile konuşurken, bugünkü konuşmalarınızda aklınıza gelen nedir?

ayar: Pekala, şu anda, nerede olursanız olun yapay zeka konusundan kaçamazsınız ve bu yüzden şu anda sohbete biraz hakim oldu. Ancak, genel olarak, özellikle David Solomon, her zaman teknolojiyi stratejik gündemin dönüşümünün merkezine koymanın ve özel olarak, yalnızca teknolojiyi dahili olarak kullanma şeklimizi iyileştirmek için değil, geliştiricileri güçlendirme ve teknolojiyle ilgilenen insanları güçlendirme fikrinin savunucusu. ama aynı zamanda teknolojiyi diğer geliştiricilere harici olarak nasıl sunabilirdik ki bu da bizim eskiden finansal bulut dediğimiz şeye, yani Platform Çözümleri birimimizin oluşturulmasıyla sonuçlanan hizmetlerimizin haricileştirilmesine yol açan şeydi. 

Yani, bugün bakarsam, bilirsiniz, hemen hemen her CEO'nun aklında olan bu iki tür karşıt güce sahipsiniz, özellikle sektörümüzde, bir tarafta artan bir düzenleyici faaliyet, düzenleyici baskı var. ki bu gerçekten güvenlik önlemlerini devreye sokmak istiyor. Ve diğerinde, gerçekten çok hızlı inovasyon hızına iten yapay zeka fırsatına sahipsiniz ve ikisini nasıl dengeleyeceğiniz ve bunu nasıl güvenli bir şekilde yaptığınız, inovasyon, güvenlik ve uygunluk arasındaki çizgide gerçekte nasıl gezindiğiniz. aslında bugün her CEO'nun, her CIO'nun ve her Yönetim Kurulu'nun düşünmesi gereken en büyük zorluklardan biri.

Peter: Sağ. Öyleyse, eğer yapabilirsek, bunu biraz inceleyelim. Son zamanlarda yazdığın bir makale okudum, Üretken Yapay Zeka hakkında konuştun ve bunu matbaanın icadıyla karşılaştırdın, ki bu güzel, bilirsin, insanlık tarihinde oldukça büyük bir adım, o belirli parça, yani belki orada ne demek istediğini açıklayabilirsin.

ayar: Evet. Demek istediğim, herkes kendi hiperbolik mecazını birçok yönden buluyor (Peter gülüyor) bu yüzden insanların "İnternet gibi ve ateş gibi, tekerlek gibi, bu yüzden matbaayı ben seçtim ama değil" dediğini duyuyorsunuz. rastgele. 

Dolayısıyla, bugün yapay zeka hakkında düşünmenin iki yolu var ve bunlar birbirini dışlamıyor. bilgi alanında ve bu aslında işinizi daha rekabetçi hale getirecek. Şimdi, verimlilik harika ama yeterli değil. Her zaman derim, bilirsiniz, insan vücudu olarak formda olabilirsiniz ama bu sizi mutlaka bir şampiyon yapmaz, tamam mı? Şimdi, bu gerekli ama yeterli olmayan bir koşuldur ve bu verimlilik gibidir, böylece çok verimli olabilirsiniz, yine de piyasada kazanamazsınız. 

Ve bence, dönüştürücü olduğunu düşündüğüm şey, AI'nın getirdiği bilgi devrimi ve bunu biraz daha açıklamama izin verin ve neden matbaa. Böylece, matbaa bilginin ölçeklenebilirliği için koşulları yarattı, böylece bilgiye fiziksel erişim engelini kaldırın. Daha önce, bilmek için, bilirsiniz, matematiği bilmek istiyorsanız, belki bir matematikçiyi tanımanız ve onun el yazmalarına erişmeniz veya sözlerini duymanız gerekiyordu. Matbaa, bilgiye fiziksel erişimin kısıtlamalarını ortadan kaldırdı ve kütüphanelerin, üniversitelerin ve bildiğiniz gibi, bugün bildiğimiz şekliyle okulların ve eğitimin yaratılmasına yol açtı. 

Yine de, anlama açısından içeriğin erişilebilirliği olan çok önemli bir engel vardır. Yani, bir tür, bilirsiniz, bir matematikçi için yazılmış ama yine de bir iş adamı olarak sizin erişmek isteyeceğiniz pek çok kavram içeren çok karmaşık bir kitabınız veya bir teknoloji kitabınız varsa, hatta birinden sizin için daha basit terimlerle veya farklı terimlerle tercüme etmesini istemek, yoksa çok çalışmak zorunda kalacaksınız, bu yüzden orada bir engel var. GPT ve AI ile gördüğümüz şey, neredeyse kendini açıklayan bir kitap gibi olması, aslında kitabın kendisiyle nasıl etkileşime girdiğinize bağlı olarak kendini açıklayan bir kitap olmasıdır. İlk defa okuyucu ve yazar aynı seviyede.

Peter: Sağ. Bu gerçekten ilginç... yani, temelde, sizi konuşurken duyduğumda, sizin de dediğiniz gibi, belki çok küçük bir potansiyel nüfusun anlayabileceği gerçekten karmaşık kitaplar veya gerçekten karmaşık konular düşünüyorum. Yapay zekanın bunu getireceğini, kendi seviyesindeki neredeyse herkesin kullanımına sunacağını söylüyorsunuz.

ayar: Evet. Yani, bunun toplum üzerinde yaratabileceği etkiyi hayal edin, ama aynı zamanda şirketler üzerinde de yapabileceği etkiyi hayal edin, tamam, ki bence bu en etkileyici olanlardan biri. Yani, bir şirketteki çoğu bilgi ve bence bugün bizi dinleyen insanlar bununla ilgili olabilir, eğer kendi şirketinizi düşünürseniz, bilgi nerede depolanır ve kesinlikle cevap veritabanı değil, belgeler değildir. Pek çok bilgi kabileseldir ve bir nevi insanların kafasındadır ve sonra yeni bir şirkete katıldığınızda yapmanız gereken ilk şey konunun kaynağını bilen birini bulmaktır, bu yüzden bu ağı yaratırsınız ve bazen yıllar alır 

Yeni bir çalışanın Goldman'a katıldığını veya herhangi bir büyük ve küçük şirkete katıldığını hayal edin, bilgide ustalaşmak için geçen süre, tam üretkenliğe sahip olmak için gereken süre genellikle çok uzundur. Peki, bir şirketin bilgisini sorgulayabileceğiniz bir modelde kodlasanız ve onlar size o şirketin en çok veya en büyük X'inin size vereceği şekilde ilgili yanıtlar verselerdi ne olurdu? Ve bence, geldiğini gördüğüm şeylerden biri, demek istediğim, bir noktada her şirketin gerçekten son derece kişiselleştirilmiş modeller yaratmak isteyeceği, bunlar gerçekten şirket içindeki bilgiyi kodlamak gibi. kendisi artık hiçbir yerde insanlarla etkileşimli bir şekilde yazılmıyor ve bence bu muhtemelen hayatımda gördüğüm en büyük üretkenlik artırıcı olabilir.

Peter: Evet. Son zamanlarda sohbet ettiğimizde, bunun insanların insanüstü olmalarına yardımcı olduğunu, en iyi performans gösterenleri süper insanlaştırdığını söylüyordun. Bunu neden detaylandırmıyorsun?

ayar: Bence yatırım getirisi potansiyelinin getirisinin ne olabileceği hakkında düşünmenin iyi bir yolu var, değil mi? Şu anda ölçmek çok zor ve bu insanüstü türden bir fikir bile kulağa teorik gelebilir, ama sonra aşağıdakileri düşünebilirsiniz. Ne olurdu ve sonra kendi yüzdenizi koyabilirsiniz, bu bilgiyle ilgili olarak belirli bir kişide % X'lik üretkenlik artışı ne verirdi? 

Ve böylece, geliştiricilerle başlayalım. Geliştiriciler de başladığımız bir alandır, bilirsiniz, otomatikleştirecek veya gerçekten öneren kodu beğenecek ürünler üzerinde kavram kanıtı ve deneyler yapmaya başladık, sonra geliştiriciler inceleyecek ve sonra kodlarını koyacaklar, tamam. Böylece, geliştirici üretkenliğindeki artış, üretkenlikte en az %10 ila %30'luk bir artışı kolayca görebilirsiniz, böylece insanüstü bir geliştirici %30/40 daha üretken olabilir. Bunu bir kuruluşun, özellikle bizim alanımızdaki tipik BT maliyetiyle eşleştirirseniz, bu çok hızlı bir şekilde yılda yüz milyon doları artırabilir, o zaman bunu bir hız artışı olarak gerçekleştirmek isteyip istemediğinizi seçebilirsiniz. daha fazlasını ve daha hızlı yaparsınız veya maliyetten tasarruf edebilirsiniz, ancak bu bir tür parametredir. 

Üst düzey çalışanlarınızı süper insanlaştırmayı düşünebilirsiniz, ancak ne olur, bilirsin, kapsadıkları şirketler, kapsadıkları müşteriler, ortaya koydukları stratejiler açısından %10/20 daha verimli olabilirler. ve sonra bu büyütmeyi bir şekilde fiyatlandırabilirsiniz ve bu size yatırımın geri dönüşü hakkında biraz fikir verir. Ve bu da, hızlı çalışmaya öncelik vermenizi sağlayacak ve bu, şu anda içinden geçtiğimiz bir tür egzersiz çünkü size söylüyorum, şeylerden biri... Bu devrimlerden birkaçı. Biliyorsunuz, İnternet devrimini gördüm, uygulama devrimini gördüm, bulut devrimini, mobil devrimi gördüm. 

Ve her durumda, herkesin karar vermesi için çok önemli olan iki tür faktör şunlardır: A) insanların deney yapmasını sağlamak, çünkü gerçekten başarının ne olacağını planlayamazsınız, şu anda çok fazla değişken var, ama ikincisi biri aslında daha cesur kararlar almaktır. Tamam, her şeyi yapamam ama bunu seçeceğim, başka bir şey olabilir ve o zaman gerçekten bunlara odaklanırsınız ve bu tür bir sezgi de deneyden gelir. Bence bu, her şirketin, her CEO'nun ve her CIO'nun bu zihinsel modelden geçmesi gereken bir an ve bence en yüksek verimi elde etmek için kimi süper insanlaştıracağımız fikri, bence ilginç olacağını düşündüğüm bir soru. , bilirsin, herkesin üzerinde düşünmesi için.

Peter: Doğru doğru. Öyleyse, şirketlerin dahili olarak neler yapabileceği hakkında çok konuştunuz, peki ya diğer fırsatlar için, bilirsiniz, iyileştirme ve Üretken Yapay Zekanın yıkıcı doğası, hangi fırsatları görüyorsunuz?

ayar: Genel olarak, bence, bilirsiniz, üç kategoriye bakıyoruz. Bunlardan biri, bahsettiğim gibi, geliştirici üretkenliğiniz üzerindeki genel olarak BT harcamanız üzerindeki etkidir; aslında bugün raflarda olan ve geliştiricilerinizin zamanını gerçekten kısaltabilmelerini hemen sağlayacak ürünler olduğu gerçeğidir. Bir kod geliştirmenin yanı sıra kodu test etmek ve ayrıca kod için test senaryoları oluşturmak vb. bugün biraz ilerideyiz ve neredeyse bunu talep ediyorlar. Yani, bir noktada bu bir yetenek meselesi olacaktır, onlara en yeni araçlarla çalışma fırsatı verirseniz, yetenekleri çekebilirsiniz. 

Ardından, bilgi dijitalleştirmenin geniş alanına bakıyoruz ve bu, örneğin belge sınıflandırmasından…… başlıyor. Her birimiz, bilirsiniz, örneğin sözleşmeler şeklinde olan yüzbinlerce veya milyonlarca belge alıyoruz, örneğin, türev sözleşmeleri düşünün veya kredi belgeleri hakkında düşünün, vb. vb. sınıflandırılır ve sonra varlık çıkarma denen şeyi yapmanız gerekir, böylece örneğin sözleşmeleri ve hüküm ve koşulları gerçekten çıkarmanız ve bunları bir makine tarafından okunabilir hale getirmeniz gerekir. Ve yapay zekanın bunda son derece iyi olduğu ortaya çıktı ve Üretken Yapay Zeka bunu gerçekten bir sonraki seviyeye taşıyabilir ve böylece belge yönetimi ve belge sınıflandırma varlık çıkarma ve ardından bilgi çıkarmadan geçmenin tüm yönü. 

Şirketinizdeki en değerli veri kaynaklarının neler olduğuna bakıyorsunuz, bu veriler hakkında etkileşimli olarak akıl yürütmeye başlamak için bir yapay zekayı eğitebileceğiniz bazı alanlar nerede, bu yüzden bence bu kısım kesinlikle çok önemli. Ve son olarak, bilirsiniz, otomasyona da bakıyoruz. Büyük modellerin ortaya çıkan özelliklerinden biri, B adımından sonra A adımını bulmakta gerçekten iyi olmaları ve aslında iş akışları oluşturmada çok yaratıcı olmalarıdır. Ve bence bu, önden arkaya iş akışlarının son derece karmaşık olduğu ve önden arkaya iş akışları için yeni nesil bir çözüm olan bir orkestratör düşünmenin bizimki gibi birçok şirket için çok büyük bir etki alanı olduğunu düşünüyorum. bu son derece yıkıcı olabilir.

Peter: Tamam aşkım. Biraz vites değiştirmek, yapay zekadan uzaklaşmak istiyorum. Goldman Sachs'ın sahip olduğu teknolojiden bahsetmek istiyorum, yani, artık sahipsin, biliyorsun, birçok işletme için önemli bir şirketsin ve gezegenin en büyük şirketlerinden bazılarına teknoloji sağlıyorsun. platformun işi. Öyleyse, bu büyük şirketlerden bazılarında ölçeklenebilen platformlar geliştirmekten bize biraz bahsedin.

ayar: Böylece, şirkete katıldığımda, aslında ilk birkaç gün, kelimenin tam anlamıyla, Goldman bir Yatırımcı Günü düzenledi ve burada aslında Stephanie Cohen ve ben sahnedeydik, teknolojiyi dışsallaştırma fikri hakkında konuştuk. İlk defa müşterilerimiz olarak geliştiriciler hakkında konuşmaya başladık, bu daha önce hiç yapılmamıştı. Geliştiriciler asla, özellikle bir bankanın müşterisi olmadılar. Ve bu, bazen yıllardır kullandığımız ve bazen tamamen doğal olarak diğer finansal kurumlardaki veya finansal hizmetler sunmak isteyen diğer şirketlerdeki diğer geliştiricilere hizmet etmek için yaratılan, içimizde bulunan teknolojinin bir kısmını almak anlamına geliyordu. Bu süreci büyük ölçüde basitleştirin ve inanılmaz derecede kişiselleştirilmiş bir kredi kartı deneyimi gibi şeylere izin verin, bilirsiniz, bunun çok iyi farkındasınız ya da işlem bankacılığı biçiminde inanılmaz derecede verimli bir kurumsal çek hesabı gibi. 

Bu nedenle, bulut tabanlı ürünler oluşturmak için çok, bilirsiniz, cesur bir yaklaşım benimsedik, son derece geliştirici odaklı olacağız, geliştiricilerin iyi bulabileceği geliştirici portalımız olan developer.gs.com'u oluşturduk. bulabilecekleri belgelenmiş API'ler, başlangıç ​​kılavuzları vb., genellikle bir bankanın çalışma şekliyle ilişkili olmayan türden şeyler, daha çok, özellikle bizim boyutumuzda bir teknoloji şirketi hakkında düşünmek gibi. Ve böylece, aslında yüksek finans içeriğine sahip çözümler sunmaya başlamamıza yol açan bu yolculuğa başladık, ancak bunlar aynı zamanda Apple Card Savings, TXP gibi ürünlere yol açan aşırı özelleştirilebilirlik ve son derece geliştirici dostu ile karakterize ediliyor. Bahsetmiştim ve ayrıca gerçekten kurumlar için dijital vitrinimiz olan Marquee'den bahsetmiştim. 

Yakın zamanda, temelde türev ürünlerin yapılandırılmasını yapmak için tamamen mobil bir ürün olan Visual Structuring adlı bir ürünü piyasaya sürdük, bu yüzden bu konuda oldukça heyecanlıyım çünkü bir şekilde ikili bir amaca hizmet ediyor. Geliştiricilerimizi, sizin dışsallaştırdığınız ama aynı zamanda dahili geliştiricilerinize müşteri olarak davrandığınız ve oyunu kuruluşunuzun içinde değiştiren belirli bir yaklaşımı fiilen kullanmaya iter. Bilirsiniz, Amazon'dan öğrendiğim bir şey var ki, içsel olsa bile, dışsallaştırmayı göz önünde bulundurarak bir şey inşa ederseniz, büyük olasılıkla dahili geliştiricilerinizi çok daha mutlu edeceksiniz. Bu nedenle, Goldman içindeki bu felsefe değişikliğinin ve kendi teknolojimizi gerçekte nasıl çalıştırdığımızın, bu ürünleri harici olarak sunabilmenin yararına dönüşmesi ilginç, bence bu gerçekten iyi bir sinerji.

Peter: Tamam aşkım. Onu orada bırakmak zorunda kalacağız, Marco için ayırabileceğimiz tek zaman bu, bize katıldığınız için çok teşekkürler.

ayar: Çok teşekkür ederim, minnettarım.

Peter:  Umarım programı beğenmişsinizdir, dinlediğiniz için çok teşekkür ederim. Lütfen devam edin ve seçtiğiniz podcast platformunda gösteriye bir inceleme yapın ve arkadaşlarınıza ve meslektaşlarınıza bundan bahsedin.

Her neyse, o notta, imzayı atacağım. Dinlediğiniz için çok teşekkür ederim. Hoşçakal.

(müzik)

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://news.fintechnexus.com/podcast-433-marco-argenti-of-goldman-sachs/