מנתונים להחלטות: כך LSEG מרחיבה שימוש בבינה מלאכותית אמינה

קבוצת הבורסה של לונדון (LSEG)⁠(נפתח בחלון חדש) ניצבת בלב השווקים הפיננסיים. כספקית עולמית מובילה של תשתיות ונתונים לשווקים הפיננסיים, היא משרתת יותר מ־40,000 לקוחות ו־400,000 משתמשי קצה בכ־190 שווקים.

במשך שנים השקיעה LSEG רבות בבינה מלאכותית ובלמידת מכונה להפעלת מודלים פיננסיים וכלי ניתוח. אבל הופעת הבינה המלאכותית היוצרת פתחה הזדמנות חדשה מיסודה: לא רק לשפר מערכות, אלא לשנות את האופן שבו אנשים עובדים עם נתונים, מפיקים תובנות ומקבלים החלטות.

האתגר היה ברור. למרות התשתית המתקדמת, עבודת הידע ברחבי הארגון עדיין כללה שילוב ועיבוד ידני של מידע, תהליכי עבודה מקוטעים ותהליכים ממושכים שהאטו את הפקת התובנות והגבילו את היכולת להרחיב את הפעילות.

בשלב הזה הפכה OpenAI לשותפה טבעית — עם מודלים רבי־עוצמה, ממשקים אינטואיטיביים וסביבת כלים שלקוחות LSEG כבר החלו לאמץ.

LSEG ניגשה לבינה מלאכותית יוצרת עם אסטרטגיה מחושבת: להתחיל מבעיות אמיתיות ולהרחיב את השימוש באחריות.

החברה בחרה ב־OpenAI בזכות איכות המודלים, המוכנות לשימוש ארגוני וההתאמה לדרישות הלקוחות. לקוחות רבים של LSEG כבר השתמשו ב־ChatGPT, וכך נוצרה הזדמנות טבעית לשלב את הנתונים האמינים של LSEG ישירות בתהליכי העבודה האלה.

"כך נוצרה שותפות טבעית", אומר מקס גריגורייב, מנהל מוצרי הבינה המלאכותית בקבוצה. "יכולנו לשפר את העבודה הפנימית שלנו, ובמקביל לעזור ללקוחות להשתמש בנתונים שלנו בסביבות שבהן הם כבר עובדים."

LSEG הטמיעה את ChatGPT Enterprise ואת ממשקי ה־API של OpenAI ברחבי הארגון, ובתוך שבועות אפשרה לאלפי עובדים ברחבי העולם להשתמש בהם. צוותי מוצר, הנדסה, מחקר ותפעול החלו להשתמש בבינה מלאכותית לניסוח דוחות, לשילוב וניתוח של נתוני שוק, ליצירת אבות־טיפוס של מוצרים ולייעול תהליכי עבודה פנימיים.

אנליסטים, למשל, משתמשים כיום ב־ChatGPT כדי לסכם כמויות גדולות של מידע פיננסי ומידע על השוק — וכך מקצרים את זמן המחקר הראשוני ומאיצים את הפקת התובנות. צוותי מוצר משתמשים בבינה מלאכותית כדי ליצור במהירות אבות־טיפוס של תכונות, ואילו צוותים עסקיים מנסחים תכתובות ללקוחות ותיעוד ביעילות רבה יותר.

במקביל, LSEG שילבה מנגנוני ממשל ובקרה כבר מההתחלה. אלה כללו מסגרות להערכת מודלים, בדיקה אנושית כחלק מתהליך העבודה על תוצרים קריטיים, ובקרות מחמירות על פרטיות הנתונים ואבטחתם.

"אנחנו לא חושבים איך להגביל אנשים — אלא איך לאפשר להם לפעול", מסביר מקס. "לתת לאנשים כלים להתקדם מהר יותר, ובו בזמן לוודא שהכול נשאר בטוח ועומד בדרישות."

השימוש התרחב במהירות, בזכות ההתלהבות שהגיעה מהעובדים עצמם. המשתמשים הראשונים הוכיחו את הערך המיידי ויצרו תנופה בקרב צוותים ובאזורים שונים בעולם.

העובדים נתנו משוב חיובי על הדיוק של ChatGPT במשימות מורכבות, ודיווחו על חיסכון ניכר בזמן בזכות תוצרים איכותיים שהתקבלו מהר יותר וצמצום העבודה הידנית.

"השינוי שהביא ChatGPT הוא היכולת להפיץ שיטות עבודה מיטביות בקלות רבה יותר, להשלים משימות מהר יותר, ועדיין לשלב בעבודה את הסטנדרטים והמיומנויות שחשובים לנו", אומרת אמילי פרינס, ראש תחום הבינה המלאכותית בקבוצת LSEG. "זו קפיצת מדרגה לא רק ביעילות, אלא גם ביכולת של אנשים לפתור בעיות ביצירתיות."

תוצאות:

• קיצור מחזורי שחרור המוצרים מ־3–6 חודשים לשבועיים

• מתן גישה לכלים לאלפי עובדים ברחבי העולם בתוך שבועות

• קיצור זמני האספקה ללקוחות לכ־4 שבועות מהבקשה ועד להעלאה לסביבת הייצור

• הגדלת התפוקה של אנליסטים באמצעות מחקר מהיר יותר ושילוב יעיל יותר של מידע

• שיפור שיתוף הפעולה בין המחלקות באמצעות האצת זרימת המידע ביניהן

• האצת קצב החדשנות, עם מעבר מרעיון לאב־טיפוס בתוך שעות

• חשבו מחדש על תהליכי עבודה, לא רק על משימות: השיפורים הגדולים ביותר נובעים מעיצוב מחדש של הדרך שבה העבודה מתבצעת

• תנו גישה רחבה כבר בשלב מוקדם: הנגשת הכלים לצוותים רבים מאיצה את הלמידה ואת אימוץ הכלים

• אזנו בין מהירות לאמון: מנגנוני ממשל ובקרה איתנים מאפשרים חדשנות מהירה ובטוחה יותר

• עודדו התנסות: חדשנות צומחת כשנותנים בעובדים אמון ומאפשרים להם לחקור

• הימנעו מקיצוניות: הגישה היעילה ביותר לבינה מלאכותית היא אימוץ שקול מתוך קבלת אחריות

• התחילו בשימושים בעלי השפעה רבה וסיכון נמוך: עבור LSEG, מנגנוני ממשל ובקרה חיוניים להרחבת השימוש בבטחה.

• תמכו במאמצים הראשונים של הכלים: אימוץ הכלים ב־LSEG הואץ כשהערך שלהם ניכר מיד.

• השקיעו בהכשרה ובהקניית כלים: השימושים המוצלחים ביותר מגיעים לעיתים קרובות מהמשתמשים עצמם.

• הציבו רף גבוה לתוצאות: הגדירו בבירור מהי הצלחה לפני שתרחיבו את השימוש.

LSEG מתקדמת כעת מעבר לשיפור הפריון האישי, לעבר יישומי בינה מלאכותית המשולבים באופן עמוק יותר בתהליכי העבודה. בין היתר, היא משלבת בינה מלאכותית ישירות בתהליכי מחקר, בפיתוח מוצרים ובפתרונות ללקוחות.

אחד המוקדים המרכזיים הוא שילוב המודלים של OpenAI עם הנתונים האמינים של LSEG באמצעות מערכות כמו Model Context Protocol שלה — כדי לאפשר ללקוחות גישה למידע מדויק שניתן לאמת, ישירות בתהליכי עבודה המבוססים על בינה מלאכותית.

"ללקוחות שלנו חשוב כמה זמן נדרש כדי להגיע לתובנה — לקבל החלטות מהר יותר ובדיוק רב יותר", אומר מקס. "וזה בדיוק מה שאנחנו מאפשרים."

במבט קדימה, LSEG רואה את ההזדמנות הגדולה ביותר שלה בהרחבת השימוש: לאפשר לעובדיה וללקוחותיה ברחבי העולם למצות את יכולות הבינה המלאכותית באופן שבו הם חושבים, יוצרים ומקבלים החלטות.