BNY, OpenAI के साथ “हर किसी के लिए, हर जगह AI” बना रहा है

जब ChatGPT 2022 के अंत में लॉन्च हुआ, तब BNY ने पूरे एंटरप्राइज में जनरेटिव AI को अपनाने का निर्णायक कदम उठाया. कुछ टेक्नोलॉजिस्ट्स तक प्रयोग सीमित रखने के बजाय, कंपनी ने एक सेंट्रलाइज़्ड AI Hub बनाया, Eliza नाम का एक इंटरनल AI डिप्लॉयमेंट और एजुकेशन प्लेटफॉर्म लॉन्च किया, और कर्मचारियों को जिम्मेदार AI उपयोग पर ट्रेन किया.

हमारा मंत्र है 'हर किसी के लिए, हर जगह, और हर चीज़ में AI'," BNY के मुख्य डेटा और AI अधिकारी सार्थक पटनायक कहते हैं. "यह तकनीक अत्यधिक परिवर्तनकारी है, और हमने निष्पादन के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म-आधारित दृष्टिकोण अपनाने का निर्णय लिया.

यह प्लेटफॉर्म अब 125 से अधिक लाइव यूज़ केस्स को सपोर्ट करता है, जहां 20,000 कर्मचारी सक्रिय रूप से एजेंट्स बना रहे हैं.

शुरुआत से ही, Eliza को सिर्फ एक टूल नहीं बल्कि एक वर्क सिस्टम के रूप में डिज़ाइन किया गया, जो BNY की गवर्नेंस सख्ती को अग्रणी मॉडल्स—जिनमें OpenAI फ्रंटियर मॉडल्स शामिल हैं—के साथ जोड़ता है, ताकि कर्मचारी सुरक्षित और आत्मविश्वास के साथ बना सकें.

"हम साइड प्रोजेक्ट्स नहीं बना रहे हैं," पटनायक कहते हैं. "हम बैंक के काम करने का तरीका बदल रहे हैं."

BNY वैश्विक अर्थव्यवस्था में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, 100 से अधिक मार्केट्स में एसेट्स, डेटा और कैश को मैनेज, मूव और सुरक्षित करता है. दुनिया की सबसे बड़ी वित्तीय संस्थाओं में से एक होने के नाते, $57.8 ट्रिलियन से अधिक एसेट्स कस्टडी और/या एडमिनिस्ट्रेशन में होने के साथ, भरोसा अपरिहार्य है.

"हम वैश्विक वित्तीय सेवाओं के इकोसिस्टम के परिसंचरण तंत्र के समान हैं," पटनायक कहते हैं. और इस दृष्टिकोण से, हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि हम जो कुछ भी करते हैं उसमें विश्वास बनाया जाए.

इस स्तर की ज़िम्मेदारी के साथ, AI को लागू करना एक बाद की सोच या एक साइड प्रयोग नहीं हो सकता. BNY को एक ऐसे दृष्टिकोण की आवश्यकता थी जो नवाचार और जवाबदेही के बीच संतुलन बनाए.

Eliza की सफलता की कुंजी एक ऐसा गवर्नेंस मॉडल है जो प्रयोगों को धीमा किए बिना विस्तार का सपोर्ट करता है. "कुछ लोग AI गवर्नेंस को एक बाधा के रूप में देख सकते हैं, लेकिन हमारे अनुभव में, यह एक सक्षमकर्ता रहा है," वॉट वानाफा, डिप्टी जनरल काउंसल और चीफ टेक्नोलॉजी काउंसल कहते हैं. "अच्छे शासन ने हमें बहुत तेज़ी से आगे बढ़ने की अनुमति दी है."

BNY में, कई क्रॉस-डिसिप्लिनरी ग्रुप नियमित रूप से मिलते हैं, ताकि नए AI उपयोग मामलों की समीक्षा और विचार कर सकें।

• एक डेटा यूज़ रिव्यू बोर्ड, जो इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी राइट्स, साइबरसिक्योरिटी, इंजीनियरिंग, डेटा, प्राइवेसी, थर्ड-पार्टी रिलेशनशिप्स और अन्य क्षेत्रों के क्रॉस-फंक्शनल लीडर्स को एक साथ लाता है.
• एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिलीज़ बोर्ड, जो समान टीमों और अतिरिक्त समूहों को साथ लाकर प्रोडक्शन में डिप्लॉय होने से पहले इनिशिएटिव्स की फिर से समीक्षा करता है.
• एंटरप्राइज AI काउंसिल, जो पूरी कंपनी में सीनियर ओवरसाइट और पॉलिसी अलाइनमेंट प्रदान करती है.

डेटा यूज़ रिव्यू बोर्ड से इनसाइट्स रोज़ाना AI काउंसिल तक पहुंचते हैं, जो फिर हाई-इम्पैक्ट या नए सीनारियो का मूल्यांकन करता है. “हमें चलते-चलते इटरेट करना पड़ा,” Wanapha बताते हैं. “जैसे-जैसे हमारे यूज़ केस्स बढ़ते हैं और मॉडल्स बदलते हैं, हमें एक्यूरेसी बनाए रखने के लिए AI प्रोजेक्ट्स का लगातार मूल्यांकन करना पड़ता है.”

BNY के अप्रोच को अलग बनाता है कि गवर्नेंस को टूलिंग में पूरी तरह इंटीग्रेट किया गया है. Eliza के भीतर, सभी प्रॉम्प्टिंग, एजेंट डेवलपमेंट, मॉडल सेलेक्शन और शेयरिंग एक गवर्न्ड एनवायरनमेंट के अंदर होती है.

"Eliza सिस्टम स्तर पर गवर्नेंस को एकीकृत करती है," वानाफा समझाती हैं. "यह सभी मॉडलों और उपकरणों में अनुमतियों, सुरक्षा, और निगरानी को मानकीकृत करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि हर कार्यप्रवाह समान स्तर की सुरक्षा को पूरा करता है."

BNY में, गवर्नेंस सिर्फ ओवरसाइट तक सीमित नहीं है - यह तय करता है कि कर्मचारी रोज़ AI के साथ कैसे जुड़ते हैं. Eliza डिज़ाइन के माध्यम से जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित करता है. सभी कर्मचारी इसका उपयोग करने से पहले अनिवार्य ट्रेनिंग पूरी करते हैं, और इस आधार को अतिरिक्त ट्रेनिंग्स, टूल्स, चुनौतियों और कम्युनिटी सपोर्ट से मजबूत किया जाता है. अब कंपनी के 99% वर्कफोर्स को Gen AI पर ट्रेन किया जा चुका है, और कई और एडवांस्ड एनेबलमेंट अवसर उपलब्ध हैं.

"हमने कई अलग-अलग लर्निंग सॉल्यूशंस पेश किए ताकि लोगों को उनकी मौजूदा स्थिति के अनुसार मिल सकें और उन्हें इस यात्रा में साथ ला सकें," मिशेल ओ'रेली, ग्लोबल हेड ऑफ़ टैलेंट, कहती हैं.

एक प्रमुख पहल: AI को आदत बनाने का महीना, जो प्रॉम्प्टिंग, एजेंट निर्माण, और सहकर्मी साझा करने में आत्मविश्वास बढ़ाने के लिए सात मिनट की दैनिक ट्रेनिंग सीरीज़ है. "इस महीने से, हमने देखा कि लोग जो एजेंट बना रहे थे, उनकी संख्या में 46% की वृद्धि हुई है," ओ'रेली ने कहा.

इस एनेबलमेंट मॉडल ने एक व्यापक सांस्कृतिक बदलाव को संभव बनाया है. “लोग खुद समस्याएं हल करने के लिए सशक्त महसूस कर रहे हैं,” Pattanaik कहते हैं. “हम देख रहे हैं कि टीमें कैसे काम करती हैं उसमें एक कल्चर शिफ्ट आ रहा है.”

वह संस्कृति बैंक-व्यापी इवेंट्स जैसे हैकाथॉन में दिखाई देती है, जहाँ कानूनी, बिक्री, और इंजीनियरिंग की टीमें साथ-साथ निर्माण करती हैं. “हमने हाल ही में सेल्स में एक हैकाथॉन आयोजित किया था,” एड फैंड्री, सेल्स और रिलेशनशिप मैनेजमेंट के प्रमुख, कहते हैं. "कोई IT या तकनीकी लोग मौजूद नहीं थे, लेकिन हर कोई खुद को एक डेवलपर की तरह महसूस कर रहा था."

Eliza में बनाए गए पहले एजेंटों की लहर, AI हब और विभिन्न BNY विभागों के सहयोग से, यह दिखाती है कि टीमें कितनी जल्दी विचारों को प्रभाव में बदल सकती हैं:

• कॉन्ट्रैक्ट रिव्यू असिस्टेंट: लीगल रिव्यू समय को 75% तक कम करता है, चार घंटे से एक घंटे तक, हर साल 3,000+ वेंडर एग्रीमेंट्स में.
• पीपल बिजनेस पार्टनर एजेंट: बेनिफिट्स और पॉलिसीज़ पर तेज़ जवाब देता है, मैनुअल रिक्वेस्ट्स कम करता है और कंसिस्टेंसी व एक्यूरेसी को बेहतर बनाता है.

इन शुरुआती प्रोजेक्ट्स ने सांस्कृतिक बदलाव की शुरुआत की. "पहले, सहयोग का मतलब अधिक बैठकें होता था," ओ'रेली कहते हैं. आज, इसका अर्थ है मिलकर प्रयोग करना, प्रॉम्प्ट साझा करना, एजेंट्स का परीक्षण करना, और करके सीखना. उस मानसिकता ने नवाचार का एक चक्र बनाया, जिसमें एक Team का एजेंट अक्सर दूसरे के लिए आधार बन जाता है.

नियंत्रित ऑटोनॉमी के लिए निर्मित, Eliza ने प्रारंभ में केवल निजी एजेंट निर्माण की अनुमति दी. अब, कुछ टीमों और रोल द्वारा बनाए गए एजेंटों को दस सहकर्मियों के साथ शेयर किया जा सकता है, जिससे पुनः उपयोग और विस्तार को बढ़ावा मिलता है. परिणाम: प्रत्येक प्रमुख बिज़नेस लाइन में उत्पादन में 125 से अधिक AI उपकरण, जिनमें शामिल हैं:

• लीड रिकमेंडेशन इंजन: ऐसे इनसाइट्स और अवसर उत्पन्न करता है जो क्लाइंट के साथ प्रस्तावित और चर्चा करने के लिए प्रासंगिक हों.
• मेट्रिक्स एजेंट: परमिशन-अवेयर एक्सेस के साथ लर्निंग प्लेटफॉर्म उपयोग और प्रदर्शन का सारांश देता है.
• रिस्क इनसाइट्स एजेंट: डीप रिसर्च का उपयोग करके पोर्टफोलियो में उभरते जोखिम संकेतों को सामने लाता है, जिससे एनालिस्ट्स समस्याएं बढ़ने से पहले कार्रवाई कर सकें.

Eliza ने एडवांस्ड AI एजेंट्स का कॉन्सेप्ट भी पेश किया—जिन्हें BNY “डिजिटल एम्प्लॉयीज़” कहता है—जिनके पास पहचान, एक्सेस कंट्रोल्स और डेडिकेटेड वर्कफ्लो होते हैं. डिजिटल एम्प्लॉयीज़ पेमेंट इंस्ट्रक्शन वैलिडेशन से लेकर कोड सिक्योरिटी एन्हांसमेंट्स तक सब कुछ संभालते हैं.

"अब, कुछ टास्क को पहले से हैंडल करने के बजाय, ऑपरेटर का रोल डिजिटल कर्मचारी के प्रशिक्षक या पोषक के रूप में होता है," पटनायक कहते हैं.

BNY में एक चुनिंदा समूह ChatGPT Enterprise के साथ प्रयोग कर रहा है, जो टीम्स को डीप रिसर्च जैसी क्षमताओं से लैस करता है ताकि AI के साथ काम करने के नए तरीके खोजे जा सकें.

डीप रिसर्च आंतरिक और बाहरी डेटा पर बहु-चरणीय रीजनिंग को सक्षम बनाता है, जिससे जोखिम मॉडलिंग, परिदृश्य योजना और रणनीतिक निर्णय लेने जैसे उपयोग के मामले संभव होते हैं.

“मैं इसे रोज़ इस्तेमाल करता हूँ,” डेप्युटी जनरल काउंसल Watt Wanapha कहते हैं. “अगर मैं किसी नए कानूनी सवाल पर काम कर रहा हूँ, तो मैं डीप रिसर्च को अपने सोच सहयोगी की तरह इस्तेमाल करता हूँ ताकि यह समझ सकूँ कि कहीं मैं कुछ ज़रूरी सवाल पूछ तो नहीं रहा.”

ग्राहक-सामने वाली टीमों के लिए, डीप रिसर्च यह भी बदल रहा है कि वे बातचीत और रणनीतिक योजना के लिए कैसे तैयारी करती हैं. एजेंट्स के साथ मिलकर, इन जानकारियों पर तुरंत काम किया जा सकता है—अनुवर्ती कार्य शुरू करना, संपर्क संदेश तैयार करना, या ग्राहक प्रणालियों में सीधे अगले कदम तय करना.

Eliza के ऑर्केस्ट्रेटर लेयर के साथ मिलकर, ये प्रगति ऐसे ऑटोनॉमस डिजिटल एम्प्लॉइज़ की नींव बनाती है जिनके केंद्र में परमिशनिंग, ओवरसाइट और टेलीमेट्री शामिल हैं. और अगला फ्रंटियर पहले से ही दिखाई दे रहा है.

पटनायक कहते हैं, "हम ज्ञान निष्कर्षण और तर्क से परे परिपक्व होते जा रहे हैं. "यह हमारे ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत नए उत्पादों पर नवाचार करने के लिए संगठन भर में बिंदुओं को जोड़ने के बारे में है."

BNY की गवर्नेंस रणनीति सुरक्षित परिवेश में काम करने वाली एंटरप्राइज़ AI टीमों के लिए एक मार्गदर्शिका प्रदान करती है:

• मौजूदा जोखिम ढाँचों का लाभ उठाएँ: जनरेटिव AI के लिए गवर्नेंस को शुरू से बनाने के बजाय, BNY ने अपनी परिपक्व लीगल और कंप्लायंस प्रोसेसेस को बढ़ाकर नए उपयोग के मामलों को शामिल किया.
• साझा ज़िम्मेदारी बनाएँ: क्रॉस-फंक्शनल काउंसिल्स AI उपयोग के मामलों की समीक्षा करती हैं, जिससे डोमेन-विशिष्ट जोखिमों को तुरंत ध्यान में रखा जाता है.
• गवर्नेंस को स्पष्ट और सुलभ बनाएं: Eliza का इंटरफेस टैगिंग, टेलीमेट्री, अप्रूवल फ्लोज़ और एक्सेस कंट्रोल्स लागू करता है—बिना एंड यूज़र्स पर मैनुअल स्टेप्स का बोझ डाले.
• संस्कृति और स्थिरता में निवेश करें: लगभग 99% कर्मचारियों ने responsible AI ट्रेनिंग पूरी कर ली है और Eliza का एक्सेस प्राप्त कर लिया है. “जब तक आपको पहले से यह समझ नहीं है कि AI और प्लेटफॉर्म कैसे काम करते हैं, तब तक आप न तो जोखिमों और न ही संभावनाओं के बारे में सही से सोच पाएंगे,” Wanapha बताते हैं.
• सही पार्टनर के साथ निर्माण करें: “AI के साथ हम सभी ऐसे नए सवालों का सामना कर रहे हैं जिनके जवाब अभी तक नहीं मिले हैं,” Wanapha कहते हैं. “इसलिए सही पार्टनर होना और संवाद का खुला चैनल बनाए रखना बहुत ज़रूरी है.”

इन-हाउस जवाबदेही और बाहरी साझेदारी का संयोजन विकास के लिए एक प्रमुख सहायक आगे बढ़ें. "यह एक शानदार मिश्रण है," पटनायक कहते हैं, "OpenAI द्वारा प्रदान किए गए शोध और BNY द्वारा प्रदान किए गए उद्देश्यपूर्ण बिज़नेस केस का."