A BNY az „AI mindenkinek, mindenhol” programot épít az OpenAI-val

Amikor a ChatGPT 2022 végén elindult, a BNY határozott lépést tett a generatív mesterséges intelligencia vállalati szintű alkalmazása érdekében. Ahelyett, hogy a kísérletezést néhány technológusra korlátozta volna, a cég létrehozott egy központosított AI Hubot, elindított egy Eliza nevű belső AI telepítési és oktatási platformot, és felkészítette a munkatársakat a felelős AI-használatra.

„A mi mantránk az, hogy "AI mindenkinek, mindenhol és mindenben – mondja Sarthak Pattanaik, a BNY adat- és AI igazgatója. – Ez a technológia túl nagy változásokat képes maga után vonni, ezért úgy döntöttünk, hogy platformalapú megközelítést alkalmazunk a használata során.”

Ez a platform immár több mint 125 valós felhasználási esetet támogat, és 20 000 alkalmazott aktívan dolgozik ügynökök fejlesztésén.

Az Elizát kezdettől fogva nemcsak eszközként, hanem munkarendszerként tervezték, amely a BNY irányítási szigorát ötvözi a vezető modellekkel – köztük az OpenAI élvonalbeli modelljeivel –, hogy a munkatársak biztonságosan és magabiztosan dolgozhassanak.

„Nem mellékprojektet építünk – mondja Pattanaik. – Megváltoztatjuk a bank működését."

A BNY rendszerszinten fontos szerepet játszik a globális gazdaságban; több mint száz piacon kezeli, mozgatja és védi az eszközöket, adatokat és készpénzt. A világ egyik legnagyobb pénzügyi intézményeként, több mint 57,8 trillió dollárnyi letétben lévő és/vagy kezelt eszközzel, a bizalom nem alku tárgya.

„Olyanok vagyunk, mint a globális pénzügyi szolgáltatások ökoszisztémájának keringési rendszere – mondja Pattanaik. – És ebből a szempontból biztosítanunk kell, hogy a bizalom minden tevékenységünkbe beépüljön."

Ilyen szintű felelősségvállalás mellett a mesterséges intelligencia alkalmazása nem lehet utólagos gondolat vagy mellékes kísérlet. A BNY-nek olyan megközelítésre volt szüksége, amely egyensúlyt teremt az innováció és az elszámoltathatóság között.

Az Eliza sikerének kulcsa egy olyan irányítási modell, amely támogatja a skálázást, de nem lassítja a kísérlezetést. „Lehet, hogy vannak, akik az AI irányítását akadálynak tekintik, de tapasztalataink szerint ez inkább egy lehetőség – mondja Watt Wanapha, az általános jogtanácsos helyettese és vezető technológiai jogász. – A jó irányítás lehetővé tette, hogy sokkal gyorsabban haladjunk."

A BNY-nél több olyan interdiszciplináris csoport működik, amelyek rendszeresen találkoznak, hogy megvizsgálják és mérlegeljék az új AI felhasználási eseteket:

• Adathasználati felülvizsgálati testület, amely szellemi tulajdonjogok, kiberbiztonság, mérnöki terület, adatkezelés, adatvédelem, harmadik felekkel való kapcsolatok és más területek szakterületein dolgozó vezetőket fog össze.
• Egy mesterségesintelligencia-bevezetési testület, amely összehangolja a hasonló csapatokat és további csoportokat, és még a termelésbe való éles bevezetés előtt felülvizsgálják a kezdeményezéseket.
• Az Enterprise AI Tanács, amely vezetői felügyeletet és irányelvi összehangolást biztosít a vállalaton belül.

Az adatfelhasználási felülvizsgálati bizottságtól származó meglátások naponta eljutnak az AI-tanácshoz, amely ezután értékeli a nagy hatású vagy újszerű forgatókönyveket. „Ahogy haladtunk előre, iterálnunk kellett – jegyzi meg Wanapha. „Ahogy a felhasználási eseteink bővülnek, és ahogy a modell változik, folyamatosan értékelnünk kell az AI-projekteket a pontosság megőrzése érdekében.”

Ami megkülönbözteti a BNY megközelítését, az az, hogy az irányítás teljes mértékben integrálva van az eszközökbe. Az Elizában minden promptolás, ügynökfejlesztés, modellválasztás és megosztás egy szabályozott környezetben zajlik.

"Az Eliza a rendszerszintű irányítást építi be – magyarázza Wanapha. – Egységesíti az engedélyeket, a biztonságot és a felügyeletet minden modellen és eszközön, biztosítva, hogy minden munkafolyamat ugyanazt a védelmi szintet kapja.”

A BNY-nél az irányítás nem csak a felügyeletről szól, hanem arról, hogy a munkatársak miként vonódnak be a napi AI-használatba. Az Eliza eleve a kialakításával biztosítja a felelős használatot. Minden munkatárs kötelező képzésen vesz részt, mielőtt használhatná, és ezt az alapot további képzésekkel, eszközökkel, kihívásokkal és közösségi támogatással erősítik meg. A vállalat mostanra a munkaerejének 99%-át kiképezte a generatív AI-ra, és számos további fejlett képzési lehetőség is rendelkezésre áll.

„Számos különböző tanulási megoldást vezettünk be, hogy munkatársainkat ott érjük el, ahol épp tartanak, és hogy végigkísérjük őket az úton” – mondja Michelle O’Reilly, tehetségekért felelős globális vezető.

Az egyik kiemelkedő kezdeményezés a Szokj rá az AI-ra hónap, napi hétperces tréningsorozatokkal, amelynek célja, hogy bizalmat építsen a kérdezésben, az ügynöképítésben és az egymás közötti megosztásban. „Ettől a hónaptól kezdve 46%-os növekedést tapasztaltunk a munkatársak által épített ügynökök számában” – jegyzi meg O'Reilly.

Ez az engedélyezési modell szélesebb körű kulturális változást indított el. „Az emberek úgy érzik, hogy megvan a tudásuk a problémák önálló megoldására – mondja Pattanaik. „Látjuk, hogy változik a kultúra abban, ahogyan a csapatok működnek.”

Ez a kultúra olyan eseményekben jelenik meg, mint a banki szintű hackathonok, ahol a jogi, értékesítési és mérnöki csapatok egymás mellett építenek. „Nemrégiben volt egy hackathon az értékesítési osztályon – mondja Ed Fandrey, az értékesítési és kapcsolatkezelési részleg vezetője. – Nem voltak jelen IT vagy technikai szakemberek, de mindenki fejlesztőnek érezte magát.”

Az Elizában, az AI Hubbal és a különböző BNY részlegekkel együttműködésben épített első ügynökhullám megmutatta, milyen gyorsan képesek a csapatok az ötleteket hatássá alakítani:

• A Contract Review Assistant 75%-kal csökkenti a jogi felülvizsgálati időt, négy óráról egy órára, évente több mint 3 000 beszállítói megállapodás esetében.
• People Business Partner ügynök: Gyors válaszokat ad a juttatásokkal és irányelvekkel kapcsolatban, csökkentve a manuális kérések számát és javítva a következetességet és a pontosságot.

Ezek a korai projektek kulturális változást indítottak el. „Korábban az együttműködés több megbeszélést jelentett – mondja O’Reilly. – Ma azt jelenti, hogy együtt kísérletezünk, megosztjuk az utasításokat, teszteljük az ügynököket, és tanulunk a gyakorlatban." Ez a gondolkodásmód az innováció lendkerekét hozta létre, és az egyik csapat ügynöke gyakran egy másik csapat alapjává vált.

Az ellenőrzött autonómiára épített Eliza kezdetben csak magánügynökök építését tette lehetővé. Mostantól bizonyos csapatok és szerepkörök létrehozása által készített ügynökök akár tíz kollégával is megoszthatók, elősegítve az újrafelhasználást és a méretezhetőséget. Az eredmény: több mint 125 mesterséges intelligencia-eszköz van termelésben minden főbb üzletágban, többek között:

• Vezető ajánlómotor: Olyan meglátásokat és lehetőségeket generál, amelyek relevánsak az ügyfélnek való javaslattételhez és megbeszéléshez.
• Metrics Agentk: Jogosultságfüggő hozzáféréssel összegzi a tanulási platform használatát és teljesítményét.
• Risk Insights ügynök: Mély kutatást végez, hogy felszínre hozza a portfóliókban megjelenő kockázati jeleket, segítve az elemzőket abban, hogy még a problémák eszkalálódása előtt cselekedhessenek.

Az Eliza bevezette a fejlett AI-ügynökök koncepcióját is – amit a BNY „digitális alkalmazottaknak” nevez–, és identitással, hozzáférés-vezérléssel és dedikált munkafolyamatokkal rendelkeznek. A digitális alkalmazottak mindent kezelnek, a fizetési utasítások érvényesítésétől a kód biztonságának fejlesztéséig.

„Most, ahelyett, hogy első körben bizonyos feladatokat látna el, a humán operátor szerepe most az, hogy a digitális alkalmazott oktatója vagy nevelője legyen" – mondja Pattanaik.

A BNY egy kiválasztott csoportja a ChatGPT Enterprise-szal kísérletezik, és olyan képességekkel látja el a csapatokat, mint a mély kutatás, hogy új módszereket fedezzenek fel a mesterséges intelligenciával való munkavégzéshez.

A mély kutatás lehetővé teszi a többlépcsős érvelést a belső és külső adatokon, és olyan felhasználási eseteket támogat, mint a kockázati modellezés, a forgatókönyv-tervezés és a stratégiai döntéshozatal.

„Naponta használom – mondja Watt Wanapha, az általános jogtanácsos helyettese. „Ha új jogi kérdésekkel foglalkozom, a mély kutatást használom gondolkodási partnerként, hogy segítsen felmérni, vannak-e olyan kérdések, amelyeket nem teszek fel.”

Az ügyfelekkel foglalkozó csapatok számára a mély kutatás azt is megváltoztatja, hogyan készülnek fel a beszélgetésekre és a stratégiai tervezésre. Az ügynökökkel párosítva ezeket a felismeréseket azonnal fel lehet használni, nyomon követéseket indítva, megkereséseket megfogalmazva, vagy a következő lépéseket közvetlenül az ügyfélrendszereken belül ütemezve.

Az Eliza orchestrator rétegével együtt ezek a fejlesztések az autonóm digitális alkalmazottak alapjait képezik, amelyek az engedélyezés, a felügyelet és a telemetria központi elemei. És a következő élvonalbeli már látható.

„Tovább fejlődünk, meghaladjuk a puszta tudáskinyerést és következtetést – mondja Pattanaik. Arról van szó, hogy a szervezet egészében összekapcsoljuk a pontokat, hogy új, az ügyfeleink számára személyre szabott termékeket fejlesszünk."

A BNY irányítási stratégiája egy vázlatot ad biztonságos környezetekben működő vállalati AI-csapatok számára:

• Használd ki a meglévő kockázati keretrendszereket: Ahelyett, hogy a generatív AI-hoz külön irányítási rendszert hozott volna létre a semmiből, a BNY a már kiforrott jogi és megfelelőségi folyamatait terjesztette ki az új felhasználási esetekre.
• Osztozz a felelősségen: Funkcióközi tanácsok vizsgálják felül az AI felhasználási eseteket, biztosítva, hogy a terület-specifikus kockázatokat valós időben figyelembe vegyék.
• Tedd láthatóvá és elérhetővé az irányítást: A végfelhasználók manuális lépésekkel való megterhelése nélkül az Eliza felülete érvényesíti a címkézést, a telemetriát, a jóváhagyási folyamatokat és a hozzáférés-szabályozást.
• Fektess a kultúrába és a következetességbe: A munkavállalók közel 99%-a elvégezte a felelős AI képzést, és hozzáférést kapott az Eliza platformhoz. „Hacsak nem ismerjük az AI és a platform működését, nem fogjuk tudni igazán átgondolni a kockázatokat és a lehetőségeket” – jegyzi meg Wanapha.
• Építs a megfelelő partnerrel: „Az AI-jal mindannyian új kérdésekkel találkozunk, amelyekre még nem kaptunk választ” – mondja Wanapha. „Ezért nagyon fontos, hogy a megfelelő partnerrel dolgozzunk, és nyitott kommunikációs csatornát tartsunk fenn.”

A belső elszámoltathatóság és a külső partnerség kombinációja továbbra is a növekedés kulcsfontosságú elősegítője. „Ez egy nagyszerű kombináció – mondja Pattanaik –, az OpenAI által nyújtott kutatás és a BNY által biztosított céltudatos Business eset között.”