Adatoktól döntésekig: így skálázza az LSEG a megbízható AI-t
Az LSEG az OpenAI-t globális adatplatformjával ötvözi, hogy gyorsítsa a felismeréseket, az innovációt és a piacra jutást.
~2 weeks
termékkiadási ciklusok, ~6 hónapról ~2 hétre
~4 weeks
az ügyfélkéréstől az éles üzembe helyezésig
A London Stock Exchange Group (LSEG)(új ablakban nyílik meg) a pénzügyi piacok középpontjában áll. Vezető globális pénzpiaci infrastruktúra- és adatszolgáltatóként több mint 40 000 ügyfelet és 400 000 végfelhasználót támogat mintegy 190 piacon.
Az LSEG évek óta jelentős összegeket fektetett AI-ba és gépi tanulásba, hogy pénzügyi modelleket és elemzéseket működtessen. A generatív AI megjelenése azonban alapvetően új lehetőséget hozott: nem csupán a rendszerek fejlesztését, hanem annak átalakítását, ahogyan az emberek az adatokkal dolgoznak, felismeréseket hoznak létre és döntéseket hoznak.
A kihívás egyértelmű volt. A fejlett infrastruktúra ellenére a szervezeten belüli tudásmunka továbbra is kézi összegzést, széttöredezett munkafolyamatokat és időigényes folyamatokat igényelt, ami lassította a felismerések létrehozását és korlátozta a skálázhatóságot.
„Az AI ugrásszerű változás. Az igazi átalakulás azonban akkor jön el, amikor újragondoljuk, hogyan oldjuk meg a problémákat – nem pusztán azt, hogyan hajtjuk végre a feladatokat.”
Ekkor az OpenAI természetes partnerré vált: erős modelleket, intuitív felületeket és olyan ökoszisztémát hozott, amelyet az LSEG ügyfelei már elkezdtek használni.
Az LSEG átgondolt stratégiával közelített a generatív AI-hoz: valós problémákkal kezdeni, és felelősen skálázni.
A vállalat az OpenAI-t a modellminőség, a vállalati felkészültség és az ügyféligényekkel való összhang alapján választotta. Az LSEG számos ügyfele már használta a ChatGPT‑t, ami természetes lehetőséget teremtett arra, hogy az LSEG megbízható adatai közvetlenül ezekbe a munkafolyamatokba épüljenek be.
„Ez természetes partnerséget teremtett” – mondja Max Grigoryev, az AI Products csoportigazgatója. „Javíthattuk a belső működésünket, miközben segítettünk az ügyfeleknek, hogy az adatainkat azokban a környezetekben használják, ahol már amúgy is dolgoznak.”
Az LSEG a szervezet egészében bevezette a ChatGPT Enterprise-t és az OpenAI API-kat, így világszerte több ezer munkatárs számára tette elérhetővé őket néhány héten belül. A termék-, mérnöki, kutatási és üzemeltetési csapatok AI-t kezdtek használni jelentések megírásához, piaci adatok szintetizálásához, termékprototípusok készítéséhez és belső munkafolyamatok egyszerűsítéséhez.
Az elemzők például ma a ChatGPT‑t használják nagy mennyiségű pénzügyi és piaci információ összefoglalására, így kevesebb időt töltenek az előzetes kutatással, és gyorsabban jutnak felismerésekhez. A termékcsapatok AI segítségével gyorsan prototipizálnak funkciókat, míg az üzleti csapatok hatékonyabban készítenek ügyfélkommunikációt és dokumentációt.
Ezzel párhuzamosan az LSEG már a kezdetektől beépítette az irányítási kereteket. Ide tartoztak a modellértékelési keretrendszerek, a kritikus kimenetek emberi felülvizsgálata, valamint a szigorú adatvédelmi és biztonsági kontrollok.
„Nem a korlátozásban gondolkodunk, hanem abban, hogyan tegyük képessé az embereket” – magyarázza Max. „Olyan eszközöket kell adnunk az embereknek, amelyekkel gyorsabban haladhatnak, miközben minden biztonságos és szabálykövető marad.”
Az alulról jövő lelkesedés gyorsan felpörgette az elfogadást. A korai felhasználók azonnali értéket mutattak fel, ami lendületet adott a csapatok és földrajzi régiók között.
„Ahol az ügyfelek korábban arra számítottak, hogy a projektek kilenc hónapig tartanak, ma már hetekben vagy napokban várnak eredményt. Ez a szemléletváltás mélyreható.”
A munkatársak pozitív visszajelzéseket adtak a ChatGPT pontosságáról összetett feladatokban; a gyorsabb, jó minőségű eredmények és a kevesebb kézi munka egyértelmű időmegtakarítást hoztak.
„A ChatGPT‑vel az változott meg, hogy könnyebben tudjuk skálázni a bevált gyakorlatokat, gyorsabban végezhetjük el a feladatokat, és közben továbbra is beépíthetjük azokat a standardokat és készségeket, amelyek fontosak számunkra” – mondja Emily Prince, az LSEG AI-csoportvezetője. „Ez nemcsak a hatékonyságban jelent ugrásszerű változást, hanem abban is, mennyire kreatívan tudnak az emberek problémákat megoldani.”
Eredmények:
- A termékkiadási ciklusok 3–6 hónapról 2 hétre csökkentek
- Világszerte több ezer munkatárs számára vált elérhetővé néhány héten belül
- Az ügyfélkiszolgálási átfutás a kéréstől az élesítésig ~4 hétre gyorsult
- Gyorsabb kutatással és szintézissel nőtt az elemzői produktivitás
- Az információáramlás felgyorsításával javult a szakterületek közötti együttműködés
- Nőtt az innováció sebessége: az ötletek órák alatt jutnak el a koncepciótól a prototípusig
„Korábban a termékek piacra vitele gyakran három–hat hónapot vett igénybe a szabályozási, megfelelőségi, jogi, kiberbiztonsági és szállítási követelmények miatt. Most az AI általi felhasználásra adaptált termékeink közül sok kéthetes kiadási ciklusban működik.”
- Ne csak a feladatokat, a munkafolyamatokat is gondoljuk újra: a legnagyobb nyereség abból jön, ha újratervezzük, hogyan történik a munka
- Széles körű hozzáférést korán: a csapatok nagy léptékű hozzáférése gyorsítja a tanulást és az elfogadást
- Egyensúly a sebesség és a bizalom között: az erős irányítás gyorsabb, biztonságosabb innovációt tesz lehetővé
- Adjunk teret a kísérletezésnek: az innováció akkor születik, ha a munkatársak bizalmat kapnak a felfedezéshez
- Kerüljük a szélsőségeket: az AI leghatékonyabb megközelítése az átgondolt, elszámoltatható bevezetés
„A legnagyobb hatású emberek nem csupán használják az AI-t – alapjaiban kérdőjelezik meg a munkavégzésük módját.”
- Nagy hatású, alacsony kockázatú esetekkel kezdjünk: az LSEG számára az irányítás kulcsfontosságú a biztonságos skálázáshoz.
- Támogassuk a korai alkalmazókat: az LSEG-nél felgyorsult az elfogadás, amikor az érték azonnal láthatóvá vált.
- Fektessünk a képzésbe és a támogatásba: a legjobb használati esetek gyakran maguktól a felhasználóktól érkeznek.
- Legyünk igényesek az eredményekre: skálázás előtt legyen világos, hogyan néz ki a siker.
Az LSEG most az egyéni produktivitási nyereségeken túl mélyebben beágyazott, munkafolyamat-szintű AI-alkalmazások felé terjeszkedik. Ez magában foglalja az AI közvetlen integrálását a kutatási folyamatokba, a termékfejlesztésbe és az ügyfeleknek szánt megoldásokba.
Kiemelt fókusz az OpenAI-modelljeinek és az LSEG megbízható adatainak összekapcsolása olyan rendszereken keresztül, mint a Model Context Protocol, így az ügyfelek pontos, ellenőrizhető információkhoz férhetnek hozzá közvetlenül az AI-munkafolyamatokban.
„Ügyfeleinknek az számít, milyen gyorsan jutnak felismeréshez – hogy gyorsabban és pontosabban hozzanak döntéseket” – mondja Max. „Ezt tesszük lehetővé.”
Előre tekintve az LSEG a legnagyobb lehetőséget a léptékben látja: abban, hogy globális munkaerejét és ügyfeleit képessé tegye az AI teljes körű kihasználására abban, ahogyan gondolkodnak, építenek és döntenek.
„Ha elképzeljük 27 000 munkatárs együttes erejét, amint magabiztosan fordulnak az AI felé, a lehetőségek rendkívüliek. Már most erős eredményeket látunk, és még sok minden vár ránk.”
