BNY veido “MI visiem, visur” ar OpenAI

Kad 2022. gada beigās tika palaists ChatGPT, BNY pieņēma izšķirošu soli, lai ieviestu ģeneratīvo mākslīgo intelektu visā uzņēmumā. Tā vietā, lai eksperimentēšanu ierobežotu ar tikai dažiem tehnoloģiju speciālistiem, uzņēmums izveidoja MI centru, uzsāka iekšēju MI izvietošanas un izglītības platformu, ko sauc par Eliza, un apmācīja savus darbiniekus atbildīgā MI izmantošanā.

“Mūsu mantra ir "MI visiem, visur un visā",” saka Sarthak Pattanaik, BNY galvenais datu un mākslīgā intelekta vadītājs. “Šī tehnoloģija ir pārāk transformējoša, un mēs nolēmām izmantot platformas pieeju izpildei.”

Šī platforma pašlaik atbalsta vairāk nekā 125 aktīvus izmantošanas gadījumus, ar 20 000 darbiniekiem, kas aktīvi veido aģentus.

No paša sākuma Eliza tika izstrādāta ne tikai kā rīks, bet arī kā darba sistēma, apvienojot BNY pārvaldības stingrību ar vadošajiem modeļiem, tostarp OpenAI robežšķirtnes modeļiem, lai palīdzētu darbiniekiem droši un pārliecinoši veidot.

"Mēs neveidojam blakus projektus," saka Pattanaik. Mēs mainām bankas procesu veidu.

BNY ieņem sistēmiski nozīmīgu lomu globālajā ekonomikā, pārvaldot, pārvietojot un aizsargājot aktīvus, datus un naudu vairāk nekā 100 tirgos. Kā vienai no pasaules lielākajām finanšu institūcijām ar vairāk nekā 57,8 triljoniem USD aktīvu glabāšanā un/vai administrēšanā, uzticība ir obligāts kritērijs.

"Mēs esam kā asinsrites sistēma globālajā finanšu pakalpojumu ekosistēmā," saka Pattanaik. Un no šī skatpunkta mums jānodrošina, ka uzticība ir iekļauta visā, ko darām.

Ar šādu atbildības līmeni mākslīgā intelekta ieviešana nevar būt rezerves variants vai blakus eksperiments. BNY bija nepieciešama pieeja, kas līdzsvaro inovācijas ar atbildību.

Eliza panākumu atslēga ir pārvaldības modelis, kas atbalsta mērogošanu, nepalēninot eksperimentēšanu. “Daži varētu uzskatīt MI pārvaldību par šķērsli, bet mūsu pieredzē tā ir bijusi veicinošs faktors,” saka Vats Vanafa (Watt Wanapha), Juridiskais vadītājs un galvenais tehnoloģiju padomnieks Laba pārvaldība ir ļāvusi mums daudz ātrāk virzīties uz priekšu

BNY ir vairākas starpdisciplināras grupas, kas regulāri tiekas, lai pārskatītu un apsvērtu jaunus mākslīgā intelekta lietošanas gadījumus.

• Datu izmantošanas pārskata padome, kas apvieno dažādu jomu vadītājus intelektuālā īpašuma tiesību, kiberdrošības, inženierijas, datu, privātuma, trešo pušu attiecību un citās jomās.
• Mākslīgā intelekta izlaišanas padome, kas saskaņo līdzīgas komandas un papildu grupas, lai pārskatītu iniciatīvas pirms to ieviešanas ražošanā.
• Korporatīvā MI padome, kas nodrošina augstākā līmeņa pārraudzību un politikas saskaņotību visā uzņēmumā.

Ieskats no datu izmantošanas pārskata padomes katru dienu plūst uz MI padomi, kas pēc tam izvērtē augstas ietekmes vai jaunas situācijas. “Mums nācās veikt iterāciju darba gaitā,“ norāda Vanafa. “Tā kā mūsu lietošanas gadījumi paplašinās un modeļi mainās, mums pastāvīgi jānovērtē MI projekti, lai saglabātu precizitāti.”

BNY pieeju padara atšķirīgu tas, kā pārvaldība ir pilnībā integrēta rīkos. Platformā Eliza visa uzvedņu izveide, aģentu izstrāde, modeļa izvēle un koplietošana notiek pārvaldītā vidē.

Wanafa skaidro: "Eliza iestrādā pārvaldību sistēmas līmenī." Tā standartizē atļaujas, drošību un uzraudzību visos modeļos un rīkos, nodrošinot, ka katra darbplūsma atbilst vienādam aizsardzības līmenim.

BNY pārvaldība nav tikai uzraudzība – tas ir veids, kā darbinieki ikdienā sadarbojas ar mākslīgo intelektu. Eliza ir izstrādāta, lai nodrošinātu atbildīgu lietošanu. Visi darbinieki pabeidz obligātās mācības, pirms viņi var to izmantot, un šis pamats tiek nostiprināts ar papildu mācībām, rīkiem, izaicinājumiem un kopienas atbalstu. Pašlaik uzņēmums ir apmācījis 99% sava darbaspēka ģeneratīvā MI jomā, un ir pieejamas arī daudzas padziļinātas tālākizglītības iespējas.

"Mēs ieviesām vairākus dažādus mācību risinājumus, lai satiktu cilvēkus tur, kur viņi ir, un lai kļūtu pat viņu pavadoņiem ceļā," saka Mišela O'Reilija (Michelle O’Reilly), globālā talantu vadītāja

Viena izcila iniciatīva: padarīt MI par ieradumu mēnesi - ikdienas septiņu minūšu mācību sērija, kas paredzēta, lai veidotu pārliecību uzvedņu veidošanā, aģentu izstrādē un pieredzes apmaiņā ar kolēģiem. "No šī mēneša mēs novērojām 46% pieaugumu aģentu skaitā, kurus cilvēki veido," norāda O’Reilly

Šis iespēju sniegšanas modelis ir veicinājis plašākas pārmaiņas. “Cilvēki jūtas spējīgi paši risināt problēmas,” saka Pattanaiks. “Mēs redzam kultūras maiņu tajā, kā darbojas komandas.”

Šī kultūra izpaužas tādos notikumos kā bankas mēroga hakatoni, kur komandas no Juridiskās, Pārdošanas un Inženierijas nodaļām strādā plecu pie pleca. "Mums nesen bija hakatons Pārdošanas nodaļā," saka Eds Fendrijs (Ed Fandrey), Pārdošanas un attiecību vadības vadītājs IT vai tehnoloģiju speciālisti nebija klāt, bet visi jutās kā izstrādātāji.

Pirmais aģentu vilnis, kas tika izveidots platformā Eliza sadarbībā ar MI centru un dažādām BNY nodaļām, parādīja, cik ātri komandas var pārvērst idejas par ietekmi:

• Līgumu pārskatīšanas asistents: samazina juridiskās pārskatīšanas laiku par 75%, no četrām stundām līdz vienai, vairāk nekā 3000 ikgadējo piegādātāju līgumu ietvaros.
• Personāla biznesa partnera aģents: sniedz ātras atbildes par priekšrocībām un politiku, samazinot manuālos pieprasījumus un uzlabojot konsekvenci un precizitāti.

Šie agrīnie projekti izraisīja pārmaiņas. "Pirms tam sadarbība nozīmēja vairāk sapulču," saka O'Reilija. Tagad tas nozīmē kopīgi eksperimentēt, dalīties ar uzvednēm, testēt aģentus un mācīties darot. Šī domāšanas veida rezultātā izveidojās inovāciju spararats, kur vienas komandas aģents bieži kļuva par citas pamatu.

Izstrādāta kontrolētai autonomijai, Eliza sākotnēji atļāva tikai privātus aģentu veidojumus. Tagad aģentus, kurus izveidojušas noteiktas komandas un lomas, var koplietot ar līdz pat desmit kolēģiem, veicinot atkārtotu izmantošanu un mērogošanu. Rezultāts: vairāk nekā 125 mākslīgā intelekta rīki ražošanā visās galvenajās uzņēmumu līnijās, tostarp:

• Potenciālo klientu rekomendāciju rīks: ģenerē ieskatus un iespējas, ko piedāvāt un apspriest ar klientu.
• Mērījumu aģents: apkopo mācību platformas lietojumu un veiktspēju ar piekļuvi, kas ir atkarīga no atļaujām.
• Riska ieskatu aģents: izmanto dziļo izpēti, lai atklātu jaunus riska signālus portfeļos, palīdzot analītiķiem rīkoties, pirms problēmas saasinās.

Eliza arī ieviesa uzlabotu mākslīgā intelekta aģentu koncepciju – ko BNY sauc par “digitālajiem darbiniekiem” – ar identitātēm, piekļuves kontroles mehānismiem un īpašām darbplūsmām. Digitālie darbinieki apstrādā visu, sākot ar maksājumu instrukciju validāciju un beidzot ar koda drošības uzlabojumiem.

“Tagad, tā vietā, lai pirmajā instancē risinātu noteiktus uzdevumus, cilvēka Operatora loma ir būt par digitālā darbinieka treneri vai audzinātāju,” saka Pattanaik.

Īpaša BNY grupa eksperimentē ar ChatGPT Enterprise, nodrošinot komandas ar tādām iespējām kā dziļā izpēte, lai izpētītu jaunus veidus, kā strādāt ar mākslīgo intelektu.

Dziļā izpēte ļauj veikt daudzpakāpju spriešanu, izmantojot iekšējos un ārējos datus, kas nodrošina tādus lietojuma gadījumus kā riska modelēšana, scenāriju plānošana un stratēģiskā lēmumu pieņemšana.

“Es to lietoju katru dienu,” saka juridiskā vadītāja vietnieks Vats Vanafa. “Ja es risinu jaunu juridisku jautājumu, es izmantoju dziļo izpēti kā savu domu partneri, lai palīdzētu novērtēt, vai ir kādi jautājumi, kurus es neuzdodu.”

Klientu apkalpošanas komandām dziļā izpēte arī maina veidu, kā tās gatavojas sarunām un stratēģiskajai plānošanai. Apvienojumā ar aģentiem šos ieskatus var nekavējoties izmantot, veicot turpmākās darbības, sagatavojot uzrunas vai plānojot nākamos soļus tieši klientu sistēmās.

Kopā ar Eliza koordinatora slāni šie uzlabojumi veido pamatu autonomiem digitāliem darbiniekiem, kas veidoti ar atļauju, uzraudzību un telemetriju kā pamatelementiem. Un nākamā robeža jau ir redzama.

"Mēs turpinām attīstīties ārpus zināšanu iegūšanas un argumentācijas," saka Pattanaik. Runa ir par punktu savienošanu visā organizācijā, lai radītu jaunus produktus, kas ir personalizēti mūsu klientiem.

BNY pārvaldības stratēģija piedāvā plānu uzņēmuma MI komandām, kas orientējas drošās vidēs:

• Esošo riska sistēmu izmantošana: tā vietā, lai izveidotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta specifisku pārvaldību no nulles, BNY paplašināja savus nobriedušos juridiskos un atbilstības procesus, lai aptvertu jaunus lietošanas gadījumus.
• Kopīgas atbildības veidošana: starpfunkcionālas padomes pārskata mākslīgā intelekta lietošanas gadījumus, nodrošinot, ka jomas specifiskie riski tiek ņemti vērā reāllaikā.
• Redzama un pieejama pārvaldība: Eliza saskarne nodrošina marķēšanu, telemetriju, apstiprināšanas plūsmas un piekļuves kontroli – neapgrūtinot galalietotājus ar manuālām darbībām.
• Investīcijas kultūrā un konsekvencē: gandrīz 99% darbinieku ir pabeiguši atbildīga mākslīgā intelekta apmācību un saņēmuši piekļuvi Eliza. “Ja vien tu jau nezini, kā darbojas mākslīgais intelekts un platforma, tu nevarēsi patiesi domāt par riskiem un arī iespējām,” norāda Vanafa.
• Veidošana ar pareizo partneri: “Mākslīgā intelekta kontekstā mēs visi saskaramies ar jauniem jautājumiem, uz kuriem vēl nav atbildēts,” saka Vanafa. “Tāpēc ir ļoti svarīgi, lai būtu pareizais partneris un atvērts saziņas kanāls.”

Iekšējās atbildības un ārējās partnerības kombinācija turpina būt galvenais izaugsmes veicinātājs. Tas ir lielisks sajaukums," saka Pattanaik, "no izpētes, ko nodrošina OpenAI, un mērķtiecīgā uzņēmuma gadījuma, ko nodrošina BNY