BBVA ส่งมอบพลังของ “AI สำหรับทุกคน ในทุกหนแห่ง” ด้วยการใช้ OpenAI

เมื่อ ChatGPT เปิดตัวในช่วงปลายปี 2565 BNY ได้ตัดสินใจครั้งสำคัญในการนำ Generative AI มาใช้ทั่วทั้งองค์กร แทนที่จะจำกัดการทดลองไว้เพียงกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีไม่กี่คน บริษัทได้จัดตั้งศูนย์กลางด้าน AI พร้อมเปิดตัว Eliza ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการใช้งานและให้ความรู้ด้าน AI ภายในองค์กร รวมถึงฝึกอบรมพนักงานให้ใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ

“คติประจำใจของเราคือ ‘AI สำหรับทุกคน ในทุุกหนแห่ง และในทุกๆ สิ่ง’” Sarthak Pattanaik ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูลและ AI ของ BNY กล่าว “เทคโนโลยีนี้มีการเปลี่ยนแปลงที่ทรงพลังมาก และเราตัดสินใจใช้แนวทางที่อิงกับแพลตฟอร์มในการดำเนินการ”

ปัจจุบันแพลตฟอร์มดังกล่าวนำไปใช้งานจริงแล้วกว่า 125 เคส โดยมีพนักงานกว่า 20,000 คนที่กำลังสร้างเอเจนต์อย่างจริงจัง

นับตั้งแต่เริ่มต้น Eliza ถูกออกแบบมาให้เป็นมากกว่าแค่เครื่องมือ โดยเป็นระบบการทำงานที่ผสานระเบียบการกำกับดูแลที่เข้มงวดของ BNY เข้ากับโมเดลชั้นนำ ซึ่งรวมถึงโมเดลระดับแนวหน้าจาก OpenAI เพื่อช่วยให้พนักงานสร้างสรรค์งานได้อย่างปลอดภัยและมั่นใจ

“เราไม่ได้สร้างแค่โปรเจกต์” Pattanaik กล่าว “เรากำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของธนาคาร”

BNY มีบทบาทสำคัญเชิงระบบต่อเศรษฐกิจโลก ทั้งในด้านการบริหารจัดการ การเคลื่อนย้าย และการดูแลรักษาทรัพย์สิน ข้อมูล รวมถึงกระแสเงินสด ครอบคลุมตลาดต่างๆ มากกว่า 100 แห่ง ในฐานะสถาบันการเงินที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ซึ่งดูแลและบริหารจัดการสินทรัพย์มูลค่ากว่า 57.8 ล้านล้านดอลลาร์ ความเชื่อมั่นจึงเป็นสิ่งสำคัญสูงสุดที่ไม่อาจต่อรองได้

“เราเป็นเสมือนระบบหมุนเวียนโลหิตที่หล่อเลี้ยงระบบนิเวศของอุตสาหกรรมบริการทางการเงินระดับโลก” Pattanaik กล่าว “และด้วยมุมมองดังกล่าว เราจึงต้องมั่นใจว่าความไว้วางใจเป็นส่วนหนึ่งของทุกสิ่งที่เราทำ”

ด้วยระดับความรับผิดชอบเช่นนี้ เราไม่สามารถนำ AI มาใช้แบบคิดทีหลัง หรือมองว่าเป็นเพียงการทดลองได้ BNY ต้องการแนวทางที่สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับความรับผิดชอบ

กุญแจสู่ความสำเร็จของ Eliza คือโมเดลการกำกับดูแลที่สนับสนุนการขยายขนาดโดยไม่ทำให้การทดลองช้าลง “บางคนอาจมองว่าการกำกับดูแล AI เป็นอุปสรรค แต่จากประสบการณ์ของเรา มันเป็นตัวช่วยสำคัญ” Watt Wanapha รองผู้บริหารฝ่ายกฎหมายและที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีกล่าว “การบริหารจัดการที่ดีทำให้เราสามารถดำเนินการได้รวดเร็วขึ้นมาก”

ที่ BNY มีกลุ่มสหวิทยาการหลายกลุ่มที่พบกันเป็นประจำเพื่อทบทวนและพิจารณากรณีการใช้งาน AI ใหม่ๆ

• คณะกรรมการตรวจสอบการใช้ข้อมูลที่ประกอบด้วยผู้บริหารจากทุกภาคส่วน ไม่ว่าจะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา ความปลอดภัยทางไซเบอร์ งานวิศวกรรม การบริหารจัดการข้อมูล การคุ้มครองความเป็นส่วนตัว ความร่วมมือกับหน่วยงานภายนอก และด้านอื่นๆ
• คณะกรรมการพิจารณาการปล่อยผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นการรวมกลุ่มทีมงานที่เกี่ยวข้องและหน่วยงานเพิ่มเติม เพื่อทบทวนโครงการต่างๆ อีกครั้งก่อนจะนำไปใช้งานจริง
• สภาคณะกรรมการ AI ขององค์กร ทำหน้าที่กำกับดูแลในระดับบริหารและปรับนโยบายให้สอดคล้องกันทั่วทั้งบริษัท

ข้อมูลเชิงลึกจากคณะกรรมการพิจารณาการใช้ข้อมูลจะถูกส่งต่อให้สภา AI ทุกวัน เพื่อให้ทางสภาประเมินสถานการณ์ที่มีผลกระทบสูงหรือรูปแบบใหม่ๆ “พวกเราต้องปรับเปลี่ยนและพัฒนาไปพร้อมๆ กับการทำงาน” Wanapha กล่าว “ในขณะที่การนำไปใช้งานแพร่หลายมากขึ้นและเทคโนโลยีโมเดลปรับเปลี่ยนไป เราต้องหมั่นตรวจสอบโครงการ AI อย่างสม่ำเสมอเพื่อคงมาตรฐานความแม่นยำให้คงที่”

สิ่งที่ทำให้แนวทางของ BNY แตกต่างออกไป คือการที่ระบบกำกับดูแลถูกผนวกเข้าเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือการทำงานอย่างสมบูรณ์ ภายในระบบ Eliza ทั้งการเขียนคำสั่ง การพัฒนาเอเจนต์ การเลือกโมเดล และการแบ่งปันข้อมูล ล้วนเกิดขึ้นภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีการกำกับดูแลอย่างเข้มงวด

"Eliza ผนวกการกำกับดูแลในระดับระบบ" Wanapha อธิบาย “เป็นมาตรฐานการอนุญาต ความปลอดภัย และการกำกับดูแลในทุกโมเดลและเครื่องมือ เพื่อให้มั่นใจว่าทุกเวิร์กโฟลว์มีระดับการป้องกันเท่ากัน”

ที่ BNY การกำกับดูแลไม่ใช่แค่เรื่องการตรวจสอบ แต่เป็นวิธีที่พนักงานมีส่วนร่วมกับ AI ในทุกวัน ระบบของ Eliza กำหนดให้การใช้งานต้องเป็นไปตามหลักความรับผิดชอบตั้งแต่เริ่ม พนักงานทุกคนต้องผ่านการฝึกอบรมภาคบังคับก่อนจึงจะเริ่มใช้งานได้ ซึ่งความรู้พื้นฐานนี้จะได้รับการต่อยอดผ่านการอบรมเพิ่มเติม เครื่องมือสนับสนุน โจทย์ทดสอบทักษะ และการสนับสนุนจากชุมชน ปัจจุบันบริษัทมีพนักงานถึง 99% ที่ผ่านการฝึกอบรมด้าน Gen AI พร้อมทั้งยังมีโครงการสนับสนุนการเรียนรู้ในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นรองรับอยู่

“เราได้นำเสนอโซลูชันการเรียนรู้หลากหลายรูปแบบ เพื่อให้สอดคล้องกับระดับความพร้อมของแต่ละคน และช่วยพาทุกคนก้าวไปข้างหน้าร่วมกันบนเส้นทางนี้” Michelle O’Reilly หัวหน้าฝ่ายความสามารถระดับโลกกล่าว

หนึ่งในโครงการที่โดดเด่นคือ “Make AI a Habit Month” ซึ่งเป็นชุดการอบรมวันละ 7 นาที ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างความมั่นใจในการเขียนพรอมต์ การสร้างเอเจนต์ และการแลกเปลี่ยนความรู้ระหว่างเพื่อนร่วมงาน “จากเดือนนี้เราเห็นการเพิ่มขึ้น 46% ในจำนวนเอเจนต์ที่ผู้คนกำลังสร้าง” O’Reilly ล่าว

รูปแบบการเสริมสร้างศักยภาพนี้ช่วยปลดล็อกการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมในวงกว้าง “พนักงานรู้สึกว่ามีอำนาจในการตัดสินใจเพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ด้วยตนเอง” Pattanaik กล่าว “พวกเรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมในวิธีการทำงานของทีมต่างๆ”

วัฒนธรรมดังกล่าวสะท้อนให้เห็นผ่านกิจกรรมอย่างแฮกกาธอนระดับองค์กร ซึ่งทีมจากฝ่ายกฎหมาย ฝ่ายขาย และวิศวกรรม มาร่วมสร้างสรรค์ผลงานเคียงข้างกัน “เราเพิ่งมีการจัดงานแฮกกาธอนกับฝ่ายขายไป” Ed Fandrey หัวหน้าฝ่ายขายและการจัดการความสัมพันธ์กล่าว “แม้จะไม่มีคนจากฝ่ายไอทีหรือเทคโนโลยีอยู่ในงานเลย แต่ทุกคนรู้สึกเหมือนตัวเองเป็นนักพัฒนา”

คลื่นลูกแรกของเอเจนต์ที่พัฒนาใน Eliza ร่วมกับ AI Hub และแผนกต่างๆ ของ BNY แสดงให้เห็นว่าทีมสามารถเปลี่ยนแนวคิดให้เกิดผลลัพธ์ได้รวดเร็วเพียงใด:

• ผู้ช่วยตรวจสอบสัญญา: ช่วยลดเวลาการตรวจสอบทางกฎหมายลง 75% จาก 4 ชั่วโมงเหลือเพียง 1 ชั่วโมง สำหรับสัญญาจ้างคู่ค้ากว่า 3,000 ฉบับในแต่ละปี
• เอเจนต์อัจฉริยะฝ่ายทรัพยากรบุคคล: ช่วยให้คำตอบที่รวดเร็วเกี่ยวกับสวัสดิการและนโยบายต่างๆ ลดการส่งคำร้องด้วยตนเอง พร้อมทั้งเพิ่มความสม่ำเสมอและความแม่นยำของข้อมูล

โครงการในช่วงแรกเหล่านี้ได้จุดประกายการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรม “ก่อนหน้านี้ การทำงานร่วมกันหมายถึงการมีการประชุมมากขึ้น” O’Reilly กล่าว ในปัจจุบันนี้มันหมายถึงการทดลองร่วมกัน การแบ่งปันคำสั่ง การทดสอบเอเจนต์ และการเรียนรู้จากการลงมือทำ แนวคิดนั้นสร้างวงล้อแห่งนวัตกรรม โดยที่เอเจนต์ของทีมหนึ่งมักจะกลายเป็นรากฐานของอีกทีมหนึ่ง

Eliza ถูกออกแบบมาสำหรับการทำงานอย่างอิสระภายใต้การควบคุม และในช่วงแรกอนุญาตให้สร้างเอเจนต์แบบส่วนตัวเท่านั้น ตอนนี้เอเจนต์ที่สร้างโดยบางทีมและบทบาทบางอย่างสามารถแชร์กับเพื่อนร่วมงานได้สูงสุดสิบคน ช่วยส่งเสริมการใช้งานซ้ำและการขยายขนาด ผลลัพธ์ที่ได้คือเครื่องมือ AI กว่า 125 รายการที่ใช้งานในทุกสายธุรกิจหลักซึ่งรวมถึง:

• ระบบแนะนำโอกาสทางธุรกิจ: ช่วยสร้างข้อมูลเชิงลึกและโอกาสที่เหมาะสม เพื่อนำเสนอและหารือร่วมกับลูกค้า
• เอเจนต์วัดประสิทธิภาพ: สรุปข้อมูลการใช้งานและผลการดำเนินงานของแพลตฟอร์มการเรียนรู้ โดยมีการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างเป็นระบบ
• เอเจนต์วิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยง: ใช้การค้นคว้าข้อมูลลึกเพื่อระบุสัญญาณความเสี่ยงที่เริ่มก่อตัวขึ้นในกลุ่มพอร์ตการลงทุน ช่วยให้นักวิเคราะห์รับมือได้ทันท่วงทีก่อนที่ปัญหาจะบานปลาย

Eliza ยังได้นำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับเอเจนต์ AI ขั้นสูงที่ BNY เรียกว่า “พนักงานดิจิทัล” ซึ่งมีทั้งตัวตน ระบบควบคุมการเข้าถึง และกระบวนการทำงานเฉพาะด้าน พนักงานดิจิทัลจัดการทุกอย่างตั้งแต่การตรวจสอบคำสั่งชำระเงินไปจนถึงการเพิ่มความปลอดภัยของโค้ด

“ตอนนี้จะต้องลงมือจัดการบางงานด้วยตนเองตั้งแต่ต้น บทบาทของผู้ปฏิบัติงานกลับเปลี่ยนมาเป็นผู้ฝึกสอนและผู้คอยพัฒนาความรู้ให้กับพนักงานดิจิทัลแทน” Pattanaik กล่าว

กลุ่มพนักงานที่ BNY เลือกกำลังทดลองใช้งาน ChatGPT Enterprise เพื่อเสริมศักยภาพให้ทีมด้วยความสามารถในการค้นคว้าข้อมูลเชิงลึก สำหรับค้นหาวิธีการทำงานรูปแบบใหม่ร่วมกับ AI

การค้นคว้าข้อมูลเชิงลึกช่วยให้สามารถให้เหตุผลหลายขั้นตอนจากข้อมูลภายในและภายนอกได้ ซึ่งสนับสนุนกรณีการใช้งานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การวางแผนสถานการณ์ และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

“ผมใช้ทุกวัน” Watt Wanapha รองที่ปรึกษาทั่วไปกล่าว “หากผมกำลังรับมือกับประเด็นทางกฎหมายใหม่ๆ ผมจะใช้การค้นคว้าข้อมูลเชิงลึกเป็นคู่คิดในการทำงาน เพื่อช่วยประเมินว่ามีคำถามไหนที่ผมยังไม่ได้นึกถึงบ้าง”

สำหรับทีมที่ต้องติดต่อกับลูกค้า การค้นคว้าข้อมูลเชิงลึกกำลังเข้ามาปรับเปลี่ยนรูปแบบการเตรียมความพร้อมก่อนการเจรจาและการกำหนดทิศทางกลยุทธ์ เมื่อใช้งานร่วมกับเอเจนต์ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นจะสามารถนำไปปฏิบัติได้ทันที ทั้งการติดตามผล การร่างข้อความติดต่อ หรือการกำหนดตารางงานขั้นต่อไปในระบบของลูกค้าโดยตรง

เมื่อใช้งานร่วมกับเลเยอร์ผู้ดูแลระบบของ Eliza ความก้าวหน้าเหล่านี้จึงกลายเป็นรากฐานสำคัญสำหรับพนักงานดิจิทัลที่ทำงานได้ด้วยตนเอง ซึ่งสร้างขึ้นโดยมีระบบการอนุญาต การกำกับดูแล และการติดตามข้อมูลทางไกลเป็นหัวใจหลัก เป้าหมายใหม่ในอนาคตอันใกล้กำลังเผยโฉมให้ได้เห็นแล้ว

“เรายังคงพัฒนาความสามารถให้ก้าวไปไกลกว่าการดึงข้อมูลความรู้และการให้เหตุผล” Pattanaik กล่าว “หัวใจสำคัญคือการเชื่อมโยงข้อมูลและองค์ความรู้จากทั่วทั้งองค์กรเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละราย”

กลยุทธ์ด้านการกำกับดูแลของ BNY เป็นต้นแบบสำหรับทีม AI ระดับองค์กรที่ต้องดำเนินงานในสภาพแวดล้อมที่ต้องการความปลอดภัยสูง:

• ใช้ประโยชน์จากกรอบการบริหารความเสี่ยงที่มีอยู่: แทนที่จะสร้างการกำกับดูแลเฉพาะสำหรับ Generative AI ขึ้นมาใหม่ทั้งหมด BNY ได้ขยายกระบวนการทางกฎหมายและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มแข็งให้ครอบคลุมกรณีการใช้งานใหม่ๆ
• การสร้างความรับผิดชอบร่วมกัน: คณะที่ปรึกษาจากหลากหลายสายงานจะร่วมกันตรวจสอบกรณีการใช้งาน AI เพื่อให้มั่นใจว่ามีการพิจารณาความเสี่ยงเฉพาะด้านแบบเรียลไทม์
• การทำให้การกำกับดูแลมีความโปร่งใสและเข้าถึงได้ง่าย: อินเทอร์เฟซของ Eliza กำหนดให้มีการติดแท็ก การติดตามข้อมูลทางไกล ขั้นตอนการอนุมัติ และการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง โดยไม่เพิ่มภาระในการทำงานด้วยตนเองให้กับผู้ใช้งานทั่วไป
• การลงทุนในด้านวัฒนธรรมและความสม่ำเสมอ: พนักงานเกือบ 99% ผ่านการอบรมด้านการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ และได้รับสิทธิ์เข้าใช้งาน Eliza เรียบร้อยแล้ว “หากคุณยังไม่เข้าใจการทำงานของ AI และระบบแพลตฟอร์ม คุณจะไม่มีทางประเมินความเสี่ยงและมองเห็นศักยภาพในการพัฒนาได้อย่างรอบด้าน” Wanapha กล่าว
• เลือกสร้างสรรค์ร่วมกับพันธมิตรที่ใช่: “ในโลกของ AI เราทุกคนต่างกำลังเผชิญกับคำถามใหม่ๆ ที่ยังไม่มีคำตอบ ดังนั้นการมีพันธมิตรที่เหมาะสมและมีช่องทางการสื่อสารที่เปิดกว้างจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง” Wanapha กล่าว

การผสมผสานระหว่างความรับผิดชอบภายในองค์กรและพันธมิตรภายนอกยังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้การเติบโตต่อไป “เป็นการผสมผสานที่ยอดเยี่ยมระหว่างการวิจัยของ OpenAI และกรณีสำหรับธุรกิจที่มีเป้าหมายของ BNY” Pattanaik กล่าว