~2 weeks
产品发布周期从约 6 个月缩短至约 2 周
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从客户需求到生产部署的周期
伦敦证券交易所集团 (LSEG)（在新窗口中打开） 处于全球金融市场的核心地带。作为全球领先的金融市场基础设施与数据提供商，LSEG 的业务遍及约 190 个市场，为超过 4 万家机构客户及 40 万名终端用户提供坚实后盾。
多年来，LSEG 在人工智能与机器学习领域持续投入重金，以此驱动复杂的金融模型与数据分析。然而，生成式 AI 的崛起带来了全新机遇：它不仅能改良现有系统，更能彻底颠覆人们与数据交互、生成洞察以及制定决策的方式。
公司面临的挑战显而易见。尽管拥有先进的基础设施，但在整个组织内部，知识型工作仍大量依赖人工信息整合，工作流呈碎片化，不仅极其耗时，更拖慢了洞察生成的节奏并限制了大规模扩展的能力。
“AI 带来了重大变革。但真正的转型，发生在你开始重新思考如何解决问题，而不仅仅是如何执行任务的时候。”
在此背景下，OpenAI 顺理成章地成为了出色的合作伙伴 — 它带来了强大的基座模型、直观的用户交互界面，以及一个正被 LSEG 客户群广泛采纳的活跃生态。
LSEG 拥抱生成式 AI 的策略十分明确：从真实的业务痛点切入，并负责任地稳步推进大规模落地。
公司之所以选择 OpenAI，是基于其卓越的模型质量、完善的企业级应用就绪度，以及与客户需求的高度契合。由于许多 LSEG 客户已在日常业务中使用 ChatGPT，这就自然而然地催生了一个契机：将 LSEG 可靠、权威的数据无缝接入这些现有的工作流中。
“这造就了一场水到渠成的合作，”AI 产品集团总监 Max Grigoryev 表示。“我们既能显著提升内部的运营效率，又能让客户在他们早已习惯的办公环境中更便捷地使用我们的数据。”
LSEG 在全公司范围内全面部署了 ChatGPT Enterprise 及 OpenAI API，短短几周内便赋能全球数千名员工。产品、工程、研究及运营等各个团队纷纷开始利用 AI 起草分析报告、整合市场数据、构建产品原型，并全面梳理、优化内部工作流。
比如，分析师如今正借助 ChatGPT 来提炼海量的金融与市场资讯。这大幅缩减了前期调研的时间成本，加快了洞察的产出。产品团队则利用 AI 敏捷构建新功能原型；而业务团队在起草客户沟通函件及各类文档时，效率也得到了提升。
与此同时，LSEG 从一开始就将合规治理根植于底层架构中。这套机制涵盖了模型评估框架、针对关键输出的“人机协同” (human-in-the-loop) 审查流程，以及极为严苛的数据隐私与安全管控标准。
“我们的初衷不是限制员工，而是为了更好地赋能他们，”Max 解释道。“我们要为团队提供能让他们跑得更快的工具，同时确保这趟高速列车始终行驶在安全合规的轨道上。”
在基层员工高涨热情的驱动下，AI 工具的普及率迅速攀升。早期用户在业务中取得立竿见影的成效，这在跨越不同团队与地域的组织网络中产生了示范效应。
“过去，客户对一个项目的心理预期往往是 9 个月；而现在，他们希望在几周甚至几天内就能看到成果。这种认知层面的转变是极具颠覆性的。”
员工在处理复杂任务时，对 ChatGPT 的准确性给予了高度评价。高质量输出的加速以及人工介入环节的减少，为他们节省了大量时间。
“ChatGPT 带来的改变在于：我们可以更轻松地将最佳实践规模化，以更快的速度完成任务，并依然能将我们所看重的专业标准与技能要求融入其中，”LSEG 企业级 AI 业务负责人 Emily Prince 表示。“这不仅是效率层面的巨大飞跃，更打破了人们创造性解决问题的天花板。”
成效：
- 产品发布周期从 3-6 个月大幅缩短至 2 周
- 仅用数周时间便赋能全球数千名员工
- 客户交付周期缩短，从提出需求到上线生产环境仅需约 4 周
- 依托更快捷的资料调研与信息整合，分析师生产力显著提升
- 打破部门壁垒，通过加速跨职能信息流转，全面优化协作效率
- 创新势能大幅释放，从创意构想到原型落地的时间缩短至几小时
“回望过去，受制于监管、合规、法务、网络安全及交付标准等多重羁绊，产品推向市场往往需要耗费三到六个月。如今，在面向 AI 场景进行适配改造后，我们许多产品都已步入了两周一次的发布周期。”
- 重构工作流，而不仅局限于任务本身：最显著的收益源自于打破并重新设计现有工作模式
- 尽早布局，广泛赋能：在大范围内开放工具权限，可提升团队的学习速度与应用深度
- 兼顾速度与信任：坚固的合规治理体系有助于实现更快、更安全的创新
- 鼓励试错精神：当赋予员工充分的信任去探索未知时，创新便会自然涌现
- 摒弃极端思维：深思熟虑、权责对等的应用策略，才是驾驭 AI 的更佳路径
“最具影响力的员工不仅在使用 AI — 他们还在彻底挑战自己的工作方式。”
- 从高价值、低风险的场景破局：对于 LSEG 而言，严密的治理机制是实现安全、大规模扩展的关键。
- 全力支持早期尝鲜者：当业务价值能被直观看见时，AI 落地在 LSEG 内部便迎来了爆发式增长。
- 坚定投入培训与赋能：最佳应用场景，往往是用户在实战中自发摸索出来的。
- 对成果交付保持严苛标准：在大规模推广之前，必须对“何为成功”建立起清晰、可衡量的共识。
如今，LSEG 的目标已不再局限于单点上的员工效率提升，而是向着更深层次的工作流级 AI 应用演进。这包括将 AI 能力直接内嵌至投研分析流程、产品研发体系，以及直接面向客户交付的解决方案之中。
其重点战略之一在于，借助“模型上下文协议”(Model Context Protocol) 等机制，将 OpenAI 模型与 LSEG 的权威数据进行融合 — 让客户在 AI 交互的工作流中，就能直接获取到高度精准且完全可验证的市场资讯。
“我们的客户最在意的，就是从获取信息到形成洞察的时间差 — 他们需要更快、更准地做出决策，”Max 表示。“这正是我们的努力方向。”
展望未来，LSEG 认为最大的机遇蕴藏于“规模化”之中：赋能全球员工队伍及庞大客户群，让他们在思考、构建及决策的每一个环节，都能充分发挥 AI 的潜能。
“试想一下，当 2.7 万名员工满怀信心地拥抱 AI，他们汇聚而成的合力将何等惊人。我们已经见证了诸多骄人的成果，未来将会更加精彩。”
