BNY 與 OpenAI 合作，讓 AI 真正做到「人人可用、無處不在」

當 ChatGPT 於 2022 年底推出時，BNY 果斷決定在整個企業推動生成式 AI。這家公司並沒有把試驗局限於少數技術人員，而是設立中央 AI 中心，推出名為 Eliza 的內部 AI 部署及培訓平台，並為員工提供有關負責任使用 AI 的培訓。

BNY 資料與 AI 總監 Sarthak Pattanaik 表示：「我們的理念是『AI 人人可用、無處不在，並融入一切』。這項技術帶來的變革實在太深遠，因此我們決定以平台為本的方式來推進。」

這個平台現時支援超過 125 個實際應用場景，並有 20,000 名員工積極構建智能代理。

Eliza 在設計之初，就不只是一款工具，而是一套工作系統，結合 BNY 嚴謹的治理框架與領先模型（包括 OpenAI 前沿模型），協助員工在安全的前提下，有信心地進行開發。

Pattanaik 表示：「我們並不是在做一些旁支小項目。我們是在改變整間銀行的運作方式。」

BNY 在全球經濟中扮演具系統重要性的角色，在超過 100 個市場管理、調動及保障資產、數據及現金。作為全球最大型的金融機構之一，BNY 託管和/或管理的資產超過 57.8 萬億美元，因此信任絕不容妥協。

Pattanaik 表示：「我們就像全球金融服務生態系統的循環系統。從這個角度來看，我們必須確保信任融入我們所做的每一件事之中。」

在承擔這樣重大的責任下，部署 AI 不可能只是事後才考慮的安排，亦不能只作為附帶的小型試驗。BNY 需要的是一套既能推動創新、又兼顧問責的做法。

Eliza 成功的關鍵，在於其治理模式既能支援大規模推行，同時又不會拖慢試驗步伐。副總法律顧問兼首席科技法律顧問 Watt Wanapha 表示：「有些人可能會把 AI 管治視為障礙，但按我們的經驗，這反而是推動因素。良好的治理讓我們能夠走得更快。」

在 BNY，有多個跨專業團隊會定期開會，審視和討論新的 AI 應用場景：

• 資料使用審查委員會匯聚知識產權、網絡安全、工程、數據、私隱、第三方關係等不同職能的領導層。
• 人工智能發佈委員會集合相關團隊和其他小組，在各項計劃部署至生產環境前再次審視。
• 企業 AI 委員會則在整個機構層面提供高層監督和政策協調。

數據使用審查委員會的分析見解每日都會提交至 AI 委員會，由 AI 委員會評估高影響或嶄新的情境。Wanapha 指出：「我們必須一邊推進，一邊不斷調整。隨着應用場景持續擴展，而模型亦不斷轉變，我們必須持續評估 AI 項目，以維持準確度。」

BNY 這套做法與別不同之處，在於如何將管治全面整合到工具中。在 Eliza 內，所有提示詞撰寫、智能代理開發、模型選擇和分享，都在一個治理環境內進行。

Wanapha 解釋：「Eliza 在系統層面把管治機制內建其中。它把所有模型和工具的權限、安全及監督方式標準化，確保每個工作流程都達到同一水平的保障。」」

在 BNY，管治不只是監督，更是員工每天與 AI 互動的方式。Eliza 從設計上已把負責任使用納入其中。所有員工必須先完成強制培訓，才可開始使用，而這個基礎亦會透過額外培訓、工具、挑戰和社群支援進一步鞏固。公司現時已有 99% 員工完成生成式 AI 培訓，並提供更多進階的能力提升機會。

全球人才主管 Michelle O’Reilly 表示：「我們推出了多種不同的學習方案，按大家各自的起點提供支援，陪伴他們一步步走過這段歷程。」

其中一項特別突出的計劃是「Make AI a Habit Month」(AI 習慣月），這是一系列每日七分鐘的培訓，旨在提升大家在撰寫提示詞、建立智能代理，以及同儕分享方面的信心。O’Reilly 指出：「單是這一個月，我們已看到員工建立的智能代理數量增加了 46%。」

這套能力培養模式亦帶來更廣泛的文化轉變。Pattanaik 表示：「大家都感到自己更有能力親自解決問題。我們正見到團隊的運作方式出現文化轉變。」

這種文化亦體現在全銀行參與的黑客松等活動中，來自法務、銷售和工程團隊的人員並肩協作。銷售及關係管理主管 Ed Fandrey 表示：「我們最近在銷售團隊舉辦了一場黑客競賽活動。現場沒有 IT 或技術人員，但每個人都覺得自己就像開發人員一樣。」

與 AI Hub 及 BNY 不同部門協作，在 Eliza 上建立的首批智能代理，展示了團隊能夠多快把想法轉化為實際成效：

• 合約審查助手：把每年超過 3,000 份供應商協議的法律審查時間縮短 75%，由 4 小時減至 1 小時。
• 人事業務夥伴智能代理：就福利和政策提供快速答案，減少人手查詢，並提升一致性和準確度。

這些早期項目帶來了文化上的轉變。O’Reilly 表示：「以前，協作往往意味着更多會議。而現在，協作則意味着一起試驗、分享提示詞、測試智能代理，並在實踐中學習。」這種思維模式形成了創新飛輪，一個團隊建立的智能代理，往往會成為另一個團隊的基礎。

Eliza 為可受控的自主運作而設，最初只允許構建私人智能代理。現時，由特定團隊及職能建立的智能代理，已可與最多十位同事共享，進一步推動重用和擴展。成果是：各大主要業務線目前已有超過 125 款 AI 工具投入使用，包括：

• 潛在機會推薦引擎：產生適合向客戶提出及討論的相關分析見解和機會。
• 指標智能代理：在具權限感知的存取機制下，總結學習平台的使用情況和表現。
• 風險分析智能代理：透過深度研究找出投資組合中的新興風險訊號，協助分析人員在問題惡化前採取行動。

Eliza 亦引入了先進 AI 智能代理的概念，BNY 稱之為「數碼員工」，具備身份、存取控制和專屬工作流程。數碼員工可以處理由付款指示驗證到程式碼安全強化等各類工作。

Pattanaik 表示：「現在，員工的角色不再是一開始就親自處理某些工作，而是成為數碼員工的訓練者和培育者。」

BNY 內部一個精選團隊現正試用 ChatGPT Enterprise，讓團隊具備深度研究等能力，探索與 AI 協作的新方式。

深度研究能夠跨越內部和外部資料進行多步推理，支援風險模型建立、情境規劃和策略決策等應用場景。

副總法律顧問 Watt Wanapha 表示：「我每日都會用。如果我要處理一個全新的法律問題，我會把深度研究當作我的思考拍檔，幫助我判斷自己是否忽略了某些問題。」

對面向客戶的團隊而言，深度研究亦正在重塑他們如何為對話及策略規劃作準備。配合智能代理後，這些分析見解可以即時轉化為行動，直接在客戶系統內觸發跟進工作、草擬外展計劃，又或者安排下一步。

結合 Eliza 的協調層後，這些進展構成自主數碼員工的基礎，並將權限管理、監督和遙測置於核心位置。而下一個前沿方向，亦已清晰可見。

Pattanaik 表示：「我們持續向前發展，不再局限於知識擷取和推理，而是着眼於把整個機構內的各個環節串連起來，為客戶創新並打造更個人化的新產品。」

BNY 的管治策略，為正在安全環境中推動企業 AI 的團隊提供了一套可借鑑的藍圖：

• 善用現有風險框架：BNY 並沒有由零開始建立專為生成式 AI 而設的管治框架，而是把成熟的法律和合規流程延伸至涵蓋新的應用場景。
• 建立共同責任：跨職能委員會會審視 AI 應用場景，確保能即時考慮各個領域的特定風險。
• 讓管治清晰可見且易於使用：Eliza 的介面會執行標籤、遙測、審批流程和存取控制，而無需終端用戶手動處理額外步驟。
• 投資於文化與一致性：接近 99% 員工已完成負責任使用 AI 的培訓，並獲得 Eliza 存取權限。Wanapha 指出：「除非你本身已了解 AI 和整個平台如何運作，否則你很難真正思考當中的風險，以及各種可能性。」
• 選擇合適的合作夥伴共同建立：Wanapha 表示：「在 AI 領域，我們都正面對很多前所未有、尚未有答案的新問題。所以，擁有合適的合作夥伴，以及保持開放的溝通渠道，對整個發展過程極為重要。」

內部問責與外部合作夥伴關係的結合，持續成為推動增長的重要因素。Pattanaik 表示：「這是一個非常理想的組合，把 OpenAI 提供的研究能力，與 BNY 提供、具明確目標的業務案例結合起來。」