Тереза Хайтсенретер, руководящая внедрением ИИ в крупнейшем банке Америки, о том, что это означает для тысяч сотрудников и миллионов клиентов Chase Bank.
Американские банки уже много лет используют искусственный интеллект для выявления мошенничества. Однако JPMorgan Chase, крупнейший банк страны, делает еще более серьезную ставку на ИИ, ставя его в центр работы своих 300 000 сотрудников.
Дисклеймер: это вольный перевод интервью, которое взял Александр Саиди для издания The Wall Street Journal. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.
За последний год JPMorgan внедрил инструмент под названием LLM Suite для большинства своих сотрудников, предоставляя им доступ к генеративному искусственному интеллекту от OpenAI и других разработчиков. Банк также интегрирует ИИ в контактные центры, помогая агентам эффективнее взаимодействовать с клиентами Chase Bank.
В 2023 году Тереза Хайтсенретер, директор по данным и аналитике JPMorgan, была назначена курировать стратегию банка в области ИИ. Она не инженер-программист и не технолог, но более чем за 20 лет работы в ключевых подразделениях JPMorgan сумела определить, где технологии могут принести наибольшую пользу для повышения продуктивности. Кроме того, она завоевала доверие руководства банка.
«Когда волна генеративного ИИ начала набирать обороты, мы хотели, чтобы за этим процессом следил человек, занимающийся исключительно этим вопросом на уровне [генерального директора] Джейми Даймона, учитывая стратегическую значимость технологии для будущего компании», — отмечает Хайтсенретер.
Она рассказала о том, как, по ее мнению, искусственный интеллект будет развиваться в JPMorgan в ближайшие годы.
Как часто сотрудники используют LLM Suite?
На данный момент 200 000 сотрудников банка имеют доступ к этому инструменту. Половина из них активно используют его ежедневно, а в среднем работники обращаются к нему от одного до двух часов в неделю.
Как генеративный ИИ трансформирует работу в JPMorgan?
Возьмем любой процесс в банке, где сотрудники готовятся к встречам с клиентами. Сегодня огромные команды собирают справочные материалы и проверяют, чтобы все были должным образом подготовлены. ИИ позволяет ускорить этот процесс. Мы видим его пользу в юридических отделах, в подразделениях, работающих с большим объемом документов и данных. Это настоящий инструмент экономии времени. То же самое касается и контактных центров.
Как ИИ используется в контактных центрах?
ИИ уже давно помогает операторам отвечать на вопросы клиентов. Но в сочетании с новыми языковыми моделями он становится еще эффективнее. Представьте, что клиент звонит по поводу автокредита, ипотеки, счета или кредитной карты. Оператор должен мгновенно ориентироваться во всех этих продуктах. Новые модели позволяют агентам быстрее находить информацию, отвечать точнее и оперативнее.
Планирует ли JPMorgan разрабатывать собственные языковые модели?
Скорее всего, нет. Масштаб таких моделей, объем данных для их обучения и затраты на разработку огромны. Уже существует несколько мощных моделей, с которыми можно работать, и они впечатляют. Наша уникальность заключается не в создании собственной модели, а в том, как мы применяем существующие технологии в сочетании с нашими данными.
Видите ли вы ощутимый рост продуктивности благодаря ИИ?
Мы только в начале пути. Сначала мы просто даем людям инструмент, чтобы они могли задавать вопросы и получать ответы. Это уже порождает идеи, инновации и повышение эффективности.
Второй этап — это интеграция моделей с процессами JPMorgan: нашими политиками, процедурами и знаниями о клиентах. Таким образом, ИИ начинает работать с данными, уникальными для банка.
Третий этап, до которого мы пока не дошли, — это способность моделей к более сложному рассуждению. Они смогут анализировать задачу так, как это сделал бы человек, определяя, какие ресурсы необходимы: обратиться ли к базе банка, интернету или внешним системам. Это позволит ИИ моделировать рабочий процесс аналитика в инвестиционном банкинге или специалиста по клиентскому обслуживанию, обучаясь их методам решения задач.
При этом мы всегда будем оставлять человека в процессе проверки работы моделей. По крайней мере, на данном этапе мы не планируем полностью автономные системы.
Какие технологические инновации окажут наибольшее влияние?
Пока сложно сказать, но изменения неизбежны. Однако это не означает массовое сокращение сотрудников. В отличие от предыдущих технологических волн, которые в основном автоматизировали рутинные, повторяющиеся задачи, этот инструмент применим практически во всех сферах. Мы рассматриваем его как средство усиления работы человека, а не замены его.
Какие технологические инновации окажут наибольшее влияние?
ИИ-модели обучены на общедоступных данных, но у них нет доступа к информации, специфичной для предприятия. Именно это становится ключевым фактором, определяющим, насколько JPMorgan сможет эффективно использовать ИИ по сравнению с конкурентами. Наш главный фокус — безопасное и эффективное использование внутренних знаний банка.
Начали ли вы интеграцию моделей с закрытыми данными JPMorgan?
Да, этот процесс уже идет, но мы действуем крайне осторожно. Приоритетом остается защита данных и конфиденциальность.
Как вы контролируете ИИ, чтобы избежать нежелательных последствий?
Мы разработали строгие механизмы контроля за всеми аспектами использования ИИ. Каждый новый сценарий применения проходит тщательную проверку. Некоторые модели работают в строго ограниченных рамках, например, при принятии решений по кредитованию, где важно полностью отслеживать их работу.
В то же время крупные языковые модели — это своего рода «черный ящик». Они не подходят для критически важных решений, но могут быть полезны в менее рискованных сценариях, например, при составлении маршрута поездки для клиентов Chase Travel. Главное — использовать правильный инструмент для конкретной задачи и обеспечивать соответствующий уровень контроля.
Как клиенты JPMorgan могут использовать ИИ-решения банка?
ИИ позволяет масштабировать сервис и повышать персонализацию. Большинство клиентов предпочли бы получить ответ на свой вопрос онлайн, без необходимости звонить в банк. ИИ помогает быстрее распознавать запросы и находить нужные ответы в цифровых каналах.
В каких сферах уже видны положительные результаты от инвестиций в ИИ?
Я бы сказал наоборот: трудно найти область, где этого не происходит.
Автор: technokratiya
