今年，美國(guó)銀行將投資40億美元用于AI及相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新，但這家金融服務(wù)巨頭七年前自主研發(fā)的AI助手Erica，如今依然是關(guān)鍵的投資回報(bào)率來(lái)源、客戶與員工體驗(yàn)的核心，也是其引以為傲的成果。

2018年時(shí)，很少有人使用“助手”一詞，更不用說(shuō)“自主式AI”了，但美國(guó)銀行組建了一個(gè)由軟件工程師、語(yǔ)言學(xué)家和銀行業(yè)專家組成的團(tuán)隊(duì)，打造了這款小型語(yǔ)言模型，該模型多年來(lái)根據(jù)呼叫中心收集的客戶反饋數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化。

美國(guó)銀行消費(fèi)者、商業(yè)和財(cái)富管理技術(shù)部門負(fù)責(zé)人哈里·戈帕爾克里什南(Hari Gopalkrishnan)表示，Erica之所以能夠成功且經(jīng)久不衰，關(guān)鍵在于其規(guī)模較小。

“我們不是用Erica來(lái)寫文章，也不是開發(fā)軟件，而是試圖理解客戶簡(jiǎn)短的信息需求，因?yàn)樗麄儾幌朐谄聊簧嫌兄?0個(gè)不同選項(xiàng)的菜單中來(lái)回查找和選擇，而我們要做的就是理解客戶的真實(shí)意圖，比如當(dāng)他們說(shuō)‘我想支付賬單’時(shí)，他們到底是什么意思?”戈帕爾克里什南說(shuō)道，“我們?cè)撊绾卫斫饪蛻粝胍暮?jiǎn)短對(duì)話內(nèi)容?

“我們訓(xùn)練模型來(lái)做到這一點(diǎn)，”他談到這款基于開源模型打造的Erica時(shí)表示，“隨著時(shí)間的推移，它的準(zhǔn)確率從80%提升到85%，再到90%以上，這讓我們對(duì)模型的預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)?！?/p>

戈帕爾克里什南表示，疫情期間，美國(guó)銀行對(duì)Erica進(jìn)行了調(diào)整，使客戶能夠申請(qǐng)薪資保護(hù)計(jì)劃(PPP)貸款，處理多種業(yè)務(wù)及消費(fèi)需求。隨著GenAI和自主式AI產(chǎn)品的發(fā)展，他將予以接納，但他認(rèn)為，該行的大部分客戶需求都可以自主研發(fā)。

如今，超過(guò)2000萬(wàn)的銀行客戶都在使用Erica虛擬助手。此外，該行20多萬(wàn)名員工中，超過(guò)90%的人都在使用面向員工的Erica，使得IT服務(wù)臺(tái)的電話呼叫量減少了50%以上。

銀行依靠AI

2025年，美國(guó)銀行將斥資數(shù)十億美元用于AI投資，為員工、銀行客戶和美林(Merrill Lynch)代理(Ask Merrill)提供增強(qiáng)的搜索和協(xié)助功能。

戈帕爾克里什南表示，該行已經(jīng)在利用GenAI應(yīng)用程序和試點(diǎn)項(xiàng)目，這些項(xiàng)目已經(jīng)超越了概念驗(yàn)證階段。例如，開發(fā)人員使用基于AI的工具輔助編碼，據(jù)稱效率提高了20%以上。

GenAI還被顧問(wèn)用于為客戶會(huì)議做準(zhǔn)備，每年為客戶參與和增長(zhǎng)節(jié)省了數(shù)萬(wàn)小時(shí)的時(shí)間。此外，GenAI還被用于呼叫中心優(yōu)化，但該公司拒絕透露使用的工具。

美國(guó)銀行“自主研發(fā)”的一款GenAI平臺(tái)使全球市場(chǎng)銷售與交易團(tuán)隊(duì)能夠“更快速、高效地搜索、總結(jié)和合成市場(chǎng)研究和評(píng)論”，該行表示。

戈帕爾克里什南重視代理和現(xiàn)有編排技術(shù)在處理消費(fèi)者和企業(yè)銀行業(yè)務(wù)方面的實(shí)際應(yīng)用，而非仍在測(cè)試中的復(fù)雜自主式AI技術(shù)，并指出許多被過(guò)度吹噓的技術(shù)(如元宇宙和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))尚未轉(zhuǎn)化為銀行業(yè)客戶的業(yè)務(wù)用例。

但戈帕爾克里什南看好計(jì)算機(jī)視覺(jué)和基礎(chǔ)模型的多模態(tài)能力，他計(jì)劃利用這些技術(shù)提升客戶滿意度。

不過(guò)，Erica仍將是客戶和員工體驗(yàn)的代表——隨著需求的出現(xiàn)，其后端將增加更先進(jìn)的推理能力。

混合云推動(dòng)創(chuàng)新

美國(guó)銀行每年在技術(shù)上投入130億美元，并與未具名的咨詢公司合作，而不是單打獨(dú)斗。

戈帕爾克里什南同時(shí)擔(dān)任該行八個(gè)業(yè)務(wù)部門中六個(gè)部門的CIO，他表示，美國(guó)銀行采用的是基于多年來(lái)運(yùn)營(yíng)的虛擬私有云的混合“托管策略”，并根據(jù)需要使用公共云。美國(guó)銀行與微軟、AWS、谷歌和其他云服務(wù)商都有合作，但和許多銀行CIO一樣，戈帕爾克里什南出于成本和安全方面的考慮，更傾向于將工作負(fù)載留在內(nèi)部。

“我們?cè)跀U(kuò)展規(guī)模方面非常有效，這讓我們不必為突發(fā)流量付費(fèi)，”戈帕爾克里什南說(shuō)道，并補(bǔ)充說(shuō)，看到一些組織將業(yè)務(wù)從云計(jì)算中撤出“很有意思”。

“我們始終表示，我們不會(huì)讓擺動(dòng)過(guò)度，導(dǎo)致偏離方向，”這位CIO說(shuō)道，“我們的觀點(diǎn)是，我們基本上采用的是托管策略，我們的虛擬私有云中有多個(gè)可用區(qū)，我們廣泛地使用虛擬私有云，并根據(jù)需求，可以基于用例(無(wú)論是為其他軟件供應(yīng)商還是為我們自己)將數(shù)據(jù)爆發(fā)到公有云。”

美國(guó)銀行也在繼續(xù)加大對(duì)主機(jī)的投入，這有助于該行應(yīng)對(duì)近期股市的大幅波動(dòng)。

“主機(jī)仍然是一個(gè)非常重要的戰(zhàn)略平臺(tái)，但隨著時(shí)間的推移，我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，弄清楚哪些工作負(fù)載更適合在分布式環(huán)境中運(yùn)行，哪些工作負(fù)載應(yīng)該橫跨多個(gè)可用區(qū)實(shí)現(xiàn)更橫向的可擴(kuò)展性，以及哪些工作負(fù)載如果我們投入大量資金重寫會(huì)是不負(fù)責(zé)任的?！彼f(shuō)道。

隨著美國(guó)銀行繼續(xù)進(jìn)軍分析和AI領(lǐng)域，數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)清洗也已成為其行動(dòng)計(jì)劃的一部分，他暗示，Hadoop和Snowflake等是正在使用的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

“我們一直在推動(dòng)數(shù)據(jù)計(jì)劃現(xiàn)代化，”戈帕爾克里什南說(shuō)道，“我們?cè)跀?shù)據(jù)分析方面有著大量的工作，從正確的地方獲取數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、合規(guī)性和可控性。”

他補(bǔ)充說(shuō)：“我們?cè)贏I方面所做的一切都要經(jīng)過(guò)一個(gè)包含16個(gè)不同支柱(如偏見和透明度)的治理流程?！?/p>

進(jìn)軍GenAI領(lǐng)域

隨著該公司進(jìn)一步深入GenAI領(lǐng)域，實(shí)用性將成為技術(shù)選擇的核心目標(biāo)——盡管戈帕爾克里什南承認(rèn)美國(guó)銀行可能會(huì)使用更先進(jìn)的基礎(chǔ)模型，但這家金融服務(wù)公司將探索最簡(jiǎn)單的解決方案來(lái)產(chǎn)生結(jié)果，并且不會(huì)依賴于任何單一供應(yīng)商。

“我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)模型不可知論(model-agnostic)，因?yàn)殡S著時(shí)間的推移，行業(yè)會(huì)發(fā)生重大變化。推理會(huì)出現(xiàn)，代幣定價(jià)會(huì)變化，新的創(chuàng)新會(huì)出現(xiàn)，”他說(shuō)道，“我們不想依賴于任何給定模型。本質(zhì)上，我們會(huì)研究一個(gè)用例，研究數(shù)據(jù)分類，研究我們的能力，然后結(jié)合實(shí)際情況，找出解決問(wèn)題的正確方案?！?/p>

戈帕爾克里什南表示，基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練、推理和推理創(chuàng)新非常出色，但他將繼續(xù)使用現(xiàn)成的方案和成熟的解決方案，來(lái)滿足客戶和員工的不斷變化的數(shù)字化需求，他不想用新的平臺(tái)取代舊的。

“我們不會(huì)盲目追求剛發(fā)布的新事物，因?yàn)槔靡呀?jīng)通過(guò)簡(jiǎn)單的常識(shí)性智能體和基本編排實(shí)現(xiàn)的方案，還有很多工作可以做?！彼f(shuō)道。

Forrester分析師布萊恩·霍普金斯(Brian Hopkins)稱美國(guó)銀行的技術(shù)策略為“務(wù)實(shí)精準(zhǔn)”，并指出，已經(jīng)處理了24億多次互動(dòng)、留存率高達(dá)98%的Erica，是在不損害信任的情況下擴(kuò)大數(shù)字參與度的經(jīng)典案例。

“他們采取了更加謹(jǐn)慎的方式進(jìn)入GenAI領(lǐng)域，但我認(rèn)為，這最終可能會(huì)成為明智之舉，”他談到這家美國(guó)第二大銀行時(shí)說(shuō)道，“信任是銀行業(yè)的命脈，而GenAI仍然存在幻覺(jué)、缺乏可解釋性和安全隱患等風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)美國(guó)銀行已經(jīng)構(gòu)建的東西行之有效時(shí)，為什么要冒信任受損的風(fēng)險(xiǎn)呢?考慮到他們的規(guī)模，如果出錯(cuò)，將代價(jià)高昂，這不是像咨詢這樣的知識(shí)密集型業(yè)務(wù)，GenAI已經(jīng)產(chǎn)生了更為直接的影響?！?/p>

如今，在進(jìn)入GenAI階段時(shí)，美國(guó)銀行是從優(yōu)勢(shì)地位出發(fā)的——擁有干凈的數(shù)據(jù)、清晰的業(yè)務(wù)目標(biāo)和豐富的AI運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，這位分析師補(bǔ)充道。他們的“一次投資，多次復(fù)用”的模型從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看可能會(huì)帶來(lái)巨大的回報(bào)。

“最終，雖然他們并不張揚(yáng)，但我發(fā)現(xiàn)他們默默耕耘，卓有成效，”霍普金斯說(shuō)道，“一旦GenAI領(lǐng)域的塵埃落定，我毫不驚訝他們會(huì)超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?！?/p>