Como os bancos estão treinando funcionários para adoção de IA com ferramentas internas

A abordagem do setor financeiro à inteligência artificial revela um pragmatismo considerável.

Noções populares de IA generativa, guiadas pelo crescimento explosivo do ChatGPT da OpenAI, geralmente centralizam chatbots voltados para o consumidor. Mas instituições financeiras estão inclinando-se mais fortemente nas ferramentas internas da IA ​​que otimizam as tarefas diárias.

Isso requer programas de treinamento e design de experiência do usuário que ajude toda a organização de um banco-desde banqueiros de relacionamento que direcionam contas de alto valor aos associados-a entender a mais recente tecnologia de IA.

Da classificação da IA ​​à geração de IA

Os bancos há muito usam técnicas tradicionais de IA e aprendizado de máquina para várias funções, como bots de atendimento ao cliente e Algoritmos de decisão que fornecem uma resposta mais rápida do que um humano às mudanças de mercado.

Mas a IA generativa moderna é diferente dos métodos anteriores de IA/ML e tem seus próprios pontos fortes e fracos. Hari Gopalkrishnan, diretor de informações do Bank of America e chefe de varejo, preferido, pequenas empresas e tecnologia de riqueza, disse que a IA generativa é uma nova ferramenta que oferece novos recursos, em vez de um substituto para os esforços anteriores da IA.

“Temos uma estrutura de quatro camadas que pensamos em relação à IA”, disse Gopalkrishnan ao Business Insider.

A primeira camada é a automação baseada em regras que toma ações com base em condições específicas, como coletar e preservar dados sobre uma transação de cartão de crédito recusado quando um ocorre. O segundo são modelos analíticos, como os usados ​​para detecção de fraude. A terceira camada é a classificação do idioma, que Bank of America costumava construir EricaUm assistente financeiro virtual, em 2016.

“Nossa jornada de Erica começou com a compreensão da linguagem para fins de classificação”, disse Gopalkrishnan. Mas a empresa não está gerando nada com a Erica, ele acrescentou: “Estamos classificando as perguntas dos clientes em baldes de intenções e usando esses intenções para levar os clientes à parte certa do aplicativo ou site para ajudá -los a servir a si mesmos”.

A quarta camada, é claro, é a IA generativa.

Koren Picariello, diretora administrativa do Morgan Stanley e seu chefe de IA generativa de gerenciamento de patrimônio, disse que o Morgan Stanley seguiu um caminho semelhante. Ao longo dos anos 2010, a empresa usou aprendizado de máquina para vários propósitos, como buscando oportunidades de investimento que atendem às necessidades e preferências de clientes específicos. Muitas dessas técnicas ainda são usadas.

“Historicamente, eu estava trabalhando em análises, dados e inovação no espaço da riqueza. Nesse espaço, o Morgan Stanley se concentrou nas ferramentas de IA/ML mais tradicionais”, disse Picariello à BI. “Então, em 2022, iniciamos um diálogo com o Openai antes que eles se tornassem um nome familiar. E isso começou nossa jornada generativa-AI”.

Como os bancos estão implantando ai

Dada a história, seria razoável pensar consultores financeiros autônomos. Mas as mudanças mais imediatas chegaram a processos e ferramentas internos.

A primeira grande ferramenta generativa-AI do Morgan Stanley, Morgan Stanley Assistant, foi lançado em setembro de 2023 Para funcionários como consultores financeiros e equipe de suporte que ajudam os clientes a gerenciar seu dinheiro. Alimentado pelo GPT-4 da OpenAI, ele foi projetado para dar respostas fundamentadas na biblioteca da empresa com mais de 100.000 relatórios e documentos de pesquisa.

A segunda ferramenta, Morgan Stanley Debrieffoi lançado em junho. Ajuda os consultores financeiros a criar, revisar e resumir notas de reuniões com clientes.

“É como ter a pessoa mais informada do Morgan Stanley sentada ao seu lado”, disse Picariello. “Porque qualquer pergunta que você tenha, seja por natureza ou pesquisa operacional na natureza, o que pedimos ao modelo a fazer é obter uma resposta para o usuário com base em nosso conteúdo interno”.

O Bank of America está buscando aplicações semelhantes, incluindo um Ferramenta de call center que salva o tempo dos associados do cliente por transcrever conversas com clientes Em tempo real, classificando as necessidades do cliente e gerando um resumo para o agente.

Mantendo os seres humanos no circuito

A decisão de implantar IA generativa internamente primeiro, e não externamente, foi em parte devido à fraqueza mais notável da IA ​​generativa: alucinações.

Na IA generativa, uma alucinação é uma resposta imprecisa ou absurda a um rápido, como quando a pesquisa do Google é infamemente recomendada que os chefs domésticos usam Cole para impedir que o queijo deslize de uma pizza.

Os bancos têm cuidado com o consumidor Ai chatbots que podem cometer erros semelhantes sobre produtos e políticas bancárias.

A implantação de IA generativa diminui internamente a preocupação. Não está acostumado a atender os clientes e clientes de um banco, mas para ajudar os funcionários do banco, que têm a opção de aceitar ou rejeitar seus conselhos ou assistência.

O Bank of America fornece ferramentas de IA que podem ajudar os banqueiros de relacionamento a se prepararem para uma reunião com um cliente, mas não pretende automatizar o relacionamento bancário-cliente, disse Gopalkrishnan à BI.

Picariello disse que o Morgan Stanley adota uma abordagem semelhante ao uso da IA ​​generativa, mantendo a precisão. Os resumos de reuniões gerados pela AI da empresa podem ser compartilhados automaticamente com os clientes, mas não estão. Em vez disso, os consultores financeiros os revisam antes de serem enviados.

Treinando a força de trabalho financeiro para a IA

Bank of America e Morgan Stanley também estão treinando funcionários do banco em Como usar ferramentas generativas-AIembora suas estratégias divergem.

Gopalkrishnan disse que o Bank of America adota uma abordagem de cima para baixo para educar a liderança sênior sobre o potencial e os riscos da IA ​​generativa.

Cerca de dois anos atrás, ele disse a BI, que ajudou a equipe de nível superior no banco a se tornar “bem ciente” do que é possível com a IA. Ele disse que ter a liderança sênior da empresa informada sobre as vantagens da IA ​​generativa, bem como suas limitações, é importante para tomar decisões informadas em toda a empresa.

Enquanto isso, o Morgan Stanley está se concentrando em facilitar a compreensão das ferramentas de IA da empresa.

“Passamos muito tempo pensando no UX associado a essas ferramentas, para torná -las intuitivas para usar e levar os usuários ao processo e ciclo de trabalhar com IA generativa”, disse Picariello. “Grande parte do treinamento está incorporada ao fluxo de trabalho e à experiência do usuário”. Por exemplo, as ferramentas do Morgan Stanley podem aconselhar os funcionários sobre como reformular ou alterar um aviso para produzir uma melhor resposta.

Por enquanto, os bancos estão concentrando iniciativas de IA na identificação e automação de tarefas cada vez mais complexas e diferenciadas nas organizações, em vez de desenvolver aplicativos únicos direcionados à experiência do cliente.

“Tentamos abordar os problemas não como um problema tecnológico, mas como um problema de negócios. E o problema dos negócios é que os funcionários do Bank of America realizam muitas tarefas na empresa”, disse Gopalkrishnan. “A oportunidade é pensar mais holisticamente, entender as tarefas e encontrar as maiores oportunidades para que daqui a cinco e dez anos, somos uma organização muito mais eficiente”.