วิธีที่ซีไอโอของ JPMorgan กำลังปรับเปลี่ยนรูปแบบการทำงานภายในธนาคารด้วยงบประมาณรายปีด้านเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์มูลค่า 19.8 พันล้านดอลลาร์

(SeaPRwire) –   ลอรี เบียร์ หัวหน้าฝ่ายสารสนเทศระดับโลกของ JPMorgan Chase & Co. มีรายการคำถามยาวเหยียดที่ต้องพิจารณา ขณะที่เธอจัดการกับการแพร่หลายของเอเจนต์ AI ที่ทำงานเคียงข้างพนักงานกว่า 319,000 คนของยักษ์ใหญ่ด้านการธนาคารแห่งนี้

เบียร์กล่าวว่า เอเจนต์ AI จะเปลี่ยนวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับงาน งานที่ต้องทำเพื่อให้งานสำเร็จ วิธีการแบ่งย่อยงานเหล่านั้น งานที่ธนาคารรู้สึกสบายใจที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ งานที่ต้องใช้การไตร่ตรองของมนุษย์ และจากนั้นก็คือระบบนิเวศเทคโนโลยีที่เหมาะสม พร้อมด้วยความปลอดภัย ความยืดหยุ่น และการควบคุมที่เหมาะสม

“เราให้ความสำคัญตั้งแต่เนิ่นๆ กับเรื่องง่ายๆ เช่น ระดับใดที่เหมาะสมในการสร้างเอเจนต์ คุณจะให้ตัวตนและการเข้าถึงแก่พวกมันได้อย่างไร?” เบียร์กล่าว

แนวทางของเธอค่อนข้างยืดหยุ่น ในฝ่ายทรัพยากรบุคคล มนุษย์มีสิทธิ์ในการดูข้อมูลพนักงานของ JPMorgan ที่กว้างกว่าเอเจนต์ “คุณไม่ต้องการให้พวกมันออกนอกขอบเขตของงานเฉพาะที่พวกมันสามารถทำได้ เพราะพวกมันไม่ได้คิดเหมือนมนุษย์” เบียร์กล่าว แต่ในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ มีความยืดหยุ่นมากขึ้นเล็กน้อยกับสิทธิ์ที่มอบให้เอเจนต์ AI เพราะมีชั้นการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดใดๆ ที่ระบบอัตโนมัติเหล่านั้นอาจสร้างขึ้น

เบียร์กล่าวว่าชั้นการตรวจสอบแบบเดียวกันนั้นจะต้องถูกนำไปใช้กับส่วนอื่นๆ ของธุรกิจ เนื่องจากเอเจนต์ถูกนำมาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการให้มนุษย์ยังคงอยู่ในกระบวนการ แต่ก็ต้องตรวจสอบผลลัพธ์ที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังสร้างขึ้นด้วย

สิ่งหนึ่งที่แน่ชัดเกี่ยวกับกลยุทธ์เอเจนต์ AI ของ JPMorgan คือเครื่องมือเหล่านี้จะไม่ทำงานผ่านผู้ขายภายนอก “สิ่งนี้จะเป็นสิ่งสำคัญ เพราะมันเป็นกระแสพื้นฐานของวิธีที่เราทำธุรกิจ” เธอกล่าว “เราต้องการทำให้มันปลอดภัย และเราต้องการให้แน่ใจว่ามันเป็นระบบ”

เบียร์ ผู้มีประสบการณ์ 12 ปีที่ธนาคารอันดับที่ 11 ของ Fortune 500 จัดการงบประมาณด้านเทคโนโลยี 19.8 พันล้านดอลลาร์ และนักเทคโนโลยีกว่า 65,000 คนที่สนับสนุนธุรกิจการค้าปลีก ขายส่ง และการจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่งของ JPMorgan การใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีของบริษัทคิดเป็นประมาณ 10% ของรายได้ ซึ่งหมายความว่าเมื่อธุรกิจของ JPMorgan เติบโตต่อไป—และรายงานไตรมาสแรกที่ยอดเยี่ยมในเดือนเมษายนที่ผ่านมา—การใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีและ AI ก็จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเช่นกัน

“คุณกำลังเคลื่อนย้ายเงิน 12 ล้านล้านดอลลาร์ต่อวัน และคุณมีลูกค้าและลูกค้าจำนวนมาก” เบียร์กล่าว “ดังนั้นความสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการรับความเสี่ยงนี้จึงสำคัญมากสำหรับเราในการทำให้ถูกต้อง เราใช้เวลามากมายกับการโฟกัสที่เรื่องนั้น”

เครื่องมือ AI ที่เบียร์ได้เปิดตัวรวมถึง LLM Suite ซึ่งเป็นเวอร์ชันภายในของ ChatGPT จาก OpenAI ที่ให้พนักงานฝ่ายจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่งเข้าถึง LLM อย่างปลอดภัย JPMorgan ระบุว่ามีพนักงาน 200,000 คนเริ่มใช้เครื่องมือนี้ภายใน 8 เดือนหลังจากเปิดตัวในเดือนกรกฎาคม 2024 ในขณะที่พนักงานบางคนยังคงใช้ LLM Suite สำหรับงานง่ายๆ รวมถึงการสรุปและสร้างงานนำเสนอ PowerPoint บางคนก็นำไปใช้ขั้นสูงขึ้นเพื่อสร้างผู้ช่วย AI ของตัวเอง

อีกเครื่องมือหนึ่งเรียกว่า Connect Coach ซึ่งช่วยให้ผู้จัดการสินทรัพย์ดึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว เช่น เมื่อข่าวเกี่ยวกับภาษีศุลกากรสั่นคลอนตลาดหุ้นเป็นประจำ เครื่องมือนี้ช่วยเพิ่มรายได้ เนื่องจากที่ปรึกษา “สามารถจัดการกับลูกค้าได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ด้วยผลิตภาพที่พวกเขาเห็นจากเครื่องมือเหล่านี้” เบียร์กล่าว

ในขณะเดียวกัน เครื่องมือเขียนโค้ด AI ได้พัฒนาขึ้นอย่างมากและนำไปสู่การที่เบียร์ทำงานเพื่อสร้างใหม่สิ่งที่เธอเรียกว่า “โรงงาน” ซึ่งรวมถึงความพยายามในการคิดใหม่ว่าทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรสร้างสรรค์สิ่งต่างๆ อย่างไร นั่นหมายถึงการใช้เวลาน้อยลงในการทำงานในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ หรือ IDE ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์เขียน ทดสอบ และดีบั๊กโค้ดในอินเทอร์เฟซเดียว และใช้เวลามากขึ้นในการให้บริบทที่โมเดล AI ต้องการเพื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อน

“เรามีตัวอย่างที่ดีของสถาปนิกระดับลึกบางคนของเราที่เก่งมากในด้านการเขียนข้อกำหนด แต่ไม่ชอบเขียนโค้ดมากนัก” เบียร์กล่าว “ตอนนี้ พวกเขาสามารถใช้เวลาตั้งแต่แรกในการสร้างข้อกำหนด และเราต้องการให้วิศวกรอาวุโสตรวจสอบผลลัพธ์โค้ด”

ผลกระทบของ AI ต่ออนาคตของการทำงานเป็นธีมที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในการแสดงความคิดเห็นสาธารณะของเจมี ไดมอน ซีอีโอของ JPMorgan เขายอมรับว่าธนาคารมีแผนการปรับเปลี่ยนตำแหน่งงานสำหรับพนักงานที่จะถูกแทนที่ด้วย AI อยู่แล้ว และแม้แต่เสนอว่าการใช้เครื่องมือเหล่านี้จะสร้างผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมาก ซึ่งอาจส่งผลให้มีสัปดาห์ทำงานที่สั้นลง

ในขณะเดียวกัน ทีมงานภายในที่นำโดยเทเรซา ไฮต์เซนเรเทอร์ หัวหน้าฝ่ายข้อมูลและการวิเคราะห์ และโรบิน เลโอโปลด์ หัวหน้าฝ่ายทรัพยากรบุคคล กำลังทำงานร่วมกับผู้นำคนอื่นๆ เพื่อเป็นผู้นำความพยายามในการออกแบบกระบวนการทำงานใหม่ทั่วทั้ง JPMorgan อย่างละเอียดถี่ถ้วน ธนาคารยังทำงานร่วมกับมหาวิทยาลัยใหญ่แห่งหนึ่งที่ไม่เปิดเผยชื่อสำหรับโครงการที่กำลังดำเนินอยู่นี้ สิ่งนี้เกิดขึ้นพร้อมกับกรณีการใช้งาน AI “หลายร้อยกรณี” ที่อยู่ในขั้นการผลิตแล้วในปัจจุบัน รวมถึงโครงการริเริ่มด้านเทคโนโลยีในอนาคตที่คณะกรรมการปฏิบัติการของบริษัท—ซึ่งรวมถึงเบียร์ เลโอโปลด์ และไฮต์เซนเรเทอร์—ตรวจสอบเป็นประจำเพื่อสร้าง “การสร้างมูลค่าที่จับต้องได้” มูลค่านั้นมีศักยภาพทั้งในการสร้างรายได้ระดับบนและเพิ่มผลผลิต

“ฉันคิดว่าการจัดการการเปลี่ยนแปลงและวิธีที่คุณคิดเกี่ยวกับวิธีการทำงานคือส่วนที่ยากที่สุดในที่สุด และการจินตนาการใหม่ว่าคุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างไร” เบียร์กล่าว

ด้านที่น่ากังวลมากขึ้นของ AI ที่ธนาคารและนักเทคโนโลยีอย่างเบียร์ต้องจับตาดูอย่างใกล้ชิดคือภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่อาจเกิดขึ้นจากความก้าวหน้า เช่น โมเดล Mythos ใหม่ของ Anthropic “เห็นได้ชัดว่าความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็น—เจมีก็พูดถึงเรื่องนี้เสมอ—หนึ่งในภัยคุกคามที่ใหญ่ที่สุดของเรา และมันก็เป็นสถานที่ที่เราได้ลงทุนไปอย่างมากเช่นกัน” เบียร์กล่าว

เมื่อโมเดล AI เจริญเติบโตขึ้น JPMorgan ต้องคิดว่าเมื่อใดควรเล่นเกมรุก versus เกมรับ และในทั้งสองกรณี AI เป็นเครื่องมือที่สามารถช่วยได้ “เครื่องมือต่างๆ กำลังดีขึ้นในการช่วยคุณหาช่องโหว่” เบียร์กล่าว “เราต้องให้แน่ใจว่าเราดีกว่าในการแก้ไขช่องโหว่เหล่านั้นให้เร็วขึ้น”

John Kell

ส่งความคิดเห็นหรือข้อเสนอแนะถึง CIO Intelligence ได้ที่นี่