L'IA générative entraîne une transformation significative chez Citi, améliorant la prise de décision basée sur les données. Cependant, la banque a choisi de ne pas implémenter de chatbot à destination externe en raison des risques inhérents.
Promiti Dutta, responsable de la technologie et de l'innovation analytique chez Citi, a partagé ce point de vue lors de l'AI Impact Tour à New York. Elle a souligné : « Lorsque j'ai rejoint Citi il y a quatre ans et demi, la science des données et l'analyse étaient souvent considérées comme secondaires. L'avènement de l'IA générative a constitué un changement de paradigme, mettant les données et l'analyse au premier plan. Soudainement, tout le monde était désireux d'explorer des solutions d'IA. »
Priorités de Citi en matière d'IA générative
Dutta a expliqué comment ce changement culturel a suscité l'enthousiasme pour les projets d'IA au sein de l'organisation. Citi a classé ses initiatives d'IA générative en trois domaines clés axés sur la livraison de résultats significatifs et mesurables :
1. Assistance aux agents : Les modèles de langage large (LLM) aident les agents des centres d'appels en résumant les informations clients et en facilitant la prise de notes pendant les interactions. Bien que ce soit une application non orientée vers le client, elle renforce la capacité des agents à répondre aux besoins des clients.
2. Automatisation des tâches : Les LLM optimisent les processus manuels, tels que le résumé de documents de conformité volumineux et l'aide aux employés pour trouver les informations nécessaires.
3. Fonctionnalité de recherche interne : Citi développe un moteur de recherche interne centralisé, permettant aux employés d'obtenir facilement des insights basés sur les données. Cet outil permettra bientôt au personnel de générer des analyses par langage naturel, améliorant ainsi l'efficacité de l'organisation.
Une approche prudente en matière d'engagement externe
Bien que Citi adopte l'IA générative en interne, Dutta met en garde contre l'utilisation des LLM pour les interactions avec les clients en raison des risques potentiels. Elle a souligné les préoccupations liées aux « hallucinations » des LLM, qui, bien que bénéfiques dans des contextes créatifs, posent des risques d'exactitude inacceptables dans les services financiers. "Dans un secteur où la confiance est primordiale, nous ne pouvons pas nous permettre d'erreurs dans les interactions avec les clients", a-t-elle insisté.
Pour l’instant, Citi s’appuie sur des méthodes de traitement du langage naturel (NLP) préétablies pour la communication avec les clients, une pratique mise en place avant l'essor de l'IA générative à la fin de 2022.
Perspectives futures pour les LLM
Citi reste ouverte à l'utilisation des LLM en externe mais souhaite s'assurer que toutes les implémentations incluent une supervision humaine. Dutta a mentionné que l'environnement bancaire strictement réglementé nécessite des tests approfondis avant d’adopter de nouvelles technologies. Cette approche mesurée contraste avec Wells Fargo, qui utilise activement l'IA générative pour les interactions avec les clients via son assistant virtuel Fargo.
Transformation des processus internes
Le groupe de travail interne de Citi examine les initiatives d'IA générative, garantissant une mise en œuvre responsable en accord avec la sécurité des clients. Dutta a partagé qu'il existe un enthousiasme à travers l'organisation concernant l'IA générative, soulignant la nécessité de gérer efficacement cet engouement.
Sarah Bird de Microsoft a souligné l'importance de la stabilité des systèmes d'IA, indiquant que l’entreprise travaille activement à corriger les inexactitudes des LLM, en particulier dans les applications utilisant la génération augmentée par récupération (RAG). Des efforts continus visent à améliorer la fiabilité de ces modèles, essentiels pour diverses applications.
Lors de l'événement, le Dr Ashley Beecy de NewYork-Presbyterian a mis en avant comment l'IA générative transforme le secteur de la santé grâce à des modèles multimodaux, marquant un changement de paradigme dans les soins aux patients.
Conclusion
Citi navigue stratégiquement dans le paysage de l'IA générative, en se concentrant sur les améliorations internes tout en demeurant vigilant face aux risques associés aux applications orientées client. Cette approche combine innovation et responsabilité, garantissant que la sécurité et la confiance des clients restent primordiales à mesure que la technologie évolue.
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