花旗高管：生成式人工智能如何在颠覆银行业的同时带来客户支持风险

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生成式人工智能正在推动花旗银行的重大变革，提升数据驱动的决策能力。然而，由于面临的固有风险，银行选择不实施面向外部的聊天机器人。

在纽约的人工智能影响力巡演中，花旗分析技术与创新负责人普罗米提·达塔（Promiti Dutta）阐述了这一观点。她表示：“我在四年半前加入花旗时，数据科学和分析常常被视为次要考虑因素。生成式人工智能的出现标志着一个范式转变，使数据和分析的重要性得到凸显。瞬间，大家都渴望探索人工智能解决方案。”

花旗的生成式人工智能优先事项

达塔分享了这一文化转变如何激发全公司对人工智能项目的热情。花旗将其生成式人工智能项目分为三个关键领域，聚焦于提供具有可测量结果的有意义成果：

1. 代理助手：大型语言模型（LLMs）辅助呼叫中心代理，通过总结客户信息并在交互过程中便于笔记记录，提升代理应对客户需求的能力。

2. 任务自动化：LLMs 精简手动流程，例如总结大量合规文件并帮助员工快速找到所需信息。

3. 内部搜索功能：花旗正在开发一个集中的内部搜索引擎，使员工能够轻松获取数据驱动的洞察。该工具很快将允许员工通过自然语言生成分析，从而提升全组织的效率。

对外部交互的谨慎态度

尽管花旗在内部积极应用生成式人工智能，达塔对将 LLMs 应用于客户交互保持谨慎，指出其中潜在风险。她强调了 LLM “幻觉”的问题，这一现象在创造性应用中可能有益，但在金融服务行业中带来的不准确性是不可接受的。“在一个信任至上的行业，我们无法在客户交互中承受错误，”她强调。

目前，花旗仍依赖于预先编写的自然语言处理（NLP）方法与客户沟通，这一做法在生成式人工智能爆发之前已建立。

LLMs 的未来前景

花旗对外部应用 LLMs 持开放态度，但强调所有实施方案必须包含人工监督。达塔提到，高度监管的银行环境要求在采纳新技术之前进行广泛的测试。这种谨慎的方式与在客户交互中积极使用生成式人工智能的富国银行形成对比。

转型内部流程

花旗的内部工作组审查生成式人工智能项目，确保负责任地部署这些技术以保障客户安全。达塔表示，整个组织对生成式人工智能充满热情，同时强调需要有效管理这种兴奋感。

微软的莎拉·伯德（Sarah Bird）亦强调了人工智能系统稳定性的重要性，分享了公司正积极处理 LLM 不准确性的问题，特别是在使用检索增强生成（RAG）的应用中。这些持续的努力旨在提高这些模型的可靠性，以适应多种应用。

在此次活动中，纽约-长老会医院的阿什利·比西博士（Ashley Beecy）强调，生成式人工智能如何通过多模态模型重新塑造医疗保健，标志着患者护理的范式转变。

结论

花旗正在战略性地应对生成式人工智能的挑战，专注于内部提升，同时对面向客户应用的风险保持高度警觉。这一方法将创新与责任相结合，确保安全和客户信任在技术发展过程中始终处于首位。

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