설명
모건 스탠리는 OpenAI와 협력하여 금융 자문가에게 더 빠른 통찰력, 더 나은 의사결정 및 효율적인 요약 도구를 제공하여 고객 관계를 향상시키는 AI 솔루션을 개발했습니다. 이 협력은 AI가 신뢰할 수 있고 일관되게 작동하여 금융 자문가가 기대하는 높은 기준을 충족하도록 보장하는 강력한 평가 프레임워크를 기반으로 합니다.
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GPT-4를 워크플로우에 통합함으로써 모건 스탠리 자산 관리팀은 금융 자문가가 회사의 방대한 지식 기반에 접근하고 고객 문의에 응답하는 방식을 혁신했습니다. 현재 98% 이상의 자문 팀이 금융 자문가의 질문에 답변하기 위해 설계된 내부 챗봇인 AI @ Morgan Stanley Assistant를 적극적으로 사용하고 있습니다.
금융 서비스에서 AI를 구현하기 위해서는 기술이 상당한 가치를 제공할 수 있다는 신뢰의 확고한 기반이 필요하며, 회사의 엄격한 품질 및 신뢰성 기준을 준수해야 합니다. 이를 해결하기 위해 모건 스탠리는 배포 전에 모든 AI 사용 사례를 평가하기 위한 평가 프레임워크를 구축했습니다. 이러한 평가는 모델 성능을 실제 시나리오와 비교하여 측정하고 전문가 피드백을 통해 지속적인 개선을 안내합니다.
AI 사용 사례의 초기 목표는 자문가의 시간을 절약하기 위한 더 빠른 정보 검색, 연구 보고서 요약과 같은 반복 작업의 자동화, 고객의 요구에 맞춘 향상된 통찰력을 포함했습니다. 팀은 GPT-4가 대량의 콘텐츠를 간결한 요약으로 압축하는 효과를 평가하기 위해 요약 평가를 수행하여 신속한 개선과 출력 품질 향상을 가능하게 했습니다.
모건 스탠리의 평가 프레임워크는 동적이며 팀이 통찰력을 얻음에 따라 발전하고 있습니다. 그들은 다국어 고객을 위한 번역 평가를 도입하고 OpenAI와 긴밀히 협력하여 검색 방법을 개선하여 AI가 확장되는 문서 라이브러리를 관리할 수 있도록 했습니다. 이러한 발전은 AI가 효과적으로 답변할 수 있는 질문의 수를 크게 증가시켜 자문가와 고객 간의 상호작용의 전반적인 효율성을 향상시켰습니다.
AI @ Morgan Stanley Assistant의 성공을 바탕으로 팀은 Whisper와 GPT-4로 구동되는 회의 요약 도구인 AI @ Morgan Stanley Debrief를 출시했습니다. 이 도구는 Zoom 녹음을 실행 가능한 출력으로 변환하여 고객 메모 및 초안 후속 조치를 생성하며, 이는 CRM 시스템에 원활하게 통합됩니다. 자문가는 AI가 생성한 출력을 검토하고 조정할 수 있어 자동화와 인간의 감독 간의 균형을 유지할 수 있습니다.
금융 서비스의 엄격한 규정 준수 기준을 충족하기 위해 모건 스탠리는 평가 프레임워크에 품질 보증을 통합하고 잠재적인 약점을 식별하기 위해 매일 테스트를 수행했습니다. OpenAI의 제로 데이터 보존 정책은 보안 문제를 추가로 해결하여 모건 스탠리의 독점 데이터의 기밀성을 보장합니다. 품질과 신뢰성에 대한 집중은 직원들이 적극적으로 사용하는 신뢰할 수 있는 솔루션을 가져왔으며, 거의 모든 자문 팀이 매일 AI 도구를 채택하여 고객 상호작용의 참여도와 효율성을 높이고 있습니다.
- 카테고리AI 지원 챗봇
핵심 요점
사용된 AI 기술: GPT-4
채택률: 98%
문서 접근성 증가: 20%에서 80%로
회의 요약 도구: AI @ Morgan Stanley Debrief
내부 챗봇: AI @ Morgan Stanley Assistant
평가 프레임워크: 동적이고 발전하는
규정 준수 보증: 통합 품질 검사
고객 상호작용 개선: 더 빠른 후속 조치
이 사례가 보여주는 것
- 고객 관계 관리
- 문서 검색
- 회의 요약
- 작업 자동화
- 다국어 지원
