Intelligenza artificiale, ecco come cambierà il lavoro dei bancari grazie all'AI. Lo spiega Heitsenrether, top manager di Jp Morgan

Le banche americane utilizzano da anni l'intelligenza artificiale per individuare le frodi. Jp Morgan Chase, la banca più grande degli Stati Uniti, ora sta puntando ancora di più sull'intelligenza artificiale per metterla al centro del modo di lavorare dei suoi 300.000 dipendenti. L'anno scorso, Jp Morgan ha lanciato uno strumento che chiama LLM Suite per la maggior parte dei suoi dipendenti, che consente loro di utilizzare l'intelligenza artificiale generativa di OpenAI e altri. Sta inoltre aggiungendo l'intelligenza artificiale generativa nei call center per gli agenti che si occupano dei clienti di Chase Bank.

Teresa Heitsenrether, responsabile dei dati e dell'analisi di Jp Morgan, è stata scelta per supervisionare la strategia per l’intelligenza artificiale dell'azienda nel 2023. Non è un ingegnere informatico o una tecnologa. Ma dopo oltre 20 anni di gestione di attività chiave presso Jp Morgan, è stata in grado di identificare dove l'azienda può utilizzare al meglio la tecnologia per aumentare la produttività e si è guadagnata la fiducia dei leader dell'azienda.

«Quando l'ondata di intelligenza artificiale generativa ha cominciato a decollare davvero, volevamo assicurarci che ci fosse qualcuno davvero concentrato su questo come lavoro a tempo pieno al tavolo del [ceo] Jamie Dimon, a causa dell'importanza strategica che vediamo per il futuro dell'azienda», afferma. Heitsenrether ha parlato di dove, secondo lei, evolverà l'intelligenza artificiale in Jp Morgan nei prossimi anni.

Domanda. Con quale frequenza i dipendenti utilizzano la LLM Suite?

Risposta. Ora abbiamo 200.000 persone nell'azienda che hanno questo strumento sulla loro scrivania. Metà di loro lo usa piuttosto attivamente ogni giorno e stimiamo che le persone lo usino in media per una o due ore a settimana.

D. Come pensa che l'intelligenza artificiale generativa trasformerà il lavoro in Jp Morgan?

R. Pensa a qualsiasi posto in banca in cui le persone si preparano per andare a parlare con i loro clienti. Oggi hai eserciti di persone che corrono in giro, stilando promemoria informativi e assicurandosi che tutti siano preparati. È un ottimo modo per essere in grado di mettere insieme queste cose più rapidamente. Lo vediamo nel settore legale, in qualsiasi posto in cui hai molti documenti, molte informazioni da esaminare. È un vero risparmio di tempo lì. E anche nei call center.

D. Cosa vede nei call center?

R. Usano l'intelligenza artificiale da un po' di tempo per rispondere alle domande dei clienti. Ma se si abbina ciò che abbiamo già utilizzato ai nuovi modelli linguistici di grandi dimensioni, sono fantastici. Pensi alla chiamata di un consumatore. Potrebbe riguardare il prestito per l'auto, il mutuo, il conto deposito, la carta di credito. La persona dall'altra parte del telefono deve essere in grado di esaminare tutti questi prodotti diversi. I modelli consentono all'agente del call center di trovare le informazioni più velocemente e di rispondere alle domande in modo più rapido e accurato.

D. Pensate di sviluppare vostri modelli linguistici di grandi dimensioni?

R. Probabilmente no. Si guarda alla scala di questi modelli e per cosa sono addestrati e al loro costo. Ce ne sono diversi con cui poter lavorare e sono tutti piuttosto impressionanti. Costruire il nostro modello non è il modo in cui ci differenziamo. La salsa segreta per noi è come li usi con le nostre informazioni.

D. Sta vedendo aumenti di produttività tangibili in tutta la banca per merito dell’intelligenza artificiale?

R. Siamo ancora all'inizio. Per prima cosa vogliamo mettere lo strumento nelle mani delle persone e permettere loro di fare domande e ottenere risposte. Questo inizia già a generare idee, innovazione e un po' di produttività. La seconda fase è quella in cui prendi i modelli e inizi a inserirli in Jp Morgan: le nostre politiche, le nostre procedure, ciò che sappiamo sui clienti. Ora puoi far funzionare il modello su conoscenze specifiche per noi. Il terzo orizzonte, e non ci siamo ancora, è che i modelli siano in grado di fare più ragionamenti. Accade che hanno la possibilità di pensare, ok, in base alla complessità del problema che mi stai chiedendo, fammi pensare nello stesso modo in cui un essere umano lo affronterebbe. Ciò consente al modello di trovare le risorse di cui ha bisogno. Forse andrà su Internet o in qualche sistema esterno ai database di Jp Morgan. Puoi effettivamente prendere il flusso di lavoro di un analista di investment banking o di un addetto al servizio clienti e insegnare ai modelli i passaggi che farebbero per svolgere il loro lavoro. Avremo sempre un essere umano nel ciclo per controllare il lavoro dei modelli. Non penso che, certamente non in questo momento, lasceremo che queste cose siano autonome.

D. Che impatto avrà l’AI sulla struttura della forza lavoro?

R. È troppo presto per dire quali saranno gli impatti. Penso che ce ne saranno. Non credo che si tratti della campana a morto o dell'eliminazione di un sacco di persone. A differenza di molte altre ondate tecnologiche precedenti, che si sono concentrate sull'automazione dei compiti - e che tendono a essere più che altro compiti impiegatizi e ripetitivi - questa è un'applicazione trasversale. Non ci sono molte funzioni lavorative che non possano essere migliorate con questo strumento. La vediamo quindi come una combinazione di esseri umani e modelli AI, in grado di fare di più.

D. Quali innovazioni nella vostra tecnologia avranno il maggiore impatto?

R. I modelli sono tutti addestrati su tutti i dati disponibili al pubblico, giusto? Ciò a cui i modelli non hanno accesso sono i dati specifici dell'azienda. Questo fa quindi la differenza in termini di quanto valore Jp Morgan ottiene rispetto a qualcun altro nei servizi finanziari. Gran parte della nostra attenzione è rivolta a come sfruttare in modo sicuro ed efficace le conoscenze e le intuizioni che abbiamo in azienda.

D. Avete già iniziato a collegare i modelli ai dati proprietari di JPMorgan?

R. Stiamo iniziando. È un lavoro in corso. Ovviamente lo stiamo facendo con molta attenzione e attenzione. La privacy dei dati è la nostra prima e più importante priorità.

D. Come vi assicurate che la vostra AI non stia impazzendo?

R. Abbiamo controlli stabiliti da tempo su tutto ciò che abbiamo fatto con l'AI. Ogni volta che sviluppiamo un caso d'uso, questo passa attraverso un processo rigoroso. Alcuni modelli che abbiamo progettato sono molto vincolati. Potete vedere tutto ciò che sta facendo. Quindi potrebbe essere qualcosa che usereste in una decisione di credito. Poi ci sono i grandi modelli linguistici. Sono più una scatola nera. Non li userai mai per quello scopo. Potresti usarli per creare un itinerario di viaggio per qualcuno del lato Chase Travel, perché non c'è uno scenario ad alto rischio. Quindi è in primo luogo una questione di avere lo strumento giusto e poi avere i controlli giusti.

D. In che modo i clienti di Jp Morgan possono accedere agli strumenti AI della banca per conto proprio?

R. L'AI ti dà la possibilità di scalare e fornire più personalizzazione. La maggior parte di noi, penso, preferirebbe, se potesse, semplicemente andare online su un canale digitale e ottenere la risposta velocemente. L'AI può aiutarti a discernere la tua domanda e a ottenere una risposta su un canale digitale più rapidamente.

D. C'è un'area specifica dove si stanno già vedendo buoni ritorni dell’investimento in AI?

R. Io ribalterei la domanda. Non riesco a pensare a un'attività in cui ciò non sia vero.