Ally Financial如何借助生成式AI技术创造商业价值

Ally Financial是全美排名前25的金融控股公司，管理的总资产高达1960亿美元，为超过1100万客户提供服务。Ally Financial由通用汽车（GM）于1919年创立，诞生之初定名为通用汽车承兑公司（GMAC），直到2010年正式更名为Ally Financial。如今，Ally已经是美国领先的汽车贷款机构之一，并作为美国最大的全数字银行提供存款、信用贷款、抵押借款与信用卡服务。

作为一家全数字银行，Ally高度依赖创新成果为客户提供银行服务，因此需要在数字、数据、技术、产品及运营等层面建立起强大的协同能力。作为少数拥有广泛权限的金融服务业高管之一，Sathish Muthukrishnan目前担任Ally首席信息、数据与数字官职务，并以高管团队成员的身份直接向公司CEO汇报。他的职责范畴涵盖技术与数字、网络安全、基础设施、产品客户体验，以及如今的人工智能（AI）等领域。

Ally公司始终将优质客户体验作为运营的核心，Muthukrishnan解释称，必须始终将技术、数字能力、数据以及AI的投资同支撑公司使命的业务影响联系起来。他指出，“客户体验、业务影响与技术的交叉点，就是奇迹成真的所在。”对Ally来说，整个流程的第一步就是对业务用例做出明确定义。这些业务用例使用的正是Ally积累的数据，而首先需要回答的就是“到底需要什么样的数据”，据此支持特定业务需求。通过这种方式，Ally公司能够确保流程中的各个环节均严格受到业务驱动。Muthukrishnan评论道，“正是凭借这种方法，让我们的数据驱动之旅提早数年实现。”

而依托于自身的创新导向，Ally目前还顺理成章在建立生成式AI的实验、测试与产品化课程。今年6月，Ally发布了基于云的专有AI平台Ally.ai。该平台拥有传统及生成式AI工具的多种功能，包括基础模型、以及金融从业企业所必需的人性化与数据安全专项保护机制。该平台在企业级大语言模型（LLM）与Ally自身的数据/AI应用程序之间建立起安全的私有桥梁，使Ally能够将任何类型的AI功能（包括生成式AI及大语言模型）以企业规模集成至业务运营体系当中。Muthukrishnan评论道，“在基础数据、云和网络基础设施均已部署到位的情况下，在内部构建Ally.ai的目的是扩大其在整个组织内的应用范围，同时密切关注新用例的潜在风险和机会空间。”

11月16日，Ally公布了实验性生成AI用例的早期结果，展示了这项技术如何帮助提高速度、增强团队的生产力与创造力。该公司，在生成式AI的支持下，营销人员能够将创意活动和内容制作的时间周期缩短达2至3周，平均节约下34%的时间投入。除此之外，生成式AI还能在其他领域进一步提高生产力，包括：

• 在研究、草拟和定名审查等创意过程的早期阶段，将内容创作和其他营销输出的时间最多减少2至3周。
• 使用Ally.ai界面可节约34%的任务执行时间，相当于参与团队每年省下近3000个小时。
• 测试期间，参与者提交的80多个提示词的有效率高达87%，证明提示词工程培训确实物有所值、能够在特定工作中提升输出效果和效率。
• 提示词准确率为81%，意味着用户从Ally.ai平台所收到的内容或响应输出基本正确，可用于完成实际任务。
• 使用Ally.ai进行数据分析、质量控制和探索引擎优化（SEO）时，输出结果拥有良好的实用性和准确性。

此次营销测试是在Ally首个成功用例之后进行的，其中客户服务与体能小组使用Ally.ai对来电求助进行内容总结，缩短了客户咨询的服务时长，帮助员工将精力集中在更复杂、更有意义的客户交互当中。此次客户来电汇总试点支持700多名员工对客服呼叫进行实时转录与内容整理，员工也即时提交自己的体验反馈，帮助进一步完善提示词工程与基础模型。结果是，Ally.ai产出的摘要信息中高达90%不需要任何进一步人工干预。另一大好处是，员工报告称Ally.ai的总结帮助他们显著节约工作时间，能够将精力投入到更有意义的客户交互当中。

这两个用例都体现出Ally运用AI技术支撑业务体验以践行其核心承诺：

• 专注支持员工生产力，通过技术用例优化内部业务流程。
• 配合人为干预和控制以开展监督和培训。
• 防止个人身份信息泄露。
• 禁止第三方模型提供商使用Ally数据训练其基础模型。

Ally公司首席营销与公共关系官Andrea Brimmer在评价这些早期生成式AI成果时表示，“最好的营销团队应当了解演进的艺术，包括评估并测试各种变革性技术。”她还补充道，“早期结果表明，AI能够帮助我们的人才专注处理那些最需要人类参与的创造性任务，借此加快我们的日常工作推进速度。”面对未来，Brimmer表示“我们期待继续探索生成式AI的潜能，更深入地了解该项技术如何帮助我们的团队。”

对于AI后续的探索和应用之路，Muthukrishnan敏锐地意识到“生成式AI既有望放大坏的一面，也有可能加深坏的一面。”为此，Ally将致力于严格的AI治理政策与实践，包括建立起由法律、风险、合规、审计、技术主题等各领域专家组成的AI治理小组。从构思到生产，该团队整理出一份AI技术手册，用于管理整个端到端流程的各个评估阶段，确保每个开发环节都有“人在回圈”作为依托和保障。

谈到生成式AI的未来影响，Muthukrishnan抱持着积极的态度。“我们不可能回避与AI相关的讨论，唯一的道路就是把握住这波趋势，并将其作为跳板以探索新的用例，借此推动AI在公司内部的普及、支撑起我们的业务目标。AI技术有望重塑我们的工作方式、服务客户的方式、塑造个性化客户体验的方式、提高生产力水平的方式、以及引导员工解决更高层次问题的方式。”Muthukrishnan最后总结道，“我们对AI将为Ally团队成员及客户带来的助益抱乐观态度，相信这股力量将彻底改变整个金融服务行业。”