摩根士丹利携手 OpenAI 开发 AI 工具，助力金融顾问提升决策效率、客户服务质量，并建立严格的 AI 评估体系确保可靠性。
GPT-4 赋能金融顾问工作流程
摩根士丹利财富管理团队将 GPT-4 嵌入他们的工作流程，极大改善了金融顾问访问内部知识库以及满足客户需求的方式。目前，超过 98% 的顾问团队每天都在使用 “AI @ Morgan Stanley Assistant” 一个内部开发的 AI 聊天助手，用于回答顾问提出的各种问题并实现高效的信息检索。
摩根士丹利 AI 负责人 Jeff McMillan 表示：“这项技术让您如同成为组织中最聪明的人。每位客户都不同，而AI帮助我们满足每位客户的独特需求。”
从评估到大规模应用：确保 AI 可靠性
在金融服务领域推广人工智能，需要确保技术在高质量和可靠性标准下提供巨大价值。为此，摩根士丹利开发了一套评估框架（eval framework），用于在部署前测试每个 AI 用例。这些评估通过真实场景测试 AI 的表现，并结合专家反馈不断优化。
AI 的初始目标包括：
- 加速信息检索，节省顾问长时间的文档搜索。
- 自动化重复任务，如研究报告的摘要工作。
- 提供定制化的洞察，根据客户需求优化建议。
- 通过运行摘要评估（summarization evals），摩根士丹利测试了 GPT-4 如何将大量内容浓缩为简洁的总结摘要，并通过提示工程和专家评分优化了结果质量。随着学习的深入，团队引入了多语言翻译评估（translation evals）以及更精确的文档检索方法。目前，AI 助手能够从10万份文档中高效回答任意问题，而最初仅能处理7000个问题。
摩根士丹利AI产品与架构策略负责人 David Wu 表示：“从问题到答案的时间几乎为零，这让顾问能够与客户讨论以前从未涉及的话题。”
AI工具的扩展与新服务的推出
基于 “AI @ Morgan Stanley Assistant” 的成功运营，摩根士丹利推出了另一款 AI 工具 “AI @ Morgan Stanley Debrief”。该工具通过 Whisper 和 GPT-4，为顾问提供会议摘要服务，将 Zoom 录音（获得客户许可）转化为行动性输出，如客户笔记和后续跟进行动计划。
顾问可在最终发送前对 AI 生成的内容进行审核和调整，确保在自动化与人为监督之间取得平衡。团队通过大量模拟会议数据集严格测试了该工具的性能，以确保其准确捕捉关键行动项。
摩根士丹利生成式 AI 解决方案主管 Kaitlin Elliott 表示：“顾问的反馈极为正面，他们与客户的互动更深入，而后续工作从几天缩短到了几个小时。”
合规与信任：AI的关键基石
为满足金融服务领域严格的合规要求，摩根士丹利将质量控制融入评估框架中。每日回归测试帮助发现潜在缺陷，并提升系统生成合规内容的能力。此外，OpenAI 的 “零数据保留” 政策确保了摩根士丹利的专有数据安全性。
David Wu 指出：“我们经常被问到，‘我们的信息是否会被用于训练公共的 ChatGPT ？’ OpenAI 承诺的零数据保留政策对我们来说至关重要。”
98%的使用率与未来潜力
摩根士丹利对质量和可靠性的关注，带来了令人瞩目的成果：
- 超过98%的财富管理顾问团队每天使用AI工具。
- 文档访问效率从20%提高到80%，减少了搜索时间。
- 自动化任务和对问题的快速洞察让顾问能将更多精力投入客户关系。
- 此外，摩根士丹利的评估框架为未来的解决方案打开了更多可能性。随着 “AI @ Morgan Stanley” 成为员工的 “超级应用”，摩根士丹利计划将其功能扩展至其他部门，例如为投资银行家提供会议摘要服务。
McMillan 表示：“这是一种根本性的改变，既提高了内容质量，又创造了只有贴近问题的人才能想象到的新产品和服务。”
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