美国银行(Bank of America)近年在人工智能领域的落地应用再次引发业界关注。该行为旗下全球支付解决方案团队(Global Payments Solutions,简称GPS)内部研发并推出的生成式人工智能平台AskGPS,旨在将海量内部知识转化为实时可用的智能顾问,帮助服务超过40,000家企业客户的团队在回答产品、入职和复杂咨询时实现秒级响应与更高质量的建议。 AskGPS的核心优势源于数据与设计。平台基于超过3,200份内部文档进行训练,文档类型涵盖产品手册、条款清单、常见问答以及行业内的先例与最佳实践。通过把经验证的内部资源作为主要信息源,AskGPS不仅提高了回答速度,也提升了答案的可核查性与合规性。美国银行方面将其定位为"将机构知识转化为实时智能"的战略引擎,不仅是搜索工具,更能在顾问式服务中发挥更大的价值。
技术实现层面,AskGPS很可能采用检索增强生成(RAG)与向量检索相结合的架构。先通过向量化将内部文档嵌入高维空间,实现语义级别的检索,再将检索到的上下文与生成模型结合,生成既符合合规要求又具上下文相关性的自然语言回应。这样的流程能在保证答案可追溯的同时降低模型"幻觉"风险,因为生成内容基于可验证的文档片段而非模型纯粹的内在推断。 在业务价值方面,AskGPS带来的影响可以从多维度衡量。对于一线员工而言,沟通效率显著提升,重复性查询与信息检索的时间被压缩,能将更多精力用于高价值的分析与客户关系维护。对于客户体验而言,响应速度和建议质量的提升意味着更顺畅的产品选型、加速的入职流程与更贴合客户场景的解决方案推荐。
对于组织管理层而言,AI的引入有助于知识沉淀与共享,把散落在个人经验与零散文档中的隐性知识通过标准化问答与模板化建议的方式放大。 AskGPS并不是美国银行在AI领域的孤立举措,而是GPS团队在四大方向同时推进的战略之一。这四个方向包括智能代理、搜索与摘要、内容生成以及运营与编码自动化。智能代理用于处理客户交互与任务自动化,搜索与摘要提升信息获取效率,内容生成支持报告与客户沟通材料的快速产出,运营与编码则关注后台流程自动化与提升开发效率。四者互为补充,共同指向一个目标:用科技替代重复劳动,让员工聚焦更具判断力与创造性的工作。 然而,银行业在使用生成式AI时面临的挑战不可忽视。
数据安全与隐私合规是首要问题。金融机构握有大量敏感客户数据,任何外部API或模型调用都必须严格审查数据流向与存储策略。美国银行选择在内部部署并训练AskGPS,有利于将数据留在可控环境内,降低外泄风险;同时也需要建立严格的访问控制与审计日志,确保模型查询与生成过程可追溯。监管合规方面,金融监管机构对决策过程与客户沟通有明确要求,银行必须能够解释AI建议的来源并提供人工复核机制以应对争议。 模型治理与风险控制也是关键环节。生成式模型存在回答不准确或错用上下文的风险,尤其在法律条款或合同细节类问题上,错误可能引发重大法律与财务后果。
因此,AskGPS需要设计多层次的安全阀:在高风险问题上自动触发人工审核;对外输出附带引用来源与证据片段;定期用最新内部政策与监管规则对模型进行再训练与微调;同时建立反馈闭环,将一线员工与合规审查的纠错数据反馈给模型训练管线,用于持续改进。 从组织与人才角度看,AI的落地既能提升效率,也会带来角色调整与技能升级的需求。随着AskGPS承担更多基础信息检索和初步建议生成的工作,员工需要更多掌握复杂判断、客户关系管理与问题解决能力。此外,银行应当投资于AI素养的内部培训,使员工理解模型的适用范围、局限性与合规注意事项,从而在人与AI协作中发挥最大效用。 针对其他金融机构或企业在引入类似系统时的实践建议,可以分为技术准备、数据治理、流程重构与合规对接几方面。技术准备包括构建稳定的知识库、选择合适的检索与生成模型架构、设计可解释性与可追溯性功能。
数据治理要求明确数据分类、脱敏规则与访问权限,并建立严格的日志记录与审计机制。流程重构则需要在业务端明确哪些场景适用自动化回答,哪些场景必须人工介入,制定清晰的触发规则与升级路径。合规对接需要提前与法律与合规团队沟通,确保AI回答的使用场景与外部披露符合监管要求,并准备应对监管考核与稽核的材料。 衡量AI系统成效的指标应超越单纯的技术性能,既包含响应时间、答案准确率、模型置信度等技术指标,也应关注客户满意度、入职时间缩短比例、销售转化率与内部工时节约等业务指标。此外,还应跟踪合规事件率、错误回复数量与人工干预频次,以确保系统在提高效率的同时不增加业务风险。 AskGPS的推出也反映出银行业在客户体验与数字化竞争中的新趋势。
随着生成式AI能力的普及,客户对即时、个性化且具有解释性的金融建议的期望逐步提升。银行若能将AI与丰富的行业经验、合规流程结合,不仅能提升现有服务质量,还能开拓新的场景,例如跨国支付方案设计、复杂交易的前期咨询、行业定制化的合规建议等。这样的能力将成为机构间差异化竞争的重要一环。 不过,AI并非万能。生成式模型在面对非结构化的、前所未有的业务问题时仍可能无足够依据给出可靠建议,且在遇到政策变动或条款更新尚未纳入训练语料时会出现滞后性。因此,银行必须维持动态更新与人工在环的工作模式,确保关键决策依然有合格的专业人员把关。
此外,如何平衡自动化与客户信任也是需要持续关注的课题。客户在接收到AI生成建议时,往往希望知道建议来源与权威性,透明性与可解释性设计将直接影响客户对系统的接受度。 展望未来,类似AskGPS的内部智能顾问有潜力从响应型助手演进为更主动的业务伙伴。通过与客户行为数据、交易流与市场情报结合,系统可以在合规前提下主动识别客户需求,提出个性化的风险管理建议、优化支付结构或推荐适配的服务套餐。同时,AI也能支持内部知识管理,例如自动将新的案例与解决方案纳入知识库,形成自我增强的学习循环。 在更远的视角下,金融机构要在AI浪潮中长期获益,需要构建稳健的AI战略,而不是单点技术试验。
战略应当包括数据策略、模型治理、人才培养、合规体系与持续创新机制。以美国银行为例,其在GPS团队内部构建AskGPS并将其作为更广泛AI战略的一部分,表明企业正在把短期效率提升与长期能力建设结合起来。 总结来看,AskGPS代表了银行业把生成式AI应用于客户服务与咨询的一个重要实例。通过将大量内部文档与经验转化为可检索、可生成的智能响应,平台不仅提高了响应速度与一致性,也为更高质量的顾问式服务奠定技术基础。与此同时,安全、合规与模型治理仍是不能回避的课题。未来的成功将取决于技术与合规、自动化与人工判断、即时响应与长期信任之间能否实现良性的平衡。
对所有金融机构而言,落地AI既是效率革命,也是管理与文化的变革,谁能在守住风险底线的同时不断学习与迭代,谁就能在新一轮金融服务竞争中占据有利位置。 。
