CIBC Mellon administrerer 3,5 billioner dollar i verdier i en marked hvor en enkelt dag kan koste hundredvis av millioner. Her er hvordan selskapet bruker AI for å sikre at de alltid er først.

Den 18. februar 2021 lanserte den første Bitcoin-ETF i Nord-Amerika i Canada og samlet inn over 500 millioner dollar i den første uken. Den neste dagen lanserte en annen Bitcoin-ETF på samme børs. Den andre, ifølge Mal Cullen, CEO i CIBC Mellon, samlet inn 35 millioner dollar. Selv om det var et lignende produkt i samme marked, lansert bare en dag apart, var det en stor forskjell i tallene de hver samlet inn.

Denne kontrasten er det som definerer Cullens verden. CIBC Mellon er en av Canadas største selskaper for verdipapiradministrasjon, ansvarlig for administrasjon av 3,5 billioner dollar i verdier. I en slik omgang kan en enkelt dags forsinkelse koste virkelige penger – noen ganger hundredvis av millioner av dem.

“Hva er verdien av en dag i din forretning?” spurte Cullen publikum på Appian World 2026 i Orlando forrige måned. “I vår forretning kan det være massivt.”

Dette spørsmålet driver nå en av de mer konsekvensfulle AI-utviklingene i canadiske finansielle tjenester, og lærdommene fra det når langt utenfor kapitalmarkedene.

Problemet med 30 års prosesser

CIBC Mellon har vært i drift i 30 år. Det er et joint venture mellom BNY – som administrerer over 59 billioner dollar i verdier globalt – og CIBC, en av Canadas største banker. Denne eierskapet bringer enorm skala og institusjonell troverdighet. Det bringer også kompleksitet.

“Det er bare en ting som er bedre enn å eies av en bank,” sa Cullen med et målt smil, “og det er å eies av to banker. To banker betyr to kompliance-team, to risikoteam og to meninger om nesten alt.”

Å bli alvorlig med AI for CIBC Mellon betydde å motstå impulsen til å gå raskt. Før et enkelt verktøy ble deployert, gikk selskapet tilbake til grunnleggende prinsipper. Teamet kartla hver arbeidsflyt, identifiserte hvor kapasiteten var begrenset, hvor risikoen var høyest og hvor manuelt arbeid var konsentrert. Det de fant overrasket dem.

“Personene som utførte arbeidet var ikke problemet,” noterte Cullen. “Det var hvordan arbeidet flytete mellom teamene som skapte begrensningene.” Med andre ord, teknologien ville aldri fikse hva prosessen hadde ødelagt.

Fra samlebånd til AI

Den første store deployeringen involverte fondsregnskap – en prosess CIBC Mellon kjører i enorm skala. Selskapet produserer omtrent 350 000 fondsverdier hver måned, hver enkelt underlagt strenge deadline og nøyaktighetskrav.

I årevis har prosessen gått vertikalt: En regnskapsfører eide en fil fra start til slutt. Det var en prosess bygget på individuell ekspertise, som betydde det også var bygget på individuelle begrensninger og nesten umulig å skalerer. Selskapet redesignet det horisontalt, fordelt arbeid over spesialiserte team. Men det skapte et nytt problem – overleveringer mellom team ble en kilde til friksjon og forsinkelse. Overordnede hadde ingen oversikt over hvor arbeidet stod uten å spørre.

En fondsregnskapsfører med over et tiår med erfaring, som kjente prosessen bedre enn noen i bygningen, brukte Appians AI-automatiseringsplattform til å bygge det Cullen kaller en “kontrolltårn” – et arbeidsflytsystem som gir hvert team sanntidsoversikt over hvor arbeidet er i prosessen, automatiserer overleveringene som hadde skapt forsinkelsene.

Resultatet var en 34% effektivitetsøkning på en enkelt prosess. Ved 350 000 verdier per måned, kompenserer det raskt.

“Han fortalte meg at han designet ut alt han ikke likte med jobben sin,” sa Cullen. “Når du får personer som forstår prosessen til å arbeide med den, automatiserer de ikke de manuelle tingene som var der før. De omkonstruerer prosessen og gjør den bedre.”

ETF-problemet

Det andre eksemplet går tilbake til den Bitcoin-ETF-historien. Når en ETF lanseres eller distribuerer avkastning til enhetsinnehavere, involverer det et komplekst nettverk av motparter – fondsforvalteren, depotinstitusjonen, børsen, markedsgjøreren og overføringsagenten. Hver enkelt må bli underrettet. Hver enkelt har en rolle. Å få fondet ut en dag tidligere krever at alle må flytte i samkjørning.

En ETF-produktekspert i CIBC Mellon bygde en arbeidsflyt på Appian som bringer transparens over alle disse motpartene på ett sted – omdanner en fragmentert, e-post-tung prosess til noe automatisert og kontrollerbart.

Tre uker før Appian World, demonstrerte CIBC Mellon applikasjonen for Canadas største ETF-leverandører på en klientbrukergruppe i Toronto. “Rommet ble stille,” husker Cullen. “Folk lenet seg frem. En av våre største kunder sa til sine jevner: Det har nettopp spart meg en betydelig mengde tid i min dag.”

Styringspørsmålet

Ingen av disse utviklingene skjedde raskt, og Cullen er direkte om hvorfor. CIBC Mellon bruker ikke AI i noe klient-orientert enda. Hver AI-deployering til dags dato er intern – innenfor definerte arbeidsflyter, kontrollerbart og gjennomgått av mennesker før noen utgang påvirker en klient.

“Vi kan bare flytte så raskt med AI som våre kunders komfortnivå,” sa han. “Vi har med vilje ikke integrert AI i noe klient-orientert fordi vi ikke føler at styringen er der enda.”

Tallene fra det bredere markedet bekrefter hva Cullen allerede visste. Ifølge en ny studie fra Harvard Business Review Analytic Services, sponsort av Appian og lansert på konferansen, mener 92% av organisasjonene at AI-agenter trenger regelbaserte retningslinjer for å operere trygt – men færre enn halvparten har faktisk definert dem. CIBC Mellon er blant organisasjonene som har valgt å bygge grunnlaget før de skalerer deployeringen.

Innen organisasjonen, formerer denne forsiktigheten hvordan selskapet forbereder sine ansatte. Selskapet har utpekt 100 ansatte av omtrent 2000 som AI-ambassadører. Disse ambassadørene får tidlig tilgang til verktøy, tid til å bygge brukstilfeller og en fullmakt til å trykke på applikasjonene i sandkasser før noe flyttes til produksjon. De kjører ukentlige interne sesjoner kalt “Artificially Speaking”, hvor de inviterer selskaper som Snowflake og Microsoft (MSFT ) til å dele hva som fungerer og hva som ikke gjør det.

Cullen har sett denne mønsteret spille ut før. For tyve år siden hadde han samtaler med CTO-er som sa at skyen var en mote og aldri ville bli betrodd med sensitiv data. Så kom hybrid-skyen, som ga organisasjonene en midtpat – effektiviteten til sky-infrastruktur uten den opplevde tapet av kontroll. Han forventer samme kurve med AI.

“Jeg tror du vil se hybrid-AI neste,” sa han. “Innkapslet, styrt, men flyttende.”

Hva resten av markedet kan lære

CIBC Mellons historie er ikke en historie om en teknologisk gjennombrudd. Det er en historie om organisatorisk disiplin som brukes på et kraftig verktøy. Mål før du bygger, plasser personene som kjenner prosessen nærmest problemet, og styre før du skalerer.

Disse lærdommene gjelder langt utenfor verdipapiradministrasjon. I et marked hvor bare 16% av organisasjonene rapporterer å realisere meningsfull verdi fra AI, er organisasjonene som får reelle resultater de som har behandlet styring som en funksjon, ikke en begrensning.

“Ikke start med teknologien,” sa Cullen til publikum på Appian World. “Mål alt først.”

I en bransje hvor en dag kan bety forskjellen mellom 500 millioner og 35 millioner dollar, viser det seg at denne typen tålmodighet er sin egen konkurransefordel.