CIBC Mellon administruje aktywa o wartości 3,5 biliona dolarów na rynku, gdzie jeden dzień może kosztować setki milionów. Oto jak firma wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zawsze być pierwszą.

18 lutego 2021 r. pierwszy w Ameryce Północnej fundusz ETF z bitcoina został uruchomiony w Kanadzie i przyciągnął ponad 500 milionów dolarów w ciągu pierwszego tygodnia. Następnego dnia drugi fundusz ETF z bitcoina został uruchomiony na tej samej giełdzie. Drugi, według Mal Cullena, dyrektora generalnego CIBC Mellon, przyciągnął 35 milionów dolarów. Chociaż był to podobny produkt na tym samym rynku, uruchomiony zaledwie jeden dzień później, różnica w liczbie pieniędzy była znaczna.

Ta różnica to rodzaj rzeczy, które definiują świat Cullena. CIBC Mellon jest jedną z największych firm świadczących usługi administrowania aktywami w Kanadzie, odpowiedzialną za administrowanie aktywami o wartości 3,5 biliona dolarów. W takim środowisku opóźnienie o jeden dzień może kosztować dużo pieniędzy – czasem setki milionów.

“Jaka jest wartość jednego dnia w Twoim biznesie?” – zapytał Cullen słuchaczy na Appian World 2026 w Orlando w zeszłym miesiącu. “W naszym biznesie może to być ogromna kwota.”

To pytanie jest teraz motywacją do jednego z bardziej istotnych wdrożeń sztucznej inteligencji w kanadyjskich usługach finansowych, a lekcje z niego sięgają daleko poza rynek kapitałowy.

Problem z 30-letnim procesem

CIBC Mellon działa na rynku przez 30 lat. Jest to spółka joint venture między BNY – która administruje ponad 59 bilionami dolarów aktywów na całym świecie – a CIBC, jednym z największych banków w Kanadzie. Taki rodowód daje ogromną skalę i instytucjonalną wiarygodność. Ale także złożoność.

“Jedyna rzecz lepsza niż bycie własnością banku” – powiedział Cullen z umiarkowanym uśmiechem – “to bycie własnością dwóch banków. Dwa banki oznaczają dwa zespoły compliance, dwa zespoły ryzyka i dwa zdania na prawie wszystko.”

Stawianie poważnego celu wdrożenia sztucznej inteligencji w CIBC Mellon oznaczało opór przed szybkim działaniem. Zanim został wdrożony choć jeden narzędzie, firma wróciła do podstaw. Zespół zmapiował każdy proces, zidentyfikował, gdzie pojemność była ograniczona, gdzie ryzyko było najwyższe i gdzie praca ręczna była skoncentrowana. To, co znaleźli, zaskoczyło ich.

“Ludzie wykonujący pracę nie byli problemem” – zauważył Cullen. “To, jak praca płynęła między zespołami, powodowało ograniczenia.” Innymi słowy, technologia nigdy nie mogła naprawić tego, co proces zepsuł.

Od linii montażowych do sztucznej inteligencji

Pierwsze znaczące wdrożenie dotyczyło rachunkowości funduszy – procesu, który CIBC Mellon prowadzi na ogromną skalę. Firma produkuje około 350 000 wycen funduszy każdego miesiąca, z których każda podlega ścisłym terminom i wymaganiom dokładności.

Przez lata proces ten był prowadzony pionowo: jeden księgowy był odpowiedzialny za plik od początku do końca. Był to proces zbudowany na indywidualnej ekspertyzie, co oznaczało, że był również zbudowany na indywidualnych ograniczeniach i był prawie niemożliwy do skalowania. Firma przeprojektowała go w sposób poziomy, rozdzielając pracę na specjalistyczne zespoły. Ale to stworzyło nowy problem – przekazanie pracy między zespołami stało się źródłem tarcia i opóźnień. Nadzorcy nie mieli widoczności pracy bez pytania.

Księgowy funduszy z ponad dekadą doświadczenia, który znał proces lepiej niż ktokolwiek w budynku, wykorzystał platformę Appian do budowy tego, co Cullen nazywa “wieżą kontroli” – systemem przepływu pracy, który daje każdemu zespołowi widoczność pracy w czasie rzeczywistym, automatyzując przekazanie pracy, które powodowało opóźnienia.

Wynikiem było 34% zwiększenie wydajności w jednym procesie. Przy 350 000 wycenach miesięcznie to się szybko sumuje.

“Powiedział mi, że zaprojektował wszystko, czego nie lubił w swojej pracy” – powiedział Cullen. “Kiedy ludzie, którzy rozumieją proces, pracują nad nim, nie automatyzują rzeczy ręcznych, które były tam wcześniej. Zmieniają proces i robią go lepszym.”

Problem ETF

Drugi przykład dotyczy historii o funduszu ETF z bitcoina. Kiedy fundusz ETF jest uruchamiany lub dystrybuuje zwroty do posiadaczy jednostek, wiąże się to z złożoną siecią kontrahentów – menedżerem funduszu, depozytariuszem, giełdą, twórcą rynku i agentem transferowym. Każdy z nich musi być powiadomiony. Każdy ma rolę. Wydanie funduszu o jeden dzień wcześniej wymaga, aby wszyscy poruszyli się w zgodzie.

Ekspert od produktów ETF w CIBC Mellon zbudował przepływ pracy na platformie Appian, który daje przejrzystość we wszystkich tych kontrahentach w jednym miejscu – zmieniając fragmentaryczny, oparty na e-mailu proces w coś zautomatyzowanego i audytowanego.

Trzy tygodnie przed Appian World, CIBC Mellon zademonstrował aplikację największym dostawcom ETF w Kanadzie na spotkaniu użytkowników w Toronto. “Sala została cichsza” – wspominał Cullen. “Ludzie nachylili się. Jeden z naszych największych klientów powiedział do swoich kolegów: To właśnie zaoszczędziło mi znaczną ilość czasu w moim dniu.”

Pytanie o zarządzanie

Żadne z tych rozwojów nie nastąpiło szybko, a Cullen jest bezpośredni, dlaczego. CIBC Mellon nie używa jeszcze sztucznej inteligencji w niczym, co dotyczy klientów. Każde wdrożenie sztucznej inteligencji do tej pory jest wewnętrzne – zawarte w określonych przepływach pracy, audytowalne i przeglądane przez ludzi przed wpływem na klienta.

“Możemy poruszać się ze sztuczną inteligencją tylko tak szybko, jak poziom komfortu naszych klientów” – powiedział. “Celowo nie zintegrowaliśmy sztucznej inteligencji z niczym, co dotyczy klientów, ponieważ nie czujemy, że jesteśmy gotowi do zarządzania nią.”

Liczby z szerszego rynku potwierdzają to, co Cullen już wiedział. Zgodnie z nowym badaniem przeprowadzonym przez Harvard Business Review Analytic Services, sponsorowanym przez Appian i opublikowanym na konferencji, 92% organizacji zgadza się, że agenci sztucznej inteligencji potrzebują reguł opartych na zasadach, aby działać bezpiecznie – jednak mniej niż połowa z nich faktycznie zdefiniowała je. CIBC Mellon jest jedną z organizacji, które zdecydowały się zbudować podstawy przed skalowaniem wdrożenia.

Wewnątrz organizacji ta ostrożność kształtuje, jak firma przygotowuje swoich ludzi. Firma wyznaczyła 100 pracowników spośród około 2000 jako mistrzów sztucznej inteligencji. Ci mistrzowie otrzymują wczesny dostęp do narzędzi, czas na budowanie przypadków użycia i mandat do testowania aplikacji w piaskownicach przed wprowadzeniem ich do produkcji. Prowadzą cotygodniowe sesje wewnętrzne zatytułowane “Sztuczna mowa”, przyjmując firmy takie jak Snowflake i Microsoft, aby podzielić się tym, co działa, a co nie.

Cullen obserwował ten wzorzec wcześniej. Dwadzieścia lat temu prowadził rozmowy z CTO, którzy mówili, że chmura jest modą i nigdy nie będzie ufać wrażliwym danym. Potem pojawiła się chmura hybrydowa, dając organizacjom środkową drogę – wydajność infrastruktury chmury bez postrzeganego utraty kontroli. Oczekuje podobnej krzywej ze sztuczną inteligencją.

“Myślę, że zobaczycie hybrydową sztuczną inteligencję” – powiedział. “Zawartą, zarządzaną, ale poruszającą się.”

Czego reszta rynku może się nauczyć

Historia CIBC Mellon to nie historia o przełomie technologicznym. To historia o dyscyplinie organizacyjnej zastosowanej do potężnego narzędzia. Zmierzyć przed budową, postawić ludzi, którzy znają proces, najbliżej problemu, i zarządzać przed skalowaniem.

Te lekcje mają zastosowanie daleko poza usługi administrowania aktywami. Na rynku, gdzie tylko 16% organizacji zgłasza uzyskanie znaczącej wartości ze sztucznej inteligencji, organizacje, które uzyskują rzeczywiste wyniki, są tymi, które traktowały zarządzanie jako funkcję, a nie ograniczenie.

“Nie zaczynajcie od technologii” – powiedział Cullen słuchaczom na Appian World. “Zmierzyć wszystko najpierw.”

W branży, gdzie jeden dzień może oznaczać różnicę między 500 milionami a 35 milionami dolarów, taka cierpliwość okazuje się swoistą przewagą konkurencyjną.