CIBC Mellon ดูแลทรัพย์สินมูลค่า 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ในตลาดที่วันเดียวสามารถมีค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้านดอลลาร์ นี่คือวิธีที่บริษัทใช้ AI เพื่อให้แน่ใจว่าจะเป็นคนแรกที่ไปถึงที่นั่นเสมอ

เมื่อวันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2021 กองทุน ETF บิตคอยน์แรกในอเมริกาเหนือ เปิดตัวในแคนาดาและดึงดูดเงินมากกว่า 500 ล้านดอลลาร์ในสัปดาห์แรก วันรุ่นขึ้น กองทุน ETF บิตคอยน์ เปิดตัวในตลาดเดียวกัน กองทุน ETF ที่สองตามที่ Mal Cullen ซีอีโอของ CIBC Mellon ระบุว่าดึงดูดเงิน 35 ล้านดอลลาร์ แม้ว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันในตลาดเดียวกันและเปิดตัวเพียงวันเดียว แต่ก็มีความแตกต่างอย่างมากในตัวเลขที่พวกเขาแต่ละคนดึงดูด

ความแตกต่างนั้นคือสิ่งที่กำหนดโลกของ Cullen CIBC Mellon เป็นหนึ่งในบริษัทให้บริการด้านทรัพย์สินขนาดใหญ่ที่สุดของแคนาดา โดยรับผิดชอบในการดูแลทรัพย์สินมูลค่า 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว การล่าช้าเพียงวันเดียวอาจมีค่าใช้จ่ายจริง – บางครั้งหลายร้อยล้านดอลลาร์

“คุณค่าของหนึ่งวันในธุรกิจของคุณคืออะไร?” คัลเลนถามผู้ชมที่ Appian World 2026 ในออร์แลนโดเมื่อเดือนที่แล้ว “ในธุรกิจของเรา มันอาจจะเป็นจำนวนมาก”

คำถามนั้นกำลังขับเคลื่อนการนำ AI ไปใช้ในการให้บริการทางการเงินของแคนาดา และบทเรียนจากมันไปไกลกว่าตลาดทุน

ปัญหากับกระบวนการ 30 ปี

CIBC Mellon ได้ดำเนินธุรกิจมา 30 ปี เป็นความร่วมมือระหว่าง BNY — ซึ่งดูแลทรัพย์สินมากกว่า 59 ล้านล้านดอลลาร์ทั่วโลก — และ CIBC หนึ่งในธนาคารที่ใหญ่ที่สุดของแคนาดา ความร่วมมือนี้ทำให้มีมาตราส่วนและความน่าเชื่อถือของสถาบัน แต่ก cũngทำให้เกิดความซับซ้อน

“มีเพียงสิ่งเดียวที่ดีกว่าการเป็นเจ้าของโดยธนาคาร” คัลเลนกล่าวว่า “และนั่นคือการเป็นเจ้าของโดยสองธนาคาร สองธนาคารหมายถึงสองทีมด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ สองทีมด้านความเสี่ยง และสองความคิดเห็นเกี่ยวกับเกือบทุกสิ่ง”

การเริ่มใช้ AI อย่างจริงจังสำหรับ CIBC Mellon หมายถึงการขัดขวางความต้องการที่จะเคลื่อนที่เร็ว ก่อนที่จะนำเครื่องมือใดๆ ไปใช้ บริษัทได้กลับไปสู่พื้นฐาน ทีมได้ทำการแมปกระบวนการทำงานทั้งหมด ระบุจุดที่มีความสามารถจำกัด ระบุจุดที่มีความเสี่ยงสูงสุด และจุดที่มีการทำงานด้วยมือมากที่สุด สิ่งที่พวกเขาพบทำให้พวกเขาประหลาดใจ

“ผู้ที่ทำการทำงานไม่ใช่ปัญหา” คัลเลนกล่าว “มันเป็นวิธีการทำงานที่ไหลผ่านระหว่างทีมที่ทำให้เกิดการจำกัด” ในอีกคำหนึ่ง เทคโนโลยีไม่เคยจะแก้ไขสิ่งที่กระบวนการทำลายไป

จากสายการผลิตไปสู่ AI

การนำ AI ไปใช้ครั้งสำคัญครั้งแรกเกี่ยวข้องกับการบัญชีของกองทุน — กระบวนการที่ CIBC Mellon ดำเนินการในระดับขนาดใหญ่ บริษัทผลิตการประเมินมูลค่ากองทุนประมาณ 350,000 ครั้งต่อเดือน โดยมีเส้นตายที่เข้มงวดและความต้องการความแม่นยำ

เป็นเวลาหลายปี กระบวนการดำเนินไปในแนวตั้ง: นักบัญชีหนึ่งคนเป็นเจ้าของไฟล์ตั้งแต่ต้นจนจบ มันเป็นกระบวนการที่สร้างขึ้นจากความเชี่ยวชาญส่วนบุคคล ซึ่งหมายความว่ามันถูกสร้างขึ้นจากข้อจำกัดส่วนบุคคลและเกือบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะขยายขนาด บริษัทได้ออกแบบมันใหม่ในแนวตั้ง โดยกระจายงานไปทั่วทีมที่เชี่ยวชาญ แต่นั่นสร้างปัญหาใหม่ — การส่งมอบระหว่างทีมกลายเป็นแหล่งของความเสี่ยงและความล่าช้า ผู้ควบคุมไม่มีความสามารถในการมองเห็นสถานะของงานโดยไม่ต้องถาม

นักบัญชีกองทุนที่มีประสบการณ์มากกว่าหนึ่งทศวรรษ ซึ่งรู้กระบวนการดีกว่าใครๆ ในอาคาร ใช้แพลตฟอร์ม low-code ของ Appian เพื่อสร้างระบบที่ Cullen เรียกว่า “หอคอยควบคุม” — ระบบการทำงานที่ให้ทีมทุกทีมมองเห็นสถานะของงานในกระบวนการได้จริง และทำให้การส่งมอบระหว่างทีมที่ทำให้เกิดความล่าช้าเป็นอัตโนมัติ

ผลลัพธ์คือการเพิ่มประสิทธิภาพ 34% ในกระบวนการเดียว โดยมีการประเมินมูลค่ากองทุน 350,000 ครั้งต่อเดือน ซึ่งจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

“เขาบอกฉันว่าเขาออกแบบออกทุกสิ่งที่เขาไม่ชอบเกี่ยวกับงานของเขา” คัลเลนกล่าว “เมื่อคุณได้รับคนเข้ามาใกล้เคียงกับกระบวนการ พวกเขาจะไม่ทำให้สิ่งที่เป็นไปได้โดยอัตโนมัติ พวกเขาจะปรับปรุงกระบวนการและทำให้ดีขึ้น”

ปัญหา ETF

ตัวอย่างที่สองกลับไปที่เรื่องราวของกองทุน ETF บิตคอยน์ เมื่อกองทุน ETF เปิดตัวหรือมีการจ่ายผลตอบแทนให้กับผู้ถือหน่วย มันเกี่ยวข้องกับเครือข่ายที่ซับซ้อนของฝ่ายคู่สัญญา — ผู้จัดการกองทุน ผู้ดูแลทรัพย์สิน ตลาดแลกเปลี่ยน ผู้สร้างตลาด และตัวแทนโอนทรัพย์สิน แต่ละฝ่ายต้องได้รับการแจ้งให้ทราบ แต่ละฝ่ายมีบทบาท การเปิดตัวกองทุนหนึ่งวันก่อนหน้านั้นจำเป็นต้องให้ทุกฝ่ายเคลื่อนไหวพร้อมกัน

ผู้เชี่ยวชาญด้าน ETF ที่ CIBC Mellon สร้างกระบวนการทำงานบน Appian ที่นำความโปร่งใสไปทั่วทุกฝ่ายคู่สัญญาในสถานที่เดียว — ทำให้กระบวนการที่กระจัดกระจายและอาศัยอีเมลเป็นหลักกลายเป็นอัตโนมัติและสามารถตรวจสอบได้

สามสัปดาห์ก่อน Appian World CIBC Mellon ได้แสดงแอปพลิเคชันนี้ให้กับผู้ให้บริการ ETF ที่ใหญ่ที่สุดของแคนาดาในกลุ่มผู้ใช้ลูกค้าในโตรอนโต “ห้องเงียบลง” คัลเลนกล่าว “คนๆ นั้นหันเข้ามาใกล้ หนึ่งในลูกค้าที่ใหญ่ที่สุดของเราบอกกับเพื่อนๆ ว่า สิ่งนี้เพิ่งจะช่วยให้ฉันประหยัดเวลาได้มากในหนึ่งวัน”

คำถามด้านการกำกับดูแล

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และคัลเลนเปิดเผยถึงเหตุผลว่าทำไม CIBC Mellon ไม่ได้ใช้ AI ในสิ่งที่เผชิญหน้ากับลูกค้าอย่างใดอย่างหนึ่ง การใช้งาน AI ทั้งหมดจนถึงตอนนี้อยู่ภายใน — ถูกจำกัดไว้ภายในกระบวนการทำงานที่กำหนดไว้ สามารถตรวจสอบได้ และได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนที่จะมีผลกระทบต่อลูกค้าใดๆ

“เราสามารถเคลื่อนไหวได้เร็วเท่ากับระดับความสบายใจของลูกค้าเท่านั้น” เขากล่าว “เราไม่ได้ฝัง AI ไว้ในสิ่งที่เผชิญหน้ากับลูกค้าเพราะเรารู้สึกว่าการกำกับดูแลยังไม่มี”

ตัวเลขจากตลาดที่กว้างขึ้นยืนยันสิ่งที่ Cullen รู้อยู่แล้ว ตามการศึกษาใหม่ของ Harvard Business Review Analytic Services ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Appian และเผยแพร่ในงานประชุม 92% ขององค์กรเห็นด้วยว่า ตัวแทน AI ต้องการราวล้อมด้วยกฎเพื่อการทำงานที่ปลอดภัย — แต่น้อยกว่าครึ่งหนึ่งได้กำหนดไว้จริงๆ CIBC Mellon เป็นหนึ่งในองค์กรที่เลือกที่จะสร้างรากฐานก่อนที่จะขยายการนำไปใช้

ภายในองค์กร การใช้ความระมัดระวังนี้กำลังกำหนดวิธีการเตรียมคนของตน บริษัทได้กำหนดพนักงาน 100 คนจากทั้งหมดประมาณ 2,000 คนให้เป็น AI Champions พวกเขาจะได้รับการเข้าถึงเครื่องมือล่วงหน้า เวลาในการสร้างกรณีการใช้งาน และภารกิจในการทดสอบแอปพลิเคชันใน sandbox ก่อนที่จะย้ายไปสู่การผลิต พวกเขาจัดเซสชั่นภายในสัปดาห์ละหนึ่งครั้งเรียกว่า “Artificially Speaking” โดยเชิญบริษัทอย่าง Snowflake และ Microsoft มาแบ่งปันสิ่งที่ได้ผลและไม่ได้ผล

คัลเลนได้เห็นรูปแบบนี้เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ เมื่อ 20 ปีที่แล้ว เขากำลังพูดคุยกับ CTO ที่บอกว่าคลาวด์คือแฟชั่นและจะไม่ถูกเชื่อถือในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน จากนั้นคลาวด์ไฮบริดก็ปรากฏขึ้น โดยให้ทางเลือกกลางแก่องค์กร — ประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์โดยไม่สูญเสียการควบคุมที่รับรู้ เขาคาดหวังว่าแนวโน้มเดียวกันจะเกิดขึ้นกับ AI

“ฉันคิดว่าคุณจะเห็น AI ไฮบริดต่อไป” เขากล่าว “ถูกจำกัดไว้ แต่เคลื่อนไหว”

สิ่งที่ตลาดอื่นๆ สามารถเรียนรู้

เรื่องราวของ CIBC Mellon ไม่ใช่เรื่องราวเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องราวเกี่ยวกับการใช้ระเบียบวินัยขององค์กรกับเครื่องมือที่ทรงพลัง วัดก่อนที่จะสร้าง ให้คนเข้าใกล้กระบวนการมากที่สุด และกำกับดูแลก่อนที่จะขยายขนาด

บทเรียนเหล่านี้ใช้ได้กกว้างกว่าบริการด้านทรัพย์สิน ในตลาดที่เพียง 16% ขององค์กร รายงาน ว่าได้รับมูลค่าที่แท้จริงจาก AI องค์กรที่ได้รับผลลัพธ์ที่แท้จริงคือองค์กรที่

“อย่าเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยี” คัลเลนบอกผู้ชมที่ Appian World “วัดทุกสิ่งก่อน”

ในอุตสาหกรรมที่วันเดียวสามารถหมายถึงความแตกต่างระหว่าง 500 ล้านดอลลาร์และ 35 ล้านดอลลาร์ ความอดทนที่มีแบบนั้นกลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันของตัวเอง