CIBC Mellon จัดการทรัพย์สินมูลค่า 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ในตลาดที่วันเดียวสามารถมีค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้านได้ นี่คือวิธีที่บริษัทใช้ AI เพื่อให้แน่ใจว่าจะเป็นคนแรกที่ไปถึงที่นั่นเสมอ

เมื่อวันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2021 กองทุน ETF บิตคอยน์แห่งแรกในอเมริกาเหนือ ได้เปิดตัวในแคนาดาและดึงดูดเงินลงทุนมากกว่า 500 ล้านเหรียญสหรัฐในหนึ่งสัปดาห์ วันรุ่นขึ้น กองทุน ETF บิตคอยน์แห่งที่สอง ได้เปิดตัวในตลาดเดียวกัน กองทุน ETF แห่งที่สองตามที่ Mal Cullen ซีอีโอของ CIBC Mellon ระบุ ได้ดึงดูดเงินลงทุน 35 ล้านเหรียญสหรัฐ แม้ว่าจะเป็นผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในตลาดเดียวกันและเปิดตัวห่างกันเพียงวันเดียว แต่ก็มีความแตกต่างอย่างมากในตัวเลขที่พวกเขาแต่ละคนดึงดูด

ความแตกต่างนั้นคือสิ่งที่กำหนดโลกของ Cullen CIBC Mellon เป็นหนึ่งในบริษัทบริการทรัพย์สินขนาดใหญ่ที่สุดของแคนาดา โดยรับผิดชอบในการจัดการทรัพย์สินมูลค่า 3.5 ล้านล้านดอลลาร์ ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว การชะลอการดำเนินงานเพียงวันเดียวอาจมีค่าใช้จ่ายจริง – บางครั้งอาจมีค่าใช้จ่ายหลายร้อยล้าน

“คุณค่าของหนึ่งวันในธุรกิจของคุณคืออะไร?” คัลเลนถามผู้ฟังที่ Appian World 2026 ในออร์แลนโดเมื่อเดือนที่แล้ว “ในธุรกิจของเรา มันอาจมีค่าใช้จ่ายมาก”

คำถามนั้นกำลังขับเคลื่อนการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจการเงินของแคนาดา และบทเรียนจากมันสามารถนำไปใช้กับธุรกิจอื่น ๆ ได้

ปัญหากับกระบวนการ 30 ปี

CIBC Mellon ได้ดำเนินธุรกิจมาเป็นเวลา 30 ปี เป็นบริษัทร่วมทุนระหว่าง BNY ซึ่งจัดการทรัพย์สินมากกว่า 59 ล้านล้านดอลลาร์ทั่วโลก และ CIBC หนึ่งในธนาคารที่ใหญ่ที่สุดของแคนาดา การเป็นเจ้าของนี้ทำให้บริษัทมีมาตราส่วนและความน่าเชื่อถือของสถาบัน แต่ก 也ทำให้เกิดความซับซ้อน

“มีเพียงสิ่งเดียวที่ดีกว่าการเป็นเจ้าของโดยธนาคาร” คัลเลนกล่าวด้วยรอยยิ้มที่วัดได้ “และนั่นคือการเป็นเจ้าของโดยสองธนาคาร สองธนาคารหมายถึงสองทีมตรวจสอบความถูกต้องสองทีมจัดการความเสี่ยง และสองความคิดเห็นเกี่ยวก乎สิ่งที่เกิดขึ้นเกือบทั้งหมด”

การนำ AI มาใช้จริงจังสำหรับ CIBC Mellon หมายถึงการขัดขวางความต้องการที่จะดำเนินงานอย่างรวดเร็ว ก่อนที่จะนำเครื่องมือใดๆ ไปใช้ บริษัทได้กลับไปสู่พื้นฐาน ทีมได้ทำการวาดกระบวนการทำงานทั้งหมด ระบุจุดที่มีความสามารถจำกัด ระบุจุดที่มีความเสี่ยงสูงสุด และระบุจุดที่มีการทำงานด้วยมือที่มีมากที่สุด สิ่งที่พวกเขาพบทำให้พวกเขาประหลาดใจ

“ผู้ที่ทำการทำงานไม่ใช่ปัญหา” คัลเลนกล่าว “ปัญหาอยู่ที่ว่าการทำงานไหลผ่านระหว่างทีมนั้นเป็นสิ่งที่ทำให้เกิดการจำกัด” ในอีกคำหนึ่ง เทคโนโลยีไม่สามารถแก้ไขสิ่งที่กระบวนการทำลายได้

จากสายการผลิตสู่ AI

การนำ AI ไปใช้ครั้งสำคัญครั้งแรกเกี่ยวข้องกับการบัญชีของกองทุน – กระบวนการที่ CIBC Mellon ดำเนินการในระดับใหญ่ บริษัทผลิตการประเมินมูลค่ากองทุนประมาณ 350,000 ครั้งต่อเดือน โดยมีระยะเวลาที่เข้มงวดและข้อกำหนดความแม่นยำที่เข้มงวด

เป็นเวลาหลายปี กระบวนการดำเนินงานในแนวตั้ง: นักบัญชีหนึ่งคนเป็นเจ้าของไฟล์ตั้งแต่ต้นจนจบ มันเป็นกระบวนการที่สร้างขึ้นจากความเชี่ยวชาญส่วนบุคคล ซึ่งหมายความว่ามันสร้างขึ้นจากข้อจำกัดส่วนบุคคลและแทบจะไม่สามารถขยายขนาดได้ บริษัทได้ออกแบบมันใหม่ในแนวตั้ง โดยกระจายงานไปทั่วทีมที่มีความเชี่ยวชาญ แต่นั่นสร้างปัญหาใหม่ – การส่งมอบระหว่างทีมกลายเป็นแหล่งของความเสี่ยงและความล่าช้า ผู้กำกับไม่มีการมองเห็นในการทำงานโดยไม่ต้องถาม

นักบัญชีกองทุนที่มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี ซึ่งรู้กระบวนการดีกว่าใครๆ ในอาคาร ใช้แพลตฟอร์ม Appian AI Automation เพื่อสร้างระบบการทำงานที่คัลเลนเรียกว่า “หอคอยควบคุม” – ระบบการทำงานที่ให้ทีมทุกทีมมองเห็นกระบวนการทำงานใน thời gianจริง และทำให้การส่งมอบระหว่างทีมเป็นอัตโนมัติ

ผลลัพธ์คือการเพิ่มประสิทธิภาพ 34% ในกระบวนการเดียว โดยมีการประเมินมูลค่ากองทุน 350,000 ครั้งต่อเดือน ซึ่งจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

“เขาบอกฉันว่าเขาออกแบบทุกสิ่งที่เขาไม่ชอบเกี่ยวกับงานของเขา” คัลเลนกล่าว “เมื่อคุณได้รับคนเข้าใจกระบวนการทำงานเพื่อแก้ไขปัญหา พวกเขาไม่ได้ทำให้กระบวนการทำงานด้วยมือที่มีอยู่ก่อนหน้านี้เป็นอัตโนมัติ พวกเขาออกแบบกระบวนการใหม่และทำให้ดีขึ้น”

ปัญหา ETF

ตัวอย่างที่สองกลับไปที่เรื่องราวของกองทุน ETF บิตคอยน์ เมื่อกองทุน ETF เปิดตัวหรือมีการจ่ายผลตอบแทนให้กับผู้ถือหน่วย มันเกี่ยวข้องกับเครือข่ายที่ซับซ้อนของฝ่ายที่เกี่ยวข้อง – ผู้จัดการกองทุน ผู้ดูแลกองทุน ตลาดหลักทรัพย์ ผู้สร้างตลาด และตัวแทนโอนกองทุน แต่ละฝ่ายต้องได้รับการแจ้งให้ทราบ แต่ละฝ่ายมีบทบาท การเปิดตัวกองทุนหนึ่งวันก่อนหน้านี้ต้องให้ทุกฝ่ายเคลื่อนไหวพร้อมกัน

ผู้เชี่ยวชาญด้าน ETF ของ CIBC Mellon สร้างกระบวนการทำงานบน Appian ที่ให้ความโปร่งใสทั่วทั้งฝ่ายที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในสถานที่เดียว – ทำให้กระบวนการที่กระจัดกระจายและอาศัยอีเมลเป็นหลักกลายเป็นอัตโนมัติและสามารถตรวจสอบได้

สามสัปดาห์ก่อน Appian World CIBC Mellon ได้แสดงแอปพลิเคชันนี้ให้กับผู้ให้บริการ ETF ที่ใหญ่ที่สุดของแคนาดาในกลุ่มผู้ใช้ลูกค้าในโตรอนโต “ห้องเงียบลง” คัลเลนกล่าว “คนๆ นั้นหันเข้ามาใกล้ หนึ่งในลูกค้ารายใหญ่ที่สุดของเราบอกกับเพื่อนๆ ว่า สิ่งนี้ช่วยให้เขาประหยัดเวลาได้มากในแต่ละวัน”

คำถามด้านการกำกับดูแล

การนำ AI ไปใช้เหล่านี้ไม่ได้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และคัลเลนตรงไปตรงมาเกี่ยวกับเหตุผล CIBC Mellon ยังไม่ได้นำ AI ไปใช้กับลูกค้าใดๆ ทั้งหมด การนำ AI ไปใช้ทั้งหมดจนถึงตอนนี้อยู่ภายใน – ในกระบวนการทำงานที่กำหนดไว้ มีการตรวจสอบและทบทวนโดยมนุษย์ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อลูกค้าใดๆ

“เราสามารถเคลื่อนไหวได้เท่านั้นโดยใช้ AI ตามระดับความสบายใจของลูกค้า” เขากล่าว “เราตั้งใจที่จะไม่ฝัง AI ไว้ในสิ่งที่เผชิญหน้ากับลูกค้าเพราะเรารู้สึกว่าการกำกับดูแลยังไม่มีอยู่”

ตัวเลขจากตลาดที่กว้างขึ้นยืนยันสิ่งที่คัลเลนรู้อยู่แล้ว ตามการศึกษาใหม่ของ Harvard Business Review Analytic Services ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Appian และเผยแพร่ที่การประชุม 92% ขององค์กรต่างๆ ตกลงว่า ตัวแทน AI ต้องการการป้องกันที่มีหลักเกณฑ์เพื่อดำเนินการได้อย่างปลอดภัย – แต่น้อยกว่าครึ่งหนึ่งได้กำหนดไว้แล้ว CIBC Mellon เป็นหนึ่งในองค์กรที่เลือกที่จะสร้างรากฐานก่อนที่จะขยายการนำไปใช้

ภายในองค์กร การใช้ความระมัดระวังนี้กำลังกำหนดวิธีการที่บริษัทเตรียมคนของตนให้พร้อม บริษัทได้กำหนดให้พนักงาน 100 คนจากทั้งหมด 2,000 คนเป็นแชมป์เปียน AI พวกเขาได้รับการเข้าถึงเครื่องมือในระยะแรก มีเวลาในการสร้างกรณีการใช้งาน และมีอำนาจในการทดสอบแอปพลิเคชันใน sandbox ก่อนที่จะย้ายไปสู่การผลิต พวกเขาดำเนินเซสชั่นภายในสัปดาห์ละครั้งซึ่งเรียกว่า “Artificially Speaking” โดยเชิญบริษัทอย่าง Snowflake และ Microsoft (MSFT ) มาแบ่งปันว่าสิ่งใดที่ได้ผลและสิ่งใดที่ไม่ได้ผล

คัลเลนได้เห็นรูปแบบนี้เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ เมื่อ 20 ปีที่แล้ว เขากำลังพูดคุยกับ CTO ที่บอกว่าคลาวด์คือแฟชั่นและจะไม่ถูกเชื่อถือในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน จากนั้นคลาวด์ไฮบริดก็ปรากฏขึ้น โดยให้ทางเลือกกลางแก่องค์กร – ประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์โดยไม่สูญเสียการควบคุมที่รับรู้

“ฉันคิดว่าคุณจะเห็น AI ไฮบริดในอนาคต” เขากล่าว “มีการควบคุม มีการกำกับดูแล แต่ก็เคลื่อนไหว”

สิ่งที่ตลาดอื่นๆ สามารถเรียนรู้

เรื่องราวของ CIBC Mellon ไม่ใช่เรื่องราวเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องราวเกี่ยวกับการนำระเบียบวินัยขององค์กรมาประยุกต์ใช้กับเครื่องมือที่มีพลัง วัดก่อนที่จะสร้าง ใส่คนเข้าใจกระบวนการใกล้กับปัญหา และกำกับดูแลก่อนที่จะขยายขนาด

บทเรียนเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับธุรกิจอื่นๆ ได้ ในตลาดที่มีเพียง 16% ขององค์กรที่ รายงาน ว่าได้รับมูลค่าที่แท้จริงจาก AI องค์กรที่ได้รับผลลัพธ์ที่แท้จริงคือองค์กรที่

“อย่าเริ่มต้นด้วยเทคโนโลยี” คัลเลนบอกผู้ฟังที่ Appian World “วัดทุกสิ่งก่อน”

ในอุตสาหกรรมที่วันเดียวสามารถหมายถึงความแตกต่างระหว่าง 500 ล้านเหรียญสหรัฐและ 35 ล้านเหรียญสหรัฐ ความอดทนประเภทนี้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันของตนเอง