Morgan Stanley AI 統合と評価フレームワーク

Morgan Stanley は OpenAI と提携し、GPT-4 と Whisper を金融サービスのワークフローに統合し、金融アドバイザーが情報をより迅速に取得し、反復的なタスクを自動化できるようにしました。この導入は、金融サービスに求められる厳格な品質と信頼性の基準を満たす AI パフォーマンスを確保する堅牢な評価（eval）フレームワークを中心に行われています。

AI 展開のための厳格な評価フレームワーク

Morgan Stanley は、展開前にすべての AI ユースケースをテストするために評価フレームワークを利用し、専門家のフィードバックを用いて実際のシナリオに対してモデルのパフォーマンスを測定します。このフレームワークにより、特定のテスト手法を通じてプロンプトを洗練し、出力品質を向上させることができます：

  • Summarization Evals: 知的資産とプロセス駆動型コンテンツを簡潔で正確な要約に凝縮するモデルの能力をテストするために使用されます。
  • Translation Evals: 多言語クライアントをサポートするために実装されています。
  • Regression Suites: サンプル質問を用いた日常的なテストにより、弱点を特定し、システムがコンプライアンスに適合した出力を提供することを確保します。

このアプローチにより、Morgan Stanley は内部ナレッジ検索能力を、7,000 件の質問に回答できる状態から、100,000 件の文書からのあらゆる質問に効果的に回答できる状態へと拡張しました。

金融アドバイザー向け AI パワードツール

Morgan Stanley は、アドバイザーの生産性とクライアントエンゲージメントを向上させるために、2 つの主要な AI ソリューションを導入しています：

AI @ Morgan Stanley Assistant

この内部チャットボットは、金融アドバイザーが企業のナレッジベースから情報をシームレスに取得できるようにします。資産管理部門のアドバイザーチームの 98% 以上がこのツールを積極的に使用しています。

AI @ Morgan Stanley Debrief

Whisper と GPT-4 を駆動とするこのツールは、クライアントの同意を得た Zoom 録音を実行可能な出力に変換します。クライアントのノートを CRM システムに自動的に統合し、アドバイザーのレビューと改良のための重要なアクション項目をまとめたフォローアップメールのドラフトを生成します。

セキュリティ、コンプライアンス、およびデータプライバシー

金融サービスのコンプライアンスを維持するため、Morgan Stanley は評価フレームワークに直接品質保証を組み込み、OpenAI と協力して精度の高い検索方法を最適化しました。

データプライバシーは、OpenAI のゼロデータ保持ポリシーによって管理されており、これにより Morgan Stanley の独自データが公開の ChatGPT モデルのトレーニングに使用されないことが保証されます。

アドバイザーの生産性と全社導入への影響

AI ツールの導入により、重要な運営上の改善がもたらされました：

  • 高い採用率: 資産管理部門のアドバイザーチームの 98% 以上が毎日 AI ツールを使用しています。
  • ドキュメントアクセスの向上: 内部ドキュメントへのアクセスが 20% から 80% に増加し、検索時間が大幅に短縮されました。
  • 効率の向上: 以前は日数を要していたフォローアップが今では数時間で完了し、アドバイザーはクライアント関係により多くの時間を費やせるようになりました。

今後のスケーリングと機関間拡大

Morgan Stanley はこれらのプラットフォームを従業員向けの「スーパーアプリ」と見なし、さらなる拡張の基盤を作っています。現在、機関証券グループ向けに Assistant の機能をスケーリングし、CFO と連携する投資銀行家などの他の役割への Debrief ツールの適用を検討しています。

Sources