Когда каждый платеж требует тщательной проверки, а ошибок быть не должно, финансовые компании ищут пути ускорения без потери качества. Именно такой баланс нашла Australian Payments Plus (AP+), внедрив в свою работу ChatGPT Enterprise и Codex от OpenAI.
До внедрения ИИ, работа в AP+ была медленной и трудоемкой. Сотрудники вручную просматривали огромные объемы информации — правила платежных схем, технические спецификации, внутренние документы. Это замедляло ответы на вопросы и продвижение задач, особенно когда малейшая деталь могла изменить решение.
ChatGPT Enterprise стал инструментом для ускорения повседневных задач. Модель помогает сотрудникам суммировать сложные материалы, составлять черновики клиентских коммуникаций и структурировать неоднозначные проблемы. Например, она быстро находит нужные спецификации, что позволяет быстрее реагировать на запросы клиентов. По данным AP+, 77% опрошенных сотрудников экономят более двух часов в неделю благодаря ChatGPT. Кроме того, 80% отметили улучшение креативности или качества своей работы. Модель выступает «спарринг-партнером», помогая командам оттачивать формулировки и проверять идеи, что сокращает время на создание первого рабочего черновика. Сотрудники AP+ уже создали более 300 кастомных GPT и свыше 1000 проектов на базе модели, что говорит о широком распространении инструмента.
Для технических команд AP+ ключевым инструментом стал Codex. Он ускоряет расследования сложных технических проблем в платежных системах. Например, модель помогла выявить тонкие несоответствия во временных метках в данных сверки, сократив расследование с четырех часов до 30 минут. Codex также ускорил разработку продуктов. Если раньше создание рабочих симуляций занимало дни или недели, то теперь это делается за один день. Это позволяет тестировать реалистичные концепции платежных сценариев, таких как мобильные взаимодействия или потоки аутентификации, намного раньше, снижая риски перед крупными инженерными инвестициями. AP+ также изучает применение Codex в вопросах кибербезопасности, включая моделирование угроз и анализ уязвимостей.
Внедрение ИИ в регулируемой финансовой среде требовало особого подхода. AP+ выделила несколько ключевых уроков для организаций, работающих в аналогичных условиях:
- Безопасный путь — простой путь — предоставление сотрудникам защищенных и управляемых инструментов для экспериментов в четких рамках.
- Управление — партнёр по запуску — налаживание качественного диалога между командами, отвечающими за конфиденциальность, безопасность, управление и операционные риски.
- Обучение в контексте — демонстрация релевантных примеров использования ИИ внутри команд, а не только общие тренинги.
- Использование лидеров изменений — интеграция кейсов ИИ в существующие рабочие процессы для повышения наглядности. При этом во всех случаях человеческие эксперты остаются ответственными за рисковые решения, их проверку и реакцию.
Пример AP+ демонстрирует, что ИИ может принести ощутимые выгоды даже в строго регулируемой финансовой отрасли. Однако, как отмечает Австралийское управление пруденциального регулирования (APRA), скорость внедрения ИИ часто опережает развитие систем управления рисками и контроля. Это означает, что несмотря на впечатляющие цифры, дальнейшее масштабирование требует постоянного внимания к вопросам безопасности, прозрачности и человеческой ответственности.