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Morgan Stanley erhält von OpenAI unterstützten Assistenten zur Mitarbeiterunterstützung

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Morgan Stanley treibt den Einsatz künstlicher Intelligenz weiter voran und verfügt nun über einen neuen Assistenten, der den Finanzberatern der Bank voraussichtlich Tausende von Arbeitsstunden ersparen wird.

Der Debrief genannte Assistent dient dazu, detaillierte Aufzeichnungen der Beratertreffen zu erstellen und automatisch E-Mail-Entwürfe und Diskussionszusammenfassungen zu erstellen.

Die Bank plant, das Programm bis Anfang Juli bei ihren rund 15.000 Beratern einzuführen, was einen bedeutenden Schritt für den Einsatz generativer KI in einem großen Wall-Street-Unternehmen darstellen würde.

Verbesserung der Beratereffizienz mit OpenAI

Debrief, das mit GPT-4 von OpenAI entwickelt wurde, wird den Zeitaufwand der Berater für Notizen deutlich reduzieren. Traditionell machen Berater oder Nachwuchskräfte während Kundengesprächen Notizen, eine Aufgabe, die Debrief nun effizienter erledigen kann.

Der Assistent verwendet maschinelles Lernen, um umfassende Notizen zu erstellen, die angeblich genauer sind als manuell erstellte Notizen.

Die Vermögensverwaltungsabteilung von Morgan Stanley führt jährlich etwa 1 Million Zoom-Anrufe durch. Durch die Automatisierung der Notizen könnte Debrief den Beratern schätzungsweise 30 Minuten pro Meeting einsparen.

Durch diese Zeitersparnis können sich Berater mehr auf die Kundeninteraktion und weniger auf Verwaltungsaufgaben konzentrieren.

Einwilligung und ethische Überlegungen

Kunden müssen bei jeder Verwendung von Debrief der Aufzeichnung zustimmen. Zukünftige Updates werden es ermöglichen, den Assistenten bei persönlichen Besprechungen auf Unternehmensgeräten zu verwenden. Mit dieser Einführung werden die Produktivitätssteigerungen getestet, die durch generative KI versprochen werden, die an der Wall Street in letzter Zeit stark an Bedeutung gewonnen hat.

Der in Houston ansässige Berater Don Whitehead, der die Software getestet hat, stellte fest, dass die KI-Integration es den Beratern ermöglicht, bei Besprechungen präsenter zu sein, da sie sich nicht mehr auf das Notieren konzentrieren müssen.

Diese Änderung könnte den Kundenservice verbessern und möglicherweise das von Morgan Stanley verwaltete Vermögen erhöhen.

Mögliche Auswirkungen auf Finanzberater

Die umfassendere Vision für KI bei Morgan Stanley umfasst die Schaffung einer Technologieebene, die Berater bei verschiedenen Aufgaben unterstützt, etwa beim Senden von Angeboten, Ausbalancieren von Portfolios und Erstellen von Berichten. Diese Kernaufgaben, die automatisiert werden sollen, sind im gesamten Unternehmen universell, einschließlich der Handels- und Bankabteilungen.

Zwar könnte der Einsatz von KI einige Arbeitsplätze im Finanzbereich verdrängen, doch verspricht er auch eine Steigerung der Branchengewinne. Citigroup berichtet, dass der Einsatz von KI den Branchengewinn bis 2028 um 170 Milliarden Dollar steigern könnte.

Allerdings befindet sich der Prozess noch in einem frühen Stadium und die langfristigen Auswirkungen auf die Geschäftsmodelle sind noch ungewiss.

McMillan, Leiter der unternehmensweiten Abteilung für künstliche Intelligenz bei Morgan Stanley, erkennt das Potenzial für Störungen an, sieht jedoch auch neue Chancen.

Der Bedarf an schnellen Ingenieuren, die KI trainieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, wächst. Diese neue Rolle ist für die Feinabstimmung von KI-Anwendungen wie Debrief von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass sie effektiv funktionieren.

McMillan rät jungen Menschen, über eine Karriere als Ingenieur nachzudenken, und betont dabei den Wandel der Berufsbilder und der erforderlichen Fähigkeiten in der sich wandelnden Arbeitswelt.

Morgan Stanleys Debrief stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Nutzung von KI in Finanzdienstleistungen dar. Durch die Automatisierung von Notizen und anderen Verwaltungsaufgaben soll der Assistent die Produktivität der Berater und den Kundenservice verbessern.

Während die Bank KI weiterhin in ihren gesamten Betrieb integriert, werden die langfristigen Auswirkungen auf Effizienz und Rentabilität genau beobachtet.


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