LSEG规模化部署可信AI：从数据到决策

伦敦证券交易所集团（LSEG）是全球领先的金融市场基础设施和数据提供商，服务超过4万家客户和40万终端用户，覆盖约190个市场。多年来，LSEG在AI和机器学习上投入巨大，但生成式AI的出现带来了全新机会：不只是优化系统，而是彻底改变人们与数据交互、获取洞察和做决策的方式。

LSEG面临的核心挑战是：尽管有先进基础设施，知识工作仍依赖手动合成、碎片化工作流和耗时流程，限制了洞察速度与规模化能力。集团企业AI主管Emily Prince表示：“AI是阶跃式变化，但真正的转型在于重新思考如何解决问题，而不只是如何执行。”

LSEG选择与OpenAI合作，基于模型质量、企业就绪度和客户需求。许多LSEG客户已在用ChatGPT，这为将LSEG可信数据直接整合到这些工作流中创造了自然契机。集团AI产品总监Max Grigoryev说：“这是一个天然的合作——我们既能改善内部运营，又能帮助客户在已熟悉的环境中使用我们的数据。”

LSEG在全公司部署了ChatGPT Enterprise和OpenAI API，数周内让数千名员工用上AI。产品、工程、研究和运营团队开始用AI起草报告、综合市场数据、快速原型产品和优化内部流程。分析师用ChatGPT总结大量金融信息，缩短初始研究时间；产品团队用AI快速原型功能；业务团队更高效地生成客户沟通和文档。

同时，LSEG从一开始就嵌入了治理机制：包括模型评估框架、关键输出的人工审核以及严格的数据隐私和安全控制。Max解释：“我们不限制人，而是赋能他们，在确保安全合规的同时让人更快行动。”

采用速度很快，源自基层的热情。早期用户迅速展现价值，形成跨团队和跨地域的势能。Max说：“以前客户预期项目要9个月，现在他们期望几周或几天出结果。这种思维转变意义深远。”

成果一览：

• 产品发布周期从3-6个月缩短至2周
• 数周内让全球数千名员工用上AI
• 客户交付时间从请求到上线缩短至约4周
• 分析师通过更快研究和综合提升生产力
• 跨部门协作因信息流动加速而改善
• 创新速度提升，从概念到原型只需几小时

领导经验：

• 重新构想工作流，而不仅仅是任务
• 尽早广泛赋能团队，加速学习与采用
• 用强治理平衡速度与信任，实现更快更安全的创新
• 鼓励实验，创新来自信任员工探索
• 避免极端，最有效的AI采用是深思熟虑且负责任的

建议：

• 从高影响力、低风险的用例起步
• 赋能早期采用者，让价值立即可见
• 投资培训和赋能，最佳用例往往来自用户自身
• 对结果有明确要求，在规模化前清晰定义成功

未来方向：LSEG正在从个人生产力扩展到更深度的工作流级AI应用，包括直接将AI整合到研究、产品开发和客户解决方案中。一个重点是结合OpenAI模型与LSEG可信数据，通过模型上下文协议（MCP）让客户在AI工作流中获取精确、可验证的信息。

“客户关心的是洞察速度——更快更准地做决策，”Max说，“这正是我们在做的。”展望未来，LSEG认为最大的机会在于规模化：让其全球2.7万名员工和客户自信地利用AI进行思考、构建和决策。Emily总结：“当你想象2.7万人充满信心地拥抱AI的集体力量时，潜力是非凡的。我们已经看到强劲成果，更多还在后面。”

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原文链接：OpenAI Blog
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