在花旗银行，生成式人工智能（Gen AI）已经在推动数据驱动决策方面取得了积极而深远的影响。花旗银行的首席分析技术与创新负责人Promiti Dutta表示，Gen AI的出现引起了银行内部的一场大变革，将数据和分析置于所有事务的前沿。
Dutta在VB的AI Impact Tour纽约站上的演讲中表示:“在我四年半前加入花旗时，数据科学或分析甚至在我谈论AI之前都经常被忽视。我们过去常常认为:‘我们将使用分析来证明业务已经有的观点。’ Gen AI的出现对我们来说是一个重大的范式转变，它实际上将数据和分析置于一切之前。突然之间，每个人都想要用Gen AI解决所有问题。”
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花旗银行将生成式人工智能应用分为三个主要方向。首先是“代理辅助”（agent assist），其中大型语言模型(LLMs)可以为呼叫中心代理提供关于客户的摘要信息，或在对话期间更轻松地记录摘要以便为代理查找信息。这并非面向客户，但仍为客户提供信息。其次，LLMs可以自动执行手动任务，例如总结与风险和控制相关的广泛合规文件，帮助员工查找所需文件。最后，花旗银行内部创建了一个内部搜索引擎，将数据集中到一个地方，以便分析师和其他员工更轻松地获得数据驱动的见解。银行目前正在将生成式人工智能整合到该产品中，使员工能够使用自然语言即时创建分析。
然而，在使用生成式人工智能与客户进行外部交互（例如通过支持聊天机器人）方面，花旗银行认为仍存在太高的风险。过去一年中，关于LLMs产生幻觉的报道引起了广泛关注，这在某些用例中可能是一种资产，但在追求精度的场景中可能带来问题。Dutta指出:“事情可能会迅速出错，还有很多需要学习的地方。在一个每一次客户互动都非常重要的行业中，我们不能承担任何与任何互动出错有关的风险。”
尽管花旗银行目前还不考虑在外部使用LLMs，但并未将其完全排除在未来之外。银行强调，他们需要逐步推进，并始终确保人类参与，以便了解技术的局限性，然后根据技术的成熟程度逐步扩展应用范围。银行也强调了银行业的高度监管性质，必须经过大量测试和验证，才能部署新技术。
与花旗银行的谨慎态度形成对比的是富国银行（Wells Fargo），该银行在其Fargo虚拟助手中使用生成式人工智能，为客户提供关于他们智能手机上日常银行问题的答案。Wells Fargo表示，Fargo每年将达到1亿次互动的运行速率。尽管存在不同的方法，但花旗银行与微软合作，正在考虑使用Azure云服务中的OpenAI的GPT模型，以重新评估在云和本地资源之间的平衡。
总体而言，生成式人工智能正在推动花旗银行内部的变革。银行设立了内部任务组，负责审查所有生成式人工智能项目，确保其在执行过程中负责任，并在任何生成式人工智能的使用中保障客户的安全。Dutta表示，这种方法产生了一种独特的环境，既有来自银行高层和底层员工的热情，也让人感到有必要适度控制热情，以确保项目的负责执行。
对于花旗银行的演讲，微软的全球负责人Sarah Bird表示，花旗银行对生成式人工智能的彻底处理反映了最佳实践。微软正在努力解决LLMs仍然可能出现错误的问题，即使它们已经通过真相来源进行了修复。Bird指出，他们正在采用检索增强生成（RAG）等技术来提高实时回答问题的准确性，并表示希望在未来一年内看到更多进展。