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AI落地，不能只看技术有多强，更要看员工会不会用、投入是否划算。美国利宝相互保险公司通过LibertyGPT，已助力员工创建超3万个AI助手，加拿大丰业银行则借助Scotia Intelligence，将AI能力、平台与治理体系整合，覆盖7万多名员工。两家企业的实践揭示了AI规模化应用的关键：以培训提升员工AI素养，以安全治理和FinOps管控成本，并通过模型选择与任务匹配提高投入产出比。同时，从源头提供合规工具和使用指导，也有助于遏制影子AI。让员工敢用、会用、用得值，AI才能真正转化为业务价值。
周四，在Evident AI Symposium峰会的一场专题讨论会上，多位高管表示，要真正实现AI的价值，既要提升员工的AI应用能力，也要做好AI成本管理，二者相辅相成。
美国利宝相互保险公司执行副总裁兼全球CIO Monica Caldas推出了LibertyGPT，旨在培养员工的AI应用能力，或者说她所称的“直觉”，这一多模型交互平台允许员工与多种可用模型进行交互，并创建自己的AI赋能助手。
Monica Caldas表示，LibertyGPT帮助这家保险巨头在负责任地使用AI的前提下，扩大了员工对AI的应用范围。据她介绍，截至目前，员工已创建了3万多个助手，用于辅助日常运营工作。
“整个项目的核心问题在于：如何在整个组织内培养员工的AI应用能力？”Monica Caldas在专题讨论会上表示，“我的理念，以及我们在组织内部对此事的讨论方式，都围绕着这样一个观点：你不可能仅仅通过阅读有关水的知识就学会游泳。”
在推进AI建设的同时控制成本
在加拿大丰业银行，CIO兼集团负责人Tim Clark一直在思考，如何为员工提供恰当的AI能力，鼓励他们发挥创造力，同时又能“让他们回归现实，充分考虑成本因素”，他在专题讨论会上这样说道。
Tim Clark表示，加拿大丰业银行于4月推出了Scotia Intelligence，旨在平衡员工对AI工具的使用权限与成本管理之间的关系。Scotia Intelligence整合了该银行的AI能力、平台和治理体系，目前已推广至7万多名员工，他表示，这种统一的管理方式帮助他识别能够创造价值的领域、优化AI工具的使用方式，并拓展可提供的AI服务。
安全是加拿大丰业银行整体方案的基石，该银行不仅明确了评估各类模型运行情况的方法，还厘清了模型的权限范围。此外，该银行还建立了一套框架，用于监测AI创造的价值，并提高相关过程的可视性。
可视性的提升帮助该银行更好地判断，哪些模型最适合完成员工提出的具体任务，这种方法也有望推动未来形成更加灵活的使用模式：员工可以自主选择模型，并根据具体需求，策略性地决定哪些任务适合交由更简单的开放权重模型处理。
安永美洲区金融服务AI负责人Sameer Gupta在专题讨论会上表示，各家银行正在采用各种工具和方法来管理成本，其中包括使用网关，将不同的工作负载路由至最适合完成相应任务的模型。
不过，他指出，AI成本管理不仅取决于技术，还需要在技术手段与员工行为之间取得平衡。
Monica Caldas表示，美国利宝相互保险公司采用了前沿部署工程模式，以帮助部署FinOps(财务运营)能力，并简化员工培训，使他们了解如何根据具体任务选择合适的模型。尽管她支持采用联邦式能力架构，但她也指出，要让这类能力成功落地，必须将FinOps、明确的安全准则，以及面向整个组织开展的负责任AI使用培训结合起来。
Tim Clark表示，从一开始就为员工提供AI能力和相关培训，也有助于减少影子AI的使用。
“这让我们避免了大量员工随意购买各种工具，或提出采购我们认为并不能创造实际价值的不同能力的申请。”他说。
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