EXCLUSIF : "Agents du Changement" – Jon Lofthouse, Citi dans 'The Fintech Magazine'

Alors que les 2 000 Champions IA humains de Citi sont en train de conduire une nouvelle ère opérationnelle à la banque, sa plateforme Citi Stylus Workspaces est prête pour une mise à niveau agentique

Le mandat de Jane Fraser en tant que Directrice Générale de Citi a coïncidé avec une énorme poussée pour intégrer l'IA dans l'ensemble de la banque mondiale.

Presque tous les 240 000 employés de l'entreprise peuvent désormais faire appel à des outils d'IA pour augmenter leur productivité, et en juin, un e-mail de groupe les a encouragés à "se lancer et commencer à explorer". Citi a dépensé près de 12 milliards de dollars en technologie au total en 2024, mais c'est la suite d'outils d'IA de la banque qui fait les gros titres. Ils comprennent des systèmes intelligents de gestion des appels, des solutions de surveillance de la conformité et de l'AML, des modèles de prédiction des mouvements du marché, et une plateforme qui crée des stratégies d'investissement pour les clients de gestion de patrimoine.

Selon les propres mots de Fraser, "l'avenir est agentique", et Citi a commencé à déployer des systèmes de niveau supérieur qui peuvent suggérer des flux de travail pour les tâches, puis les exécuter. La PDG a rejoint Citi en 2002 pendant sa phase d'acquisition sauvage avant la crise du crédit. Pendant des années après le crash économique de 2008, le groupe était considéré comme trop grand, trop complexe, et freiné par la dislocation causée par le travail en silo. Puis est venue une série de défaillances opérationnelles et réglementaires qui ont obligé à repenser.

Parallèlement à la mise hors service des systèmes informatiques hérités et à la suppression d'un niveau supérieur de gestion, l'IA a joué un rôle central dans le redressement de l'entreprise par Fraser, qui a connu cette année une croissance soutenue du cours de l'action après 16 ans de stagnation. Avec la technologie d'IA réduisant le temps de traitement, améliorant la précision des prévisions de trésorerie, et réduisant les faux positifs des contrôles AML dans certains domaines de la gestion de patrimoine, le succès de ces applications stimule l'adoption ailleurs. Le Directeur de l'Information de Citi, Jonathan Lofthouse, estime que le développement de l'IA est maintenant en plein essor.

"Nous sommes dans une nouvelle phase passionnante d'IA générative où nous sommes capables d'appliquer des grands modèles de langage (LLMs) à tout un nouvel ensemble de cas d'utilisation", dit-il. "Nous sommes réalistes quant à la vitesse à laquelle nous devrions aller pour garantir que les systèmes sont sûrs. En regardant à quel point les LLMs sont devenus bons, cependant, qui sait ce qui sera possible même dans un an ?"

En juin, une restructuration de la direction a souligné l'intention de Citi en mettant son Responsable de la Technologie et de l'Habilitation des Affaires et son Directeur des Opérations en charge d'un déploiement mondial de l'IA. Environ 4 000 employés ont été désignés comme 'Champions de l'IA', et des cours de formation accélérés maintiennent les travailleurs à jour. En octobre, environ 175 000 employés ont reçu une formation sur la façon d'écrire des prompts d'IA efficaces pour s'assurer qu'ils tiraient le meilleur parti des outils proposés. C'est à la fois une stratégie descendante et ascendante, tandis que les outils eux-mêmes sont déployés horizontalement et verticalement, dit Lofthouse.

Couvrir tous les angles avec l'IA

Les outils horizontaux sont utilisés dans tous les départements pour augmenter la productivité et la cohésion parmi le personnel ; les outils verticaux sont destinés à des cas d'utilisation adaptés à des clients spécifiques et aux équipes qui les servent. Parmi les outils horizontaux se trouve Citi Assist, une ressource qui trouve des réponses aux requêtes des travailleurs concernant les politiques de la banque dans des domaines tels que les ressources humaines, le risque, la conformité et les finances. Suite aux retours des utilisateurs, il a ensuite été intégré aux applications Microsoft Teams de la banque.

Un autre est Citi Stylus Workspaces, qui peut résumer des données telles que des fichiers audio ou des documents et est utilisé dans toute l'entreprise - de Fraser elle-même aux codeurs et au personnel du service client. Lofthouse explique que Citi Stylus Workspaces est une plateforme de génération augmentée par récupération, qui est connectée à un LLM avec une base de connaissances externe. Cela signifie qu'elle peut récupérer des informations à la fois depuis les canaux de communication propres à Citi et les systèmes de stockage de fichiers, ainsi que depuis des sites web accessibles au public.

Le système genAI de Citi Stylus Workspaces se connecte à environ 100 applications commerciales et référentiels de données (tels que Slack, Jira, Teams et GitHub) où il explore et indexe les données pour fournir des solutions qui répondent aux besoins spécifiques de Citi.

"Traditionnellement, Citi Stylus Workspaces vous donnerait une réponse en utilisant des LLMs. Vous pouviez télécharger des documents, raisonner sur ces documents et poser des questions", dit Lofthouse. "Nous avons ensuite connecté la plateforme Citi Stylus Workspaces à plusieurs de nos systèmes internes - des choses simples comme notre répertoire global, et des plateformes comme Jira [l'outil de gestion de projet] et les corpus de données que nous avons au sein de nos équipes d'ingénierie.

"Nous cherchons à intégrer cette plateforme à davantage de systèmes, car plus nous faisons d'intégration, plus Citi Stylus Workspaces devient puissant, et plus il va aider nos collègues à faire fonctionner les choses nettement plus rapidement."

La banque a récemment révélé que Citi Stylus Workspaces dispose désormais d'un modèle d'agent, que Lofthouse dit être la 'prochaine grande chose'.

"En plus de pouvoir poser des questions, vous pourrez donner à cet agent une tâche de niveau supérieur à accomplir", ajoute-t-il. "Il vous montrera un plan de travail pour votre tâche, puis raisonnera sur la réponse qu'il vous donne.

"Citi Stylus Workspaces est maintenant un planificateur de travail qui, une fois que vous avez approuvé [la proposition] en tant qu'utilisateur final, s'en ira et accomplira une tâche entière."

Certains pourraient suggérer que ce niveau plus élevé d'automatisation augmente le potentiel d'erreurs, mais Lofthouse dit qu'à ce stade, les humains restent très 'dans la boucle'. Il dit : "Nous avons beaucoup de gouvernance en interne, que ce soit autour des processus auxquels nous ajoutons l'IA, des modèles que nous utilisons dans la technologie sous-jacente, ou pour nous assurer que nous pensons à des choses comme les données transfrontalières.

"Beaucoup de nos outils citeront les données sous-jacentes utilisées par Citi Assist, par exemple, qui sont limitées à un corpus de données spécifiquement organisé que nous avons préparé pour cet assistant et non à des données du domaine public provenant d'Internet."

Le cas d'utilisation vertical

Fin août, Citi a révélé le lancement de deux plateformes d'IA pour ses équipes de gestion de patrimoine américaines - AskWealth et Advisor Insights - avec des déploiements mondiaux prévus pour le début de l'année prochaine.

AskWealth est un assistant conversationnel piloté par l'IA qui fournit aux équipes de service, aux conseillers et aux gestionnaires des réponses instantanées aux questions des clients sur leurs portefeuilles et le marché plus large. Advisor Insights est un tableau de bord personnalisé qui met à jour les banquiers et conseillers de Citi Wealth avec des nouvelles et des données sur les mouvements du marché, les portefeuilles et les événements.

Les deux visent à libérer du temps pour les membres du personnel, afin qu'ils puissent se concentrer sur les relations avec les clients plutôt que de simplement recueillir des informations. Ailleurs, Citi utilise la technologie LLM pour gérer les appels des clients, guider les collègues et analyser les conversations après qu'un appelant a raccroché.

Lofthouse dit qu'au lieu qu'un appelant navigue dans les options via son clavier, le système de réponse vocale interactive (IVR) de la banque évalue, puis délivre l'information dont l'appelant a besoin, ou, si nécessaire, le met en relation avec un employé du service client.

"Les clients parlent à notre plateforme IVR et vont directement à la partie dont ils ont besoin - ce qui réduit ensuite notre temps de traitement des appels et améliore l'expérience client", dit-il. "Lorsque quelqu'un a besoin de parler à l'un de nos agents, le LLM continuera d'écouter pour aider nos agents à trouver les bonnes parties de notre plateforme de service pour les conduire rapidement vers ce que le client veut. Et après l'appel, nos agents obtiennent un résumé de l'appel.

"Nous constatons que le résumé de la plateforme a une meilleure qualité de données, nous sommes donc en mesure d'exécuter de meilleures analyses sur les raisons pour lesquelles nos clients nous appellent. Cela réduit le temps que nos agents passent sur l'administration afin qu'ils puissent passer plus de temps avec nos clients. Nous pensons que cela améliore considérablement l'expérience client."

Lofthouse refuse de se prononcer sur la façon dont l'IA pourrait se développer dans le monde plus large. Mais il est optimiste quant à la capacité de la technologie à suralimenter les processus de la banque.

"Les LLMs fournis par les hyperscalers [plateformes d'infrastructure basées sur le Cloud comme Google] vont libérer tout un nouveau monde de possibilités pour nos cas d'utilisation", dit-il.

"Le monde évolue très rapidement, et nous continuerons à avoir des garde-fous et des contrôles. Mais c'est une période passionnante lorsque nous pensons aux possibilités de modernisation de nos systèmes.

"Qu'il s'agisse de donner à nos clients des chatbots, de meilleures capacités de conversion de la voix en texte sur nos plateformes IVR, ou de meilleures capacités en termes d'informations que nous fournissons aux clients, nous pensons que l'IA peut être pertinente dans tous ces espaces."

Cet article a été publié dans The Fintech Magazine Numéro #37, Pages 30-31

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