BNY Mellon 的 AI 豪賭：賦能兩萬員工，華爾街的『人人都是開發者』時代來臨？

BNY Mellon 正透過其 Eliza 平台賦能超過2萬名員工使用 OpenAI 技術。這不只是技術導入，而是一場重塑華爾街競爭格局的組織變革與效率革命。

摘要：不只是工具，而是組織變革

紐約梅隆銀行（BNY Mellon）近期宣布，正透過其內部平台「Eliza」大規模部署 OpenAI 技術，賦能超過 20,000 名員工自行建構 AI 代理（AI agents）。此舉不僅是金融業導入 AI 的又一案例，更預示著一場從中央集權式 IT 開發轉向去中心化、全員參與的組織革命。這不僅是技術升級，更是對未來工作模式和競爭優勢的重新定義。

核心技術與部署特點

核心平台：內部開發的「Eliza」平台，作為員工使用 AI 技術的統一入口和治理框架。
底層技術：整合 OpenAI 的大型語言模型（LLM），提供尖端的生成式 AI 能力。
部署規模：初期已賦能超過 20,000 名員工，佔全球員工數近 40%，目標是全企業普及。
核心目標：從過去由 IT 部門主導的項目，轉變為由業務人員自行發掘痛點、快速建構解決方案的「公民開發者」（Citizen Developer）模式。
應用領域：提高內部營運效率、優化客戶服務流程、加速數據分析與報告生成。

深度分析：為何這不僅是另一則「AI 新聞」？

產業背景：從「防禦」到「進攻」的 AI 戰略

傳統上，金融業對新技術的態度極為謹慎，尤其是在 AI 領域，大多將其應用於風險控制、反洗錢（AML）等「防禦性」任務。然而，BNY Mellon 的舉措標誌著戰略思維的轉變。他們不再將 AI 視為少數數據科學家的專屬工具，而是將其定位為提升全體員工生產力的基礎設施。這是一種「進攻性」戰略——透過大規模賦能，將 AI 滲透到企業的每一個毛細血管，從而創造指數級的效率提升和創新機會。

競爭格局：從「演算法競賽」到「組織力競賽」

華爾街的競爭對手如摩根大通（JPMorgan Chase）和高盛（Goldman Sachs）也投入巨資發展 AI，但多數仍聚焦於打造頂尖的自研模型或專屬的交易演算法。BNY Mellon 的策略則另闢蹊徑，其核心競爭力並非來自單一的超強模型，而是來自於一個具備大規模 AI 應用和創新能力的組織。

當競爭對手還在由中央團隊「為」業務部門開發工具時，BNY Mellon 的業務人員已經在「自己」動手解決問題。這種速度、靈活性和對業務場景的深刻理解，將構成難以模仿的護城河。未來的競爭，將不僅是演算法的優劣之爭，更是組織學習速度和 AI 普及率的競賽。

專家觀點：從「Build vs. Buy」到「Build vs. Empower」

過去企業在技術決策上常面臨「自建或外購」（Build vs. Buy）的兩難。BNY Mellon 的 Eliza 平台展示了第三條路：「賦能」（Empower）。他們並非從零開始打造 LLM，而是聰明地「外購」了 OpenAI 的頂級模型作為引擎，同時「自建」一個符合金融監管、安全合規的治理平台。真正的價值不在於模型本身，而在於那個能讓兩萬名員工安全、高效地使用模型的「賦能層」。這為其他受嚴格監管的行業（如醫療、法律）提供了一個極具參考價值的範本。

PRISM Insight：商業影響與未來趨勢

產業影響：重新定義金融業的「營運模式」

BNY Mellon 的舉措正在催生一種新的金融業營運模式。傳統上，銀行營運高度依賴標準化作業流程（SOP）。未來，這些流程將被一個個動態的、由 AI 驅動的「智慧代理」所取代。這將帶來幾個深遠影響：

人才價值轉移：員工的價值不再是重複執行任務，而是識別問題、設計解決方案，並訓練 AI 代理去執行。熟悉業務流程並具備基本 AI 思維的「業務專家」將變得極其搶手。
風險管理變革：風險管理的重心將從審查業務流程，轉向治理和監控成千上萬個 AI 代理的行為。這對合規與稽核部門提出了全新的挑戰與要求。
客戶體驗升級：當客戶經理能隨時調用 AI 代理來處理繁瑣的後台工作，他們將有更多時間專注於提供高價值的策略建議，實現真正的「超個人化」服務。

技術趨勢：企業級 AI 平台的崛起

Eliza 平台的成功，預示著「企業級 AI 平台」將成為下一代企業軟體的核心。這類平台的核心特徵是：將強大的底層模型（如 OpenAI）與企業級的治理、安全、權限管理和低程式碼開發工具相結合。它讓企業不再需要在「創新速度」和「安全合規」之間做出痛苦的取捨。未來，所有領先的企業軟體公司——從 Salesforce 到 Microsoft——都將圍繞這個方向構建自己的生態系統。

未來展望：從「AI-Ready」到「AI-Native」

BNY Mellon 的舉措是金融業從「準備好擁抱 AI」（AI-Ready）邁向「原生於 AI」（AI-Native）的關鍵一步。未來十年，金融機構的成敗將不再取決於其資產規模或分行數量，而是取決於其「AI 人才密度」——即組織內能夠熟練運用 AI 解決實際業務問題的員工比例。這場由 BNY Mellon 點燃的全員 AI 革命，才剛剛開始。