Morgan StanleyがAIをエージェント型に

モルガン・スタンレーの現在の立ち位置は、およそ8年前のデータに関する判断に支えられている。資産管理部門は当初、口座ごとにデータを捉えていたが、顧客は関係全体を俯瞰した見方を求めていた。この捉え直しが、より広範なデータを基にアドバイザーへ次の一手を示すnext-best actionなどの機械学習機能につながった。Shamsi氏は今日のエージェント型システムをこの基盤的な取り組みにさかのぼらせ、エージェントは背後にある文脈とデータによってのみ良くなると指摘する。

同部門の三つの重点領域、すなわち顧客とのやり取り、サービス、アドバイザー支援は、意図的な分業を反映している。サービス支援エージェントは複数アプリにまたがる業務を担い、アドバイザー支援エージェントは日々の業務から摩擦を取り除き、アドバイザーが顧客対応に多くの時間を割けるようにすることを狙う。人間の意思決定は設計上、常に中心に置かれる。

機能が広がる中で、管理策を重視するShamsi氏の姿勢は、エージェントの自律性に対する制約が一時的なものではなく意図的であることをうかがわせる。エージェントはデータアクセス、許可される操作、人間が介入すべき時点に関する定義済みの境界内で動作する。同様のワークフローを導入する他の企業も注目しそうなモデルだ。