Goldman Sachs utilise l'IA anthropique pour stimuler la réussite de ses entreprises

Goldman Sachs est prêt à être déployé Le modèle d'IA Claude d'Anthropic dans comptabilité commerciale et intégration des clients — une décision stratégique qui signale une évolution plus large parmi les grandes institutions financières vers intelligence artificielle générative pour une efficacité opérationnelle. Selon un rapport de Banquier américainCette initiative cible les processus administratifs qui, historiquement, dépendaient de grandes équipes chargées de l'examen, du rapprochement et du contrôle de conformité des documents.

Les grandes banques adoptent déjà l'IA générative

Une vague de AI adoption est déjà en cours dans l'ensemble du secteur financier :

• JPMorgan Chase — Fournit aux employés une suite complète de modèles de langage pour la recherche d'informations et l'analyse de données.
• Banque d'Amérique - Le Érica L'assistant traite les demandes internes relatives aux technologies et aux ressources humaines.
• Citi et Goldman Sachs — Tous deux exploitent l'IA pour faciliter les flux de travail de codage des développeurs.

La nouvelle frontière est l'application de l'IA générative à tâches opérationnelles — notamment dans comptabilité commerciale et Connaître son client (KYC) processus de conformité.

⚡ Automatisation des cas limites

La plupart des processus financiers automatisables sont basés sur des règles : collecte des données, validation par rapport aux bases de données internes et externes, et constitution de la documentation requise. Les logiciels classiques gèrent depuis longtemps ces flux de travail, mais rencontrent des difficultés récurrentes lorsque les transactions sortent des paramètres prédéfinis.

💬 Marco Argenti, directeur des systèmes d'information, Goldman Sachs :
« Si un système basé sur des règles résout la plupart des cas, un faible pourcentage de transactions ne respecte pas les paramètres définis, ce qui peut se traduire par… » des milliers d'articles individuels à l'échelle où nous opérons. En matière de conformité KYC, par exemple, des divergences mineures ou des documents approchant de leur expiration peuvent créer des cas particuliers qui nécessitent un véritable jugement.

Argenti soutient que réseaux neuronaux sont particulièrement capables de gérer ces micro-décisions, en appliquant un raisonnement contextuel là où les règles fixes sont absentes ou ambiguës. Dans ce modèle, l'IA générative augmente les systèmes existants basés sur des règles plutôt que de les remplacer — réduisant ainsi le nombre d'exceptions nécessitant une intervention manuelle et raccourcissant le temps de résolution global.

💻 L'expérience de programmation de Goldman Sachs : les fondements d'un déploiement plus large de l'IA

La confiance de Goldman Sachs dans l'expansion de l'IA dans les opérations reposait sur son utilisation antérieure des modèles Claude. développement logicielLes développeurs utilisent une version de Claude intégrée à Agent Devin de Cognition pour contribuer à la programmation — en suivant une répartition claire des responsabilités :

• développeurs humains définir les spécifications et les paramètres réglementaires.
• L'agent IA Génère du code et exécute des tests et des validations.
• Évaluateurs humains évaluer tous les résultats avant le déploiement.

Le résultat : productivité des développeurs sensiblement plus élevée et une réalisation de projet plus rapide, avec une supervision humaine maintenue à chaque étape.

📋 Déploiement de l'IA dans la comptabilité commerciale et l'intégration des clients

Pour la comptabilisation des transactions et l'intégration des clients, les équipes de Goldman Sachs et d'Anthropic ont mené des observations détaillées des flux de travail existants en collaboration avec des experts du domaine afin d'identifier les points de blocage opérationnels. Les agents utilisant la plateforme Claude sont désormais capables de :

• ✓ Analyse et extraction d'informations à partir de documents complexes
• ✓ Déterminer si des documents supplémentaires sont nécessaires
• ✓ Évaluation des structures de propriété des entreprises
• ✓ Déclenchement de contrôles de conformité supplémentaires en cas d'anomalies signalées

En automatisant l'extraction et l'évaluation préliminaire, ces agents réduire considérablement le temps que les analystes consacrent aux travaux de comparaison — notamment dans les flux de travail impliquant de nombreux documents et qui exigeaient auparavant un jugement individuel à chaque étape.

💬 Indranil Bandyopadhyay, analyste principal chez Forrester :
« La réconciliation comptable exige la comparaison de données fragmentées provenant de livres comptables internes, de confirmations de contrepartie et de relevés bancaires. La capacité de Claude à traiter ces données est un atout majeur. » grandes fenêtres contextuelles Sa capacité à suivre des instructions précises la rend parfaitement adaptée à ces flux de travail. Lors de l'intégration des clients (analyse des passeports et des documents d'immatriculation des entreprises), l'IA, grâce à sa capacité à extraire des données structurées et à signaler les incohérences, s'avère particulièrement performante et permet de réduire considérablement la charge de travail globale.

Bandyopadhyay souligne que Les plateformes comptables et de conformité restent les systèmes d'enregistrement de référence.Claude opère au sein de couche de flux de travail — en prenant en charge l'extraction et la comparaison des données afin que les analystes humains puissent se concentrer sur les exceptions. Dans des environnements réglementés comme le secteur bancaire, c'est précisément cette division du travail qui crée de la valeur opérationnelle.

🔒 Auditabilité, surveillance et atténuation des hallucinations

💬 Jonathan Pelosi, responsable des services financiers chez Anthropic :
« Claude est formé pour faire émerger l'incertitude et fournir Attribution de la source, créant ainsi une piste d'audit complète — réduisant directement l'impact des hallucinations dans les flux de travail sensibles à la conformité. »

Bandyopadhyay souligne l'importance cruciale de surveillance humaine et détection précoce des erreurs, incitant les institutions à concevoir des systèmes d'IA où les anomalies sont identifiées et traitées avant qu'elles ne se propagent en aval.

Argenti, de Goldman Sachs, remet en question l'hypothèse selon laquelle les systèmes d'IA seraient intrinsèquement plus vulnérables à la manipulation que les décideurs humains, en soulignant que L'ingénierie sociale cible la psychologie humaine, tandis que l'IA peut détecter des anomalies subtiles à grande échelle Cela serait invisible pour les individus. Son argument laisse entrevoir la possibilité d'accroître significativement les capacités opérationnelles sans augmentation proportionnelle des effectifs, même en tenant compte des difficultés connues liées au déploiement à grande échelle de l'IA.

🏢 Vue d'ensemble : L'IA générative transforme les opérations bancaires

Dans le secteur des services financiers, L'IA générative devient un levier opérationnel essentiel. — en générant des améliorations mesurables grâce à :

• ▶ Accélérer le traitement des documents à grande échelle
• ▶ Réduction du temps de traitement et de résolution des exceptions
• ▶ Augmenter le débit des flux de travail de conformité à haut volume

Pourtant, l'impératif de conserver une supervision humaine — pour détecter et corriger les erreurs de l'IA — signifie Les systèmes d'enregistrement existants restent indispensablesCette technologie vient compléter, plutôt que remplacer, le modèle d'intervention humaine exigé par les environnements réglementaires du secteur bancaire.

Image : « Rêves… » par noahwesley, sous licence CC BY-NC-SA 2.0

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