数小时而非数月内即可完成 AI 项目——日本一家全球金融服务提供商如何在没有 AI 专家的情况下实现合规性

日本领先金融集团与 Unframe AI 的战略合作：企业 AI 实施的突破性成功案例

数字化转型领先金融集团

一家来自日本的全球领先金融服务提供商，也是日本最负盛名的金融服务集团之一，拥有近百年的历史。该公司已发展成为一家业务遍及30多个国家的全球性企业。它提供广泛的金融服务，包括财富管理、投资银行、债券、股票和衍生品交易以及资产管理。该公司服务于个人、企业、机构和政府，尤其活跃于证券交易和投资银行业务。

作为亚洲最大的投资银行之一，该集团面临着将传统金融服务与数字化转型需求相结合的挑战。公司已认识到人工智能是未来金融领域竞争优势的关键因素。公司的数字化战略基于三大支柱：提供创新的数字服务、拓展数字资产领域以及利用先进技术释放新的商业机会。

这家金融服务提供商面临的挑战在于，需要快速高效地部署复杂的人工智能用例，同时满足金融行业严格的合规性要求和安全标准。传统的人工智能部署通常需要数月的开发时间、大量专业团队的投资，以及与现有系统的复杂集成。这些障碍阻碍了创新，使其难以保持竞争力。

Unframe AI：企业 AI 平台的革命

Unframe AI 由 Shay Levi、Larissa Schneider 和 Adi Azarya 创立，代表着企业实施和使用人工智能方式的范式转变。该公司的诞生源于企业意识到先前的企业人工智能方法过于复杂、耗时且成本高昂。首席执行官 Shay Levi 拥有令人印象深刻的专业知识，曾与他人共同创立 Noname Security，该公司在四年内年经常性收入增长至 4000 万美元，并被 Akamai 以 5 亿美元收购。

Unframe AI 的核心理念基于 Blueprint 方法，这是一种创新方法，能够将复杂的 AI 用例在数小时内（而非数月）转化为实用的业务解决方案。这种方法消除了 AI 实施的常见障碍：漫长的开发时间、高昂的成本以及复杂的集成。该平台旨在提供完整的交钥匙解决方案，使企业无需构建广泛的内部 AI 专业知识即可开发定制的 AI 解决方案。

Unframe AI 的技术架构旨在与任何 SaaS 应用程序、API、数据库和文件系统集成，同时确保敏感的公司数据永远不会离开客户端环境的安全范围。该平台与 LLM 无关，这意味着公司可以在各种主要语言模型之间选择或切换，而不受特定供应商的约束。在快速发展的技术环境中，这种灵活性尤为重要，因为新的和改进的模型层出不穷。

实践中的创新蓝图方法

Unframe AI Unframe 蓝图方法代表了企业 AI 实施的一项根本性创新。Unframe 不会强迫企业训练或优化自己的大型语言模型，而是提供情境蓝图，为 AI 模型提供必要的领域特定知识。这些蓝图包含有关业务流程、行业细节和公司政策的结构化信息，使 AI 模型能够提供精准且相关的结果。

该流程通常始于对公司具体需求和用例的详细分析。Unframe Unframe与客户紧密合作，了解他们独特的挑战和目标。基于这些洞察，我们开发了定制蓝图，作为 AI 代理的知识库。这些蓝图可以将 PDF、电子邮件和 Excel 文件等非结构化数据转换为可用的结构化信息，从而实现手动输入和处理流程的自动化。

这种方法的一个关键优势是实施速度。传统的人工智能项目通常需要六到十二个月甚至更长时间，而蓝图方法能够在几小时甚至几天内交付功能性解决方案。这种速度得益于蓝图中嵌入的预构建组件和经过验证的方法。

该系统的灵活性还体现在其能够支持各种类型的AI用例。从文档处理和合规性检查到客户服务自动化和数据分析，该平台几乎可以适应任何业务领域，并考虑到每个领域的具体需求和工作流程，并进行相应的优化。

战略合作伙伴关系：金融集团与 Unframe AI 的合作

这家日本金融集团与 Unframe AI 的合作始于一项战略举措，旨在通过人工智能实现运营效率现代化并释放新的商业机遇。该批发业务的首席信息官认可 Unframe平台的潜力及其独特的 AI 实施方法。选择 Unframe AI 的决定基于几个关键因素，这些因素对于如此规模的全球金融服务公司至关重要。

最初， Unframe AI 的安全架构是决定性因素 Unframe 金融行业在数据保护和合规方面受到严格的监管要求。Unframe AI 能够保证所有敏感的客户数据和业务信息都保留在公司安全的 IT 环境中，无需外部访问或将数据传输给第三方。这项保证对于该解决方案获得该机构合规和风险管理部门的认可至关重要。

实施速度是另一项关键优势。这家金融服务提供商在竞争激烈的市场环境中运营，快速采用新技术可以带来显著的竞争优势。Unframe AI 能够以远低于传统方法所需 Unframe 的一小部分交付实用的 AI 解决方案，这使得该公司能够加速数字化战略，并更快地响应市场变化。

该平台的灵活性和可扩展性也至关重要。作为一家拥有多元化业务部门的全球性公司，该集团需要一个能够适应不同需求并随着公司发展而扩展的解决方案。Unframe AI 的 Unframe 方法使其能够涵盖各种用例，从自动化合规流程到提高客户服务效率。

具体用例和实施成功案例

Unframe AI 在金融集团的实施涵盖多个战略应用领域，每个领域都旨在应对特定的业务挑战并实现可衡量的改进。其中一个重点是自动化和优化合规流程，这在金融行业至关重要。

在文档处理和合规性审查方面，该公司实施了人工智能系统，可以自动分析大量合同、监管文件和内部政策。这些系统可以识别潜在的合规违规行为，进行风险评估，并生成必要的行动建议。这些流程的自动化不仅显著缩短了处理时间，还提高了合规性检查的准确性和一致性。

另一个重要的应用领域是优化客户服务流程。通过整合人工智能聊天机器人和智能助手，这家金融服务提供商能够提高客户支持效率，同时提升客户互动质量。这些系统可以理解复杂的客户查询，从海量知识库中检索相关信息，并生成满足每位客户特定需求的个性化响应。

数据分析和商业智能是第三个关键实施领域。该研究所利用 Unframe的人工智能功能分析来自各种来源的非结构化数据，并获得宝贵的洞察。这些分析支持战略决策流程，发现新的商业机会，并通过更精准的预测模型改进风险管理。

此次实施由金融集团团队与 Unframe AI 密切合作完成。项目特别注重变更管理和员工培训，以确保新 AI 工具的有效使用。由于系统直观易用，并能立即提升生产力，用户接受度很高。

可衡量的业务成果和投资回报率

该金融集团与 Unframe AI 的合作取得了令人印象深刻且可衡量的业务成果，充分证明了所实施的 AI 解决方案的有效性。这些成功可以分为几个类别，每个类别都反映了业务改进的具体方面。

该公司的运营效率显著提升。日常合规任务的自动化使处理时间缩短了高达70%。过去需要几天时间才能完成的复杂文档审核，现在只需几小时即可完成。时间的节省使合规团队能够专注于更具战略性和增值性的活动。

合规审计的准确性也显著提升。持续应用人工智能分析技术，最大限度地减少了人为错误，并将潜在合规违规行为的检测率提高了40%以上。在合规违规行为可能造成巨额经济处罚和声誉损害的行业中，这一改进尤为重要。

在客户服务方面，人工智能解决方案的实施显著提升了客户满意度。客户咨询的响应时间平均缩短了60%，响应质量和精准度也得到了提升。客户现在可以全天候访问智能助理，解答复杂的财务问题并提供个性化建议。

人工智能的实施也带来了显著的成本节约。这家金融服务提供商在实施区域内将运营成本降低了约25%至35%。这些成本节约源于手动流程的自动化、错误的减少以及资源配置的优化。Unframe Unframe的投资在实施的第一年就已收回。

此外，人工智能的整合带来了新的业务机会和收入来源。改进的数据分析使公司能够识别新的市场趋势，更好地理解客户行为，并开发定制化的金融产品。这些数据驱动的洞察使交叉销售率提高了约20%，并开发了能够挖掘新客户细分市场的创新服务。

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技术集成和安全方面

Unframe AI 与该金融集团现有 IT 基础架构的技术集成是此次合作中一个复杂而关键的环节。该公司运营着一个高度安全且受监管的 IT 环境，必须满足最严格的安全标准和合规性要求。将 AI 平台无缝集成到该环境中需要精心的规划和实施。

Unframe AI 的一大关键优势在于其架构，无需将数据传输到客户系统之外。所有 AI 处理均在金融服务提供商的安全 IT 环境中进行，确保敏感的客户数据和业务信息得到全面保护。这一特性对于该解决方案能否获得公司安全和合规团队的认可至关重要。

该平台采用符合最高行业标准的先进加密技术和安全协议。不同系统组件之间的所有数据传输均采用端到端加密，并且AI功能的访问受到多级身份验证和授权机制的保护。这些安全措施确保只有授权用户才能访问特定的AI功能。

集成通过标准化 API 进行，从而能够灵活地连接到各种现有系统。该金融集团能够逐步将 AI 功能引入各个业务领域，而无需对关键生产系统进行颠覆性更改。这种方法最大限度地降低了风险，并通过持续监控和优化实现了可控的部署。

该解决方案的可扩展性被证明是另一个关键优势。该平台可以随着工作负载的增加而自动扩展，并适应不断变化的需求。这对于像我们这样每天都要处理大量交易和数据的全球金融服务公司来说尤为重要。

挑战与解决方案

尽管取得了令人瞩目的成就，但这家金融服务提供商在实施人工智能解决方案的过程中仍面临诸多挑战。这些挑战以及由此开发的解决方案，为其他计划实施类似数字化项目的公司提供了宝贵的借鉴。

该项目面临的最大挑战之一是变革管理部分。引入人工智能技术需要员工调整工作流程和思维模式。许多团队成员最初担心新技术对工作的影响以及其复杂性。该公司与 Unframe AI 合作制定了一套全面的培训和沟通方案，强调了人工智能集成的优势，并支持员工发展新技能。

金融行业的监管要求带来了另一项复杂的挑战。每个AI实施不仅要满足技术要求，还要符合严格的合规标准。这需要技术团队、合规部门和外部监管机构之间的密切合作。Unframe AI必须制定详细的文档和认证程序 Unframe 以确保所有AI决策的透明度和可追溯性。

与遗留系统的集成在技术上极具挑战性。该金融集团运营着多个历经多年开发的老旧系统，这些系统支持着关键的业务功能。挑战在于如何将现代人工智能功能与这些现有系统连接起来，同时又不损害其稳定性和性能。Unframe AI 开发了专用适配器和中间件解决方案 Unframe 作为不同代系统之间的桥梁。

数据质量和标准化也构成了挑战。人工智能系统的优劣取决于其处理的数据。该公司必须付出巨大努力来清理、标准化和协调数据源。这需要开发数据治理流程并实施数据质量监控系统。

规模化和全球扩张

在日本金融集团的初步实施取得成功，促使其制定了雄心勃勃的计划，以扩大人工智能解决方案的规模并实现全球扩张。这种扩张既带来了机遇，也带来了新的挑战，需要战略思考和周密的规划。

金融服务提供商将人工智能解决方案扩展至其运营的各个市场，需要考虑当地的法规、语言和商业惯例。Unframe AI 在应对这一挑战方面表现出色，其蓝图架构能够快速创建本地化的人工智能解决方案版本。该平台能够处理不同的语言，并适应本地合规性要求 Unframe 无需进行大规模的重新开发。

此次功能扩展包括将人工智能应用扩展到集团内的其他业务领域。继合规和客户服务领域成功实施后，公司计划在风险管理、投资组合优化和市场分析等领域引入人工智能解决方案。每个新的应用领域都需要进行特定的调整和优化，而 Unframe AI 的灵活方法使这些成为可能。

组织规模的扩大涉及构建内部能力和发展组织内部的人工智能专业知识。公司正在投资培训项目，并招募具有人工智能背景的专家，以期长期提高独立性并推动自主创新。同时，与 Unframe AI 的战略合作伙伴关系将继续确保公司获得最新的技术和方法。

技术扩展涉及扩展 IT 基础架构，以支持更大的工作负载和更复杂的用例。这需要在硬件、云服务和网络容量方面进行投资。Unframe AI 的 Unframe 架构有助于实现这些扩展，因为新组件可以无缝集成到现有基础架构中。

整个行业的影响和市场反应

该金融集团与 Unframe AI 合作的成功引起了业界的广泛关注，并促使其他金融服务提供商重新思考自身的 AI 战略。这一进展表明，创新技术的应用能够改变市场格局，创造新的竞争态势。

该公司的竞争对手也开始推出类似的人工智能计划，以跟上步伐。这种反应正在强化金融行业的数字化趋势，并加速创新金融产品和服务的发展。与此同时，随着人工智能技术日益标准化，差异化方面也出现了新的挑战。

监管机构也对金融服务领域日益增长的人工智能应用做出了回应。新的指南和标准正在制定中，以确保人工智能系统的透明、公平和可追溯。金融服务提供商受益于早期实施，因为他们已经积累了人工智能系统合规要求方面的经验，并可以为新标准的制定提供建议。

技术提供商已经注意到 Unframe AI 的成功，并正在为企业 AI 市场开发自己的解决方案。这不仅加剧了竞争，也加快了创新速度，并为最终客户提供了更优质的解决方案。企业 AI 平台市场正在快速增长，像 Unframe AI 这样的公司必须不断创新才能保持市场地位。

投资者群体也对公司的成功给予了积极的反馈。Unframe AI 完成了一轮 5000 万美元的融资，体现了投资者对其商业模式和增长前景的信心。这些投资将使公司能够加强研发活动 Unframe 并加速其全球扩张。

未来前景和战略发展

这家日本金融集团与 Unframe AI 之间的合作尚处于初期阶段，两家公司都对未来有着雄心勃勃的计划。这些计划包括技术创新、新的应用领域以及战略扩张，这些都有可能进一步改变金融服务行业。

在技​​术进步方面，两家公司正致力于整合最新的人工智能技术，包括先进的机器学习技术和多模态人工智能系统。这些发展使得处理更复杂的用例成为可能，并进一步提高现有解决方案的准确性和效率。尤其值得关注的是人工智能决策可解释性的进展，这对于金融等受监管行业至关重要。

拓展新的应用领域包括为算法交易、信用风险评估和个性化财务建议等领域开发人工智能解决方案。这些应用需要高度专业化的算法和深入的行业知识，同时也蕴藏着巨大的竞争优势和新的收入来源潜力。公司计划进一步巩固其在金融人工智能应用领域的创新领导者地位。

此次战略扩张涵盖地域和行业扩展。该金融集团正在考虑将已开发的人工智能解决方案应用于其他业务领域和市场。与此同时， Unframe AI 正在探索进军其他对企业人工智能解决方案有类似需求的行业的机会。这种多元化发展可以降低风险并创造新的增长机会。

此次合作还计划制定行业特定的人工智能标准和最佳实践。通过与监管机构、行业协会和其他利益相关者合作，两家公司将为创建负责任且可持续的人工智能生态系统做出贡献。这种领导力可以创造长期竞争优势并巩固市场地位。

经验教训和最佳实践

Unframe AI 在全球金融服务提供商成功实施 AI 解决方案的经验提供了宝贵的见解和最佳实践，可以为其他开展类似数字化项目的公司提供帮助。这些经验尤其宝贵，因为它们源自真实的大型企业环境。

最重要的发现之一在于高管支持和组织承诺的重要性。该项目的成功很大程度上归功于金融集团高级管理层的全力支持和必要的资源投入。如果没有这种坚定的承诺，许多遇到的挑战都无法成功克服。

事实证明，分阶段实施方法至关重要，是成功的关键因素。该公司没有尝试一次性实施所有AI解决方案，而是专注于具有高价值创造潜力的特定用例。这种方法使他们能够快速取得成功，实现学习效果，并建立对技术的信心。

事实证明，内部团队与外部技术提供商之间的密切合作至关重要。金融服务提供商深厚的行业知识与 Unframe AI 的技术专长相结合，促成了定制化解决方案的开发，从而能够最佳地满足特定的业务需求。这种合作理念比传统的客户-供应商关系更为重要。

在变革管理和员工培训方面的投资获得了显著回报。早期终端用户参与开发过程以及全面的培训计划，使得用户对新AI工具的接受度和使用效率都很高。这些在数字化转型人力方面的投资与技术实施同样重要。

健全的治理和合规流程的重要性怎么强调都不为过。从一开始就制定清晰的人工智能系统处理、数据管理和风险评估指南，有助于企业满足监管要求并与利益相关者建立信任。随着技术和监管要求的不断发展，这些流程必须不断完善。

事实证明，成功的可衡量性和持续优化对于该计划的长期可持续性至关重要。通过设定清晰的关键绩效指标 (KPI) 并定期进行评估，可以发现并实施改进的潜力。这种以数据为驱动的人工智能实施方法能够持续创造价值，并适应不断变化的业务需求。

这家领先的金融服务提供商与 Unframe AI 的合作，是企业 AI 解决方案成功落地的开创性案例。创新技术、战略规划和卓越执行力的结合，打造出一个典范，为其他公司提供启发和指导。这些成功案例证明了，如果实施和管理得当，AI 技术将拥有巨大的变革潜力。

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Konrad Wolfenstein

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