Chintan Mehta, CIO di Wells Fargo, ha rivelato che la banca ha implementato applicazioni di intelligenza artificiale generativa, compresa l’app di assistente virtuale Fargo, che ha gestito 20 milioni di interazioni dal suo lancio a marzo. Wells Fargo si distingue nel settore per il suo impegno nell’IA generativa, nonostante le aspettative di una progressione lenta a causa della regolamentazione finanziaria sulla privacy. La banca ha integrato 4.000 dipendenti nel programma HAI di Stanford e ha già diversi progetti IA generativa in produzione, migliorando l’efficienza delle operazioni di back-office.
Mehta ha condiviso queste informazioni all’evento AI Impact Tour organizzato da VentureBeat. L’evento ha esplorato l’adozione dell’IA generativa, specialmente nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per risposte più intelligenti. Wells Fargo, una delle principali banche statunitensi, sta sperimentando con successo questa tecnologia.
L’app Fargo di Wells Fargo, basata su Google Dialogflow e PaLM 2 LLM di Google, aiuta i clienti nelle loro operazioni bancarie quotidiane e registra in media 2,7 interazioni per sessione. L’app offre funzioni come il pagamento di fatture e la gestione delle transazioni. Wells Fargo sta evolvendo Fargo per integrare diversi LLM per vari compiti.
Un’altra app, Livesync, fornisce consulenza ai clienti su obiettivi e pianificazione. Lanciata di recente, ha raggiunto un milione di utenti attivi mensili. Wells Fargo sta anche sperimentando LLM open source come Llama 2 di Meta per usi interni, un trend ancora non ampiamente adottato dalle grandi aziende.
La piattaforma AI Tachyon di Wells Fargo gestisce le applicazioni AI dell’azienda, basandosi su principi di diversificazione dei fornitori di servizi cloud e flessibilità nel trattamento dei dati. Questa piattaforma supporta tecniche come il model sharding e il tensor sharding, riducendo i requisiti di memoria e calcolo.
Mehta ha anche discusso l’importanza degli LLM multimodali, che consentono la comunicazione tramite immagini, video, testo o voce. Un esempio ipotetico include un’app commerciale che comprende l’intento dell’utente da un’immagine. Secondo Mehta, la capacità degli LLM di comprendere l’intento con meno testo (multimodalità di input) è di grande interesse.
In termini di governance dell’IA, Mehta ha evidenziato che Wells Fargo si concentra sull’uso specifico di ogni applicazione, affrontando sfide legate alla sicurezza delle app, come la sicurezza informatica e le frodi. Ha sottolineato che la lentezza nella regolamentazione bancaria rappresenta una sfida, con un divario crescente tra i progressi tecnologici e la normativa.
Mehta ha anche menzionato che la banca sta investendo tempo nello sviluppo dell’intelligenza artificiale spiegabile, una ricerca volta a comprendere le conclusioni raggiunte dai modelli IA.