
从数据到决策:LSEG 如何规模化应用可信 AI
LSEG 将 OpenAI 的 ChatGPT Enterprise 和 API 集成到其全球数据平台,使产品发布周期从约 6 个月缩短至约 2 周,从客户需求到生产部署仅需约 4 周,并在数周内赋能全球数千名员工。通过嵌入模型评估框架、人工审核和严格数据隐私控制,LSEG 在约 190 个市场服务超过 40,000 名客户和 400,000 名终端用户,实现了可信 AI 的规模化应用。
- 在世界上最复杂的数据生态系统中规模化洞察
- 部署详情
- 成果一览
- 领导力经验
- 未来展望
目录
2026 年 6 月 10 日 LSEG 将 OpenAI 与其全球数据平台相结合,加速洞察、创新和产品上市速度。 - 联系销售
- 公司规模:企业级
- 地区:全球
- 产品:ChatGPT, API
- 行业:金融
- 产品发布周期:从约 6 个月缩短至约 2 周
- 从客户需求到生产部署:约 4 周 ---
在世界上最复杂的数据生态系统中规模化洞察
伦敦证券交易所集团 (LSEG) 位于金融市场的核心。作为全球领先的金融市场基础设施和数据提供商,它为约 190 个市场的超过 40,000 名客户和 400,000 名终端用户提供支持。 多年来,LSEG 在 AI 和机器学习方面投入了大量资金,以驱动金融模型和分析。然而,生成式 AI 的出现带来了一个全新的机遇:不仅仅是改进系统,而是彻底改变人们与数据交互、生成洞察和做出决策的方式。 挑战显而易见。尽管拥有先进的基础设施,整个组织的知识工作仍然涉及手动综合、碎片化的工作流程和耗时的流程,这些因素拖慢了洞察生成的速度并限制了可扩展性。 > “AI 是一个阶跃性的变化。但真正的变革来自于你重新思考如何解决问题——而不仅仅是执行它们。”
—— Emily Prince, LSEG 企业 AI 集团负责人 在这一时刻,OpenAI 成为了一个自然而然的合作伙伴——它带来了强大的模型、直观的界面,以及一个已经被 LSEG 客户采用生态系统。
部署详情
LSEG 以深思熟虑的策略应对生成式 AI:从实际问题出发,并负责任地扩展。 公司基于模型质量、企业就绪程度以及与客户需求的契合度选择了 OpenAI。许多 LSEG 客户已经在使用 ChatGPT,这创造了将 LSEG 的可信数据直接集成到这些工作流程中的自然机会。 > “这创造了一种自然的合作伙伴关系,”AI 产品集团总监 Max Grigoryev 说。“我们可以在改善内部运营的同时,帮助客户在他们已经工作的环境中使用我们的数据。” LSEG 在整个组织中部署了 ChatGPT Enterprise 和 OpenAI API,在数周内赋能了全球数千名员工。产品、工程、研究和运营等团队开始使用 AI 起草报告、综合市场数据、制作产品原型以及简化内部工作流程。 例如,分析师现在使用 ChatGPT 总结大量金融和市场信息——减少了初步研究所花的时间,并加速了洞察生成。产品团队使用 AI 快速制作功能原型,而业务团队则更高效地生成客户沟通和文档。 同时,LSEG 从一开始就嵌入了治理机制。这包括模型评估框架、对关键输出的人工审核、以及严格的数据隐私和安全控制。 > “我们思考的不是限制人们——我们思考的是赋能他们,”Max 解释道。“给人们工具让他们行动更快,同时确保一切安全和合规。” 由于基层的热情,采用率迅速攀升。早期用户展示了立竿见影的价值,在团队和地区之间创造了动力。 > “过去客户期望项目需要九个月才能完成,现在他们期望在几周或几天内看到结果。这种思维转变是深远的。”
—— Max Grigoryev, LSEG AI 集团总监
成果一览
员工对 ChatGPT 在复杂任务上的准确性给予了积极反馈,由于更快、高质量的输出和减少的手动工作,节省了明显的时间。 > “ChatGPT 带来的变化是,我们可以更轻松地扩展最佳实践,更快地完成任务,同时仍然融入我们重视的标准和技能,”LSEG AI 集团负责人 Emily Prince 说。“这不仅是效率上的阶跃性变化,也是人们创造性解决问题的能力的阶跃性变化。” 成果:
- 将产品发布周期从 3-6 个月缩短至 2 周
- 在数周内赋能全球数千名员工
- 将客户交付时间缩短至从需求到生产部署约 4 周
- 通过更快速的研究和综合提高了分析师的生产力
- 通过加速跨部门信息流动改善了跨职能协作
- 提升了创新速度,想法从概念到原型只需几小时 > “从历史上看,由于监管、合规、法律、网络安全和交付要求,产品上市通常需要三到六个月。现在,我们为 AI 消费调整的许多产品都采用了两周的发布周期。”
—— Max Grigoryev, LSEG AI 集团总监
领导力经验
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重新思考工作流程,而不仅仅是任务: 最大的收益来自于重新设计工作方式
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早期广泛赋能: 让团队大规模访问可加速学习和采用
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在速度和信任之间取得平衡: 强大的治理可以实现更快、更安全的创新
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授权实验: 当员工被信任去探索时,创新就会涌现
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避免极端: 最有效的 AI 方法是深思熟虑、负责任的采用 > “最有影响力的人不仅仅是在使用 AI——他们正在彻底挑战他们的工作方式。”
—— Emily Prince, LSEG 企业 AI 集团负责人
建议
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从高影响力、低风险的用例开始: 对于 LSEG 来说,治理对于安全扩展至关重要。
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赋能早期采用者: 当价值立即可见时,LSEG 的采用速度加快了。
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投资于培训和赋能: 最好的用例通常来自用户本身。
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对结果提出要求: 在扩展之前明确成功的标准。
未来展望
LSEG 现在正超越个人生产力提升,转向更深入嵌入、工作流程级别的 AI 应用。这包括将 AI 直接整合到研究流程、产品开发和面向客户的解决方案中。 一个关键重点是通过其模型上下文协议等系统,将 OpenAI 模型与 LSEG 的可信数据相结合——允许客户访问
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