首页摩根大通监控员工在工作场所使用人工智能的情况
摩根大通正要求其约6.5万名工程师和技术人员将人工智能工具融入日常工作流程。《商业内幕》报道称，管理层正在监控员工使用这些工具的频率，而这一使用情况可能会成为绩效评估的考量因素。
报道指出，公司鼓励员工在编写代码、审阅文件或处理日常事务时使用ChatGPT和Claude Code等工具。随后，内部系统会根据员工的参与程度对其进行分类，将部分员工标记为“轻度用户”，另一些则标记为“重度用户”。
摩根大通长期以来一直在欺诈检测和风险分析等领域应用人工智能。值得注意的并非技术本身，而是其如何被正式纳入日常工作要求之中。
据《商业内幕》援引的内部文件显示，管理者正密切观察员工在工作中如何应用AI工具。
摩根大通展示银行业AI应用
过去两年间，许多公司已在各部门引入AI工具，但应用情况往往参差不齐。有些团队进行广泛尝试，而另一些团队则仍沿用既定工作流程。
摩根大通正将人工智能定位为工作的标准组成部分。这种做法有助于在各团队间形成更统一的采用水平。绩效考核曾仅关注产出和准确性，如今可能还会评估员工利用人工智能工具达成这些成果的有效程度。
这一转变给大型组织提出了一个实际问题：如果人工智能能缩短某些任务所需的时间，是否应要求员工在相同时间内完成更多工作？
跟上内部变革的步伐
通过追踪使用情况，该银行或许旨在避免企业软件部署中常见的陷阱：工具虽已部署，但采用缓慢导致其影响受限。将人工智能纳入绩效考核，能为员工使用该技术提供更强的激励。这也表明，人工智能素养正成为一项基础技能，正如过去熟练使用电子表格或编程工具已成为标准一样。
新的挑战随之出现，例如员工即使在AI并未明显改善工作成果的情况下，仍会感到必须使用AI的压力。此外，如何衡量“有效”使用而非仅仅是高频使用，也是一个问题。
摩根大通的人工智能风险与效率提升
银行运营处于高度监管的环境中，将人工智能引入更多工作流程，进一步加剧了监管需求。
ChatGPT和Claude Code等工具虽能协助信息摘要或生成草稿，但也可能产生不准确或不完整的结果。这要求员工在将输出结果用于决策或面向客户的工作前，必须进行严格核查。
摩根大通已在交易和风险管理等领域建立了针对AI系统的内部控制机制。若将AI应用范围扩展至更广泛的员工群体，预计将需要采取类似的保障措施，这使得该行面临权衡：既要追求效率提升，又必须确保AI应用的增加不会引入新的风险。
其他金融机构很可能正密切关注这一动向。若将AI应用与绩效挂钩能带来可量化的生产力提升，类似模式或将在整个行业内迅速普及。
该行的战略可能重塑企业的招聘与培训模式，诸如提示词工程和输出验证等技能将逐渐成为标准岗位要求。摩根大通的做法表明，这种转型已然启动，至少在银行业内部如此。
另请参阅：RPA固然重要，但AI正在改变自动化运作方式
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评论 (1)
0/500
![GeorgeLopez]()
Interesting move by JPMorgan. Monitoring usage feels a bit like tracking keystrokes, doesn't it? Could be a push for adoption, or maybe they're worried about over-reliance? I'd be curious about the specific metrics they're using. 🤔
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