三菱日联金融集团（MUFG）与 OpenAI 合作，在三菱东京UFJ银行分阶段部署 ChatGPT Enterprise，覆盖约 3.5 万名员工，通过培训、定制 GPT 和制度建设，将 AI 嵌入日常工作以提升效率并重构客户体验。试点数据显示员工自建 1,800+ 个自定义 GPT、部分研究工作负荷下降 20–30%，并推动员工将节省的时间投入客户服务与高价值工作。
背景与目标
– MUFG 将 AI 视为扩展人类思维与创造力的方式，目标成为 AI-native 组织，而非仅把 AI 当作效率工具。
– 自 2024 年 10 月起与 OpenAI 合作，2026 年开始在三菱UFJ银行分阶段上线 ChatGPT Enterprise（约 35,000 名员工）。
部署与落地要点
– 选择原因：员工熟悉 ChatGPT 且企业级安全与治理满足金融机构要求。
– 双向推进：高层推动与基层赋能并重，设立各部门 AI champion，鼓励内部试验与扩散。
– 合作支持：OpenAI 提供产品调整建议、企业使用指南、定制 GPT 讲座与高管研修等。
员工使用与治理
– 强制学习：员工必须完成 e-learning 方可使用，培训覆盖率达 100%。
– 信息与审批流程：建立信息管理与使用规则，明确可做与不可做的事项以符合法规与内部治理。
早期成果
– 员工在 4 个月内创建 1,800+ 个自定义 GPT（内部称“AI 银行家”），将专属知识與流程模板化。
– 在选定研究任务中，工作负荷下降约 20–30%。
– 成果导向：节省时间被用于客户拜访、方案优化与需人工判断的决策。
面向客户的应用探索
– Moneytree 与 WealthNavi 等客户产品尝试将 ChatGPT 功能嵌入用户体验，例如在 ChatGPT 内以自然语言查询账户与交易信息，并通过会话式交互整理相关内容。
挑战与注意点
– 组织阻力：早期障碍来自员工对用途和合规边界的不确定，非技术本身。
– 需持续治理：数据安全、产品迭代與合规对金融场景尤为关键。
下一步方向
– 推广更多场景的自定义 GPT，强化内部 AI 能力，并将内部实践逐步转化为对客户的 AI 驱动服务。
MUFG 的做法展示了通过培训+治理推动大规模企业级 AI 采用的可行路径，但能否长期把时间收益转化为差异化客户价值仍需检验。