Toyota Finance + IBM
买车是一个重大决定，可能是一个让人头疼的过程。
Toyota Finance 每年为日本数百万人提供从贷款到保险、付款计划和申请程序的整个购车流程支持。该公司不断改进技术和业务流程，针对客户需求提供量身定制的全面服务。
然而，传统的数字技术在满足客户多样化和复杂金融服务需求方面存在局限性。在需要更高级、复杂决策，而不仅仅是实现日常任务自动化的领域，传统的数字解决方案则难以应对。
在开发和实施适合 Toyota Finance 每个部门的 AI 工具时面临着许多挑战。客户服务中心尤其投入了大量精力来编制常见问题解答，而如何确保获得经验丰富的人力资源是一个问题。应对这些挑战的数字化转型被定位为维持未来运营的基本战略，Toyota Finance 已开始积极致力于利用生成式 AI 进行业务创新。
首先，该公司选择了一种专注于内部业务流程的方法，旨在提高组织内的运营效率和质量。
Toyota Finance 决心采用“数字化 + AI”的方法来对其业务流程进行彻底转型。通过引入生成式 AI，该公司旨在改进难以数字化的复杂业务流程。具体来说，这种方法加快了数据分析、业务自动化和决策支持等领域的创新。
身处数字化转型的最前沿，利用生成式 AI 的潜力需要采取谨慎而大胆的方法。在生产环境中从小处实施战略实施开始的探索性实践有助于为创新铺平道路。
Toyota Finance 与 IBM 的 Client Engineering 和客户成功经理团队就这一计划开展密切合作，旨在通过在 IBM Cloud 沙盒环境中开发和评估生成式 AI 来提高运营效率。
建立 IBM Cloud 沙盒环境后，Toyota Finance 与 IBM 开展了多个试点项目，旨在通过以共同创造为中心的方式提高工作效率。
该沙盒环境由两个元素组成：一个利用 OpenShift 的灵活应用程序开发平台，另一个是利用 watsonx 的生成式 AI 平台。该公司反复开发和评估使用生成式 AI 的应用程序，以检验持续提高运营效率的潜力。
为了满足对实施生成式 AI 不断增长的需求，Toyota Finance 和 IBM Client Engineering 的共同创造团队优先考虑了 Toyota Finance 的运营领域，并在 10 个月的时间内在 IBM Cloud 环境中推进了多个项目。其中一个项目是自 2024 年 11 月以来一直在使用的一个运营支持工具，用于校对最终用户电子邮件信息的内容。另一个项目旨在编制常见问题解答，用于回复汽车经销商的询问。目前该工具正处于验证实验阶段，以支持编制常见问题解答，通过不断验证和改进，目标是在 2025 年 2 月将该工具投入生产运营。
通过全面应用将 IBM watsonx.ai 平台与 Red Hat OpenShift 框架相结合的最先进方法，该公司正在加快试点工作以改善运营。
具体来说，有两个利用生成式 AI 的项目：
- 在正式引入相关系统前的示范阶段，检验能否使用生成式 AI 为汽车经销商编制常见问题解答。通过使用生成式 AI 丰富常见问题解答的内容并提高其质量，有望提高常见问题解答的使用率，同时进一步促进数字化。
- 一个项目已投入生产，在针对信用卡会员的营销电子邮件中引入了一个系统，可使用生成式 AI 自动检查是否符合《反对不合理溢价和误导性陈述法》等法规。这有望降低合规风险并逐步提高运营效率。
展望未来，Toyota Finance 打算进一步完善现有的生成式 AI 项目，将其发展成为满足所有市场需求的系统，同时积极开拓新的应用领域。
- 通过引入生成式 AI，该公司现在能够支持更复杂、更智能的决策。通过分析大量内部文档和过往业务数据，有助于做出更明智的决策并大幅提高运营效率。
- 在实施 AI 技术时，公司注重的是如何实现员工技能与 AI 能力的最佳组合。他们不是简单地利用技术进行替代，而是打造能够增强员工能力的环境，让员工专注于更具创造性、附加值更高的工作。
- 该公司正在分阶段探索生成式 AI 的战略潜力，同时谨慎解决与隐私、数据管理和 AI 使用道德规范相关的问题。
为了进一步加快创建生成式 AI 项目，成立了公司层面的工作组，同时从不同部门征集创新想法，并陆续推广了演示实验和实际应用。在探索新项目的过程中，该公司正在从多个角度发掘生成式 AI 的潜在应用，包括提高工作效率、加强合规性和改善客户体验。最重要的是，继续确保这些技术创新从客户角度来看是有效的，并直接提高满意度。
Toyota Finance 成立于几十年前，如今已成为日本顶级综合汽车金融服务公司。总部位于东京，业务遍及全国，每年提供令大量客户满意的服务。该公司不仅仅专注于交易，而是提供全面的支持系统，尽可能为车主提供最舒适的体验。
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