MassMutual นำกลยุทธ์ AI ด้วยสัญญา 12 เดือน เพิ่มผลผลิต 30…

MassMutual ได้ประกาศแนวทาง AI ใหม่โดยใช้สัญญากับผู้ให้บริการเป็นระยะเวลา 12 เดือน พร้อมวัดผลเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาประมาณ **30 % และลดเวลาการแก้ไขปัญหาในศูนย์บริการลูกค้าให้เหลือเพียงหนึ่งนาที สิ่งนี้สื่อให้เห็นว่าธนาคารประกันกำลังมุ่งเน้นความยืดหยุ่นและการวัดผลเชิงปริมาณในยุค AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

Overview

MassMutual ได้นำแนวคิด “optional‑ity” มาเป็นหัวใจของกลยุทธ์ AI โดยจำกัดความสัมพันธ์กับผู้ให้บริการไว้ที่ 12 เดือน เพื่อให้สามารถสลับโมเดลตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว CIO Sears Merritt ระบุว่า “โลกของ AI วันนี้มีความเคลื่อนไหวอย่างมาก เราต้องการให้บริษัทพร้อมรับคลื่นความเปลี่ยนแปลงนี้” แนวทางดังกล่าวช่วยให้บริษัทหลีกเลี่ยงการผูกมัดกับเครื่องมือที่อาจล้าสมัยในระยะยาว

ในขณะเดียวกัน MassMutual ยังให้ความสำคัญกับโมเดลโอเพ่นซอร์สโดยอ้างว่า “ทีมของเรา **100 % กำลังมองหาเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส” ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ไม่ได้จำกัดเฉพาะซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์เท่านั้น การผสมผสานระหว่างโซลูชันเชิงพาณิชย์และโอเพ่นซอร์สเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและสามารถปรับตัวได้

Strategy & Vendor Management

MassMutual ทำสัญญากับผู้ให้บริการระดับแนวหน้าที่เป็น “leading edge” แต่กำหนดขอบเขตเวลาที่ชัดเจนเพื่อคงไว้ซึ่ง optional‑ity เมื่อเทคโนโลยีเติบโตและเสถียรขึ้น บริษัทจะประเมินและตัดสินใจต่อยอดหรือเปลี่ยนผู้ให้บริการตามผลการทดสอบและความต้องการของธุรกิจ

การจัดการสัญญาแบบระยะสั้นนี้ยังสอดคล้องกับการใช้ trust score ซึ่งเป็นกรอบการประเมินคุณภาพ AI ที่รวมข้อมูลจากผู้ใช้และเมตริกการทำงาน การให้คะแนนเชิงคุณภาพช่วยให้บริษัทตัดสินใจเลือกรุ่นที่เหมาะสมที่สุด แม้ว่าจะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่ารุ่นอื่น ๆ ก็ตาม

Productivity Gains & Operational Impact

ผลการวัดจากการนำ AI ไปใช้ภายในองค์กรแสดงให้เห็นว่าผลผลิตของนักพัฒนาขึ้น **ประมาณ 30 % เนื่องจากเครื่องมืออย่าง Copilot และผู้ช่วยเสมือนที่จัดให้กับพนักงานทุกคนทำให้กระบวนการเขียนโค้ดและการทดสอบเป็นอัตโนมัติได้มากขึ้น

ในศูนย์บริการลูกค้า การใช้ AI ช่วยลด เวลาการแก้ไขปัญหา จาก 10 นาที เหลือ หนึ่งนาที เท่านั้น พร้อมกับลดค่าใช้จ่ายจากระดับ ดอลลาร์ เหลือระดับ เซนต์ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดจากการเพิ่มจำนวนพนักงาน แต่เป็นผลของการปรับปรุงกระบวนการทำงานด้วยโมเดลภาษา (LLM) ที่ตอบสนองได้แม่นยำและรวดเร็ว

Measurement & Trust Score Framework

MassMutual แบ่งโครงการ AI ออกเป็นสองกลุ่มหลัก:

• Enablement – นำเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น Copilot ให้กับพนักงานทุกระดับ
• Deepen and Focus – มุ่งเน้นกระบวนการเฉพาะที่ส่งผลต่อที่ปรึกษา ลูกค้า หรือพนักงาน

แต่ละโครงการเริ่มต้นด้วย เกณฑ์ความสำเร็จที่กำหนดล่วงหน้า และมีการเก็บข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งาน, การทำงานของนักพัฒนา, ประสิทธิภาพของโมเดล และต้นทุน การวิเคราะห์เหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถ routing งานไปยังโมเดลที่เหมาะสมที่สุดตาม ค่าใช้จ่าย, คุณภาพของการตอบสนอง, และประสบการณ์ผู้ใช้

ในกรณีของศูนย์บริการลูกค้า ทีมได้ทดสอบสอง LLM หนึ่งให้ผลตอบสนองเร็วแต่คุณภาพเสียงดัง อีกหนึ่งช้าเพียงไม่กี่วินาทีแต่ให้คำตอบคุณภาพสูง ผู้ใช้เลือกโมเดลที่มี คุณภาพดีกว่า แม้ต้องรอเพิ่มสองวินาที การตัดสินใจนี้ถูกบันทึกใน trust score ทำให้ค่าใช้จ่ายดูเหมือนเป็นเรื่องรอง

Future Outlook & Open‑source Embrace

Merritt ชี้ให้เห็นว่าในอนาคต MassMutual จะยังคง สนับสนุนการทดลอง โดยให้พนักงานเข้าถึงโมเดลหลากหลายระดับ “token‑consumptive workflows” เพื่อเปรียบเทียบกับโมเดล LLM ที่มีต้นทุนต่ำกว่า การสะสมข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้จะนำไปสู่การ optimisation ของโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในด้านต้นทุนและประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ การปรับปรุงระบบเมนเฟรมหลักของบริษัทให้เสร็จภายใน 7 วัน แทน 3 เดือน ผ่านทีมวิศวกร AI แสดงให้เห็นว่าการใช้เทคโนโลยีขั้นสูงสามารถเร่งกระบวนการดิจิทัลได้อย่างมหาศาล การหลีกเลี่ยง “token‑maxxing” และการเลือกใช้โมเดล “unlimited” เพื่อป้องกันค่าใช้จ่ายระเบิดเป็นอีกหนึ่งแนวทางที่บริษัทนำมาปรับใช้เพื่อให้การใช้ AI มีความคงที่และยั่งยืน

Summary

MassMutual ใช้สัญญา 12‑เดือน เพื่อรักษาความยืดหยุ่นของเทคโนโลยี AI พร้อมวัดผลเพิ่มประสิทธิภาพของนักพัฒนา 30 % และลดเวลาการให้บริการลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ แนวทางที่เน้น optional‑ity, trust score** และการเปิดรับโอเพ่นซอร์สคาดว่าจะเป็นแบบอย่างสำหรับองค์กรอื่น ๆ ที่ต้องการนำ AI ไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงเร็ว.