运营澳大利亚支付与身份基础设施的 Australian Payments Plus（AP+）公布了在业务中引入 OpenAI 企业级服务 ChatGPT Enterprise 以及 AI 编程工具 Codex 的成果[1]。在监管严格的金融基础设施现场，AI 究竟能把调查与文档工作的速度提升到什么程度？本文结合公司内部调查的数据，梳理具体的使用场景。
支撑支付基础设施的 AP+ 是什么
Australian Payments Plus 是支撑澳大利亚支付与身份体系的核心机构。它运营借记卡网络 eftpos、账单支付 BPAY、实时转账基础设施 NPP（New Payments Platform）以及身份验证服务 ConnectID，连接了银行、零售、政府机构、金融科技等超过 150 家组织[2]。该机构于 2022 年由 eftpos、BPAY、NPP 三方合并成立，是一家会员所有制的实体[2]。
由于业务性质，AP+ 员工需要横跨支付方案规则、技术规范、会员义务、运营流程、网络安全与监管要求等大量信息。速度固然重要，但准确性与问责更为关键[1]。为了更快地处理这种复杂性，AP+ 在全公司范围内引入 ChatGPT Enterprise，随后又把 Codex 扩展到产品、工程与技术类业务中[1]。
用 ChatGPT Enterprise 加速信息检索与资料撰写
引入之前，为了回答问题或推进工作，员工常常需要手动在支付方案规则、技术规范和内部文档中反复查找。在支付领域，一个小细节就可能改变答案，因此这项信息检索绝非轻松的工作[1]。
如今，AP+ 各团队用 ChatGPT Enterprise 来总结复杂资料、起草基于数据的会员沟通文案、梳理含糊不清的问题。例如，通过 ChatGPT 查阅 eftpos 规范及相关文档，员工能在交由专家审阅之前更快地找到合适的切入点[1]。
会议记录变成摘要，研讨会的意见变成决策材料，密集的设计文档变成解决方案概览。AP+ 并未把 ChatGPT 当作自动化工具，而是将其定位为打磨思路的陪练对象，这是一个特点[1]。
数据也印证了这一点。使用 ChatGPT 的员工中，77% 每周节省 2 小时以上，80% 表示创造力或工作质量得到提升[1]。公司内部已经创建了超过 300 个自定义 GPT 和超过 1,000 个项目（Projects），反映出使用已广泛普及[1]。
用 Codex 缩短复杂调查与原型开发
在技术团队一侧，AI 编程工具 Codex 被用于复杂调查。在一次对账（reconciliation）案例中，AP+ 团队用 Codex 追踪跨系统日志与对账数据之间一处细微的时间戳不一致，把原本需要数天的人工调查缩短到几分钟[1]。复杂对账问题的调查时间从原来的 4 小时缩短到约 30 分钟[1]。
产品开发现场同样在发生变化。以往的早期测试往往依赖仅展示界面外观的点击式画面，无法确认实际运行效果。如今，结合 ChatGPT Enterprise 与 Codex，团队能够在更接近真实系统的环境中模拟支付流程、移动端操作、认证流程以及结账体验[1]。构建可运行的模拟从过去的数天到数周缩短到 1 天即可完成[1]。
AP+ 还在验证 Codex 能否在威胁建模、漏洞分析、告警优先级排序以及互联系统的可视化等领域协助安全团队，前提始终是由人类专家对风险判断、验证与响应负责[1]。
在监管行业引入 AI 得到的经验
AP+ 的实践为希望负责任地推广 AI 的监管型组织提供了实用启示。该公司列出以下 4 点[1]。
第一，让安全的路径成为最便捷的路径：向员工提供具备适当访问权限、受到管控的工具，使其能在清晰的边界内安心尝试。第二，让治理成为落地的合作伙伴：在监管环境中，普及取决于与负责隐私、安全、治理和运营风险的团队之间高质量的对话。第三，让团队在具体情境中学习：相比一般性培训，让员工看到与自己团队相关的实例时，AI 的应用推进得最顺利。第四，借助推动者（champions）让变化变得可感：把用例带入既有的团队节奏中，就无需增加额外会议或独立的 AI 项目。
随着 ChatGPT Enterprise 成为日常工作的一部分、Codex 的使用不断扩大，AP+ 正把 AI 的应用范围拓展到产品开发、技术调查和面向会员的业务中，并始终把专家审阅与人类问责放在核心位置[1]。
总结
在以准确性为先的支付领域，Australian Payments Plus 把 ChatGPT Enterprise 与 Codex 用于信息检索、资料撰写、复杂调查与原型开发，报告了每周节省 2 小时以上、调查时间大幅缩短等成果。将 AI 定位为支撑专家判断而非取而代之的工具，这使其成为监管行业引入 AI 的一个有价值的参考案例。
