金融業界は、常に新しいテクノロジー導入の最前線にあります。人間の手によるものと相違ないコンテンツを生成可能にしたり、またデータを自動的に合成できるようにした生成的人工知能（生成AI）は急速に発展しています。ゆえに、金融業界はより一層デジタル化によるDXを実現しています。仮想現実やインターネットを利用することで、実世界に見えないところでも生成AIは金融サービスの大部分をDX推進させた立役者であり、いまなお新しい時代を形成しつつあります。

生成AIへの関心がかつてないほど高まっている今、金融とAIの未来はさらに大きなインパクトとなるでしょう。

目次

• 金融におけるAIの進化
• 金融を再構築する生成AIの可能性
• 金融における生成AIの主な応用例
• カスタマーサービスの変革
• AIによるパーソナライズされた金融ガイダンス
• データに基づく意思決定
• 不正検出とリスク管理の強化
• コンプライアンスの合理化
• コストの最適化とプロセスの効率化
• 金融業務に生成AIを導入するための重要なステップ
• 主要分野の特定と目標の定義
• 強力なガバナンスの導入
• パイロットプログラムの実施
• <包括的なガバナンスの導入
• まとめ

金融におけるAIの進化

マッキンゼー社の調査によると、金融やテクノロジー、ライフサイエンスなどの業界は生成AIから大きな利益を得る可能性があり、潜在的な年間付加価値は2,000億ドル（約30兆6,000億円）から3,400億ドル（約52兆円）と推定されています。この移行は単なる技術的な導入にとどまらず、銀行やその他の金融機関の運営方法を完全に再構築する予兆となるでしょう。

銀行は、そのデータ駆動型の性質から、金融におけるAIを早期から採り入れていました。時を経て、機械学習（ML）とディープラーニングの進歩により、より高度なAIアプリケーションの基礎が築かれました。2000年代には、データ分析用のPythonライブラリなどのツールにより、銀行はMLアプリケーションを拡張できるようになりました。従来、AIは構造化されたデータのパターン認識のためのシステムを提供し、以下のようなタスクの支援を行ってきました。

• 不正検知
• カスタマーサポートの自動化
• 信用評価
• アルゴリズム取引
• 市場分析

こういった機能によって金融の業務は近代化してきました。その一方で、LLMと生成AIは転換点となっています。ルールベースのモデルから、非構造化データを処理し、ニュアンスが異なる人間の言葉を理解する適応的なシステムへと移行しています。

金融を再構築する生成AIの可能性

事前に設定された指示に従う従来のAIとは異なり、GPTモデルのようなLLMは、広範な非構造化データを処理し、高度なアプリケーションを可能にします。このテクノロジーの飛躍により、顧客とのやり取りから業務上の意思決定に至るまで、中核となる金融活動を変革できるようになるでしょう。

例えば、生成モデルはパーソナライズされたコンテンツを作成し、レポートを自動化することで、より自然で人間らしいサービス体験を提供できます。敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）などのテクノロジーによって、トレーニング用の現実的なデータのシミュレーションが可能になります。このトレーニングは、機密性の高い、または制限された現実世界のデータセットを扱う場合に不可欠です。

金融における生成AIの主な応用例

カスタマーサービスの変革

年中無休でサポートを提供できる高度なチャットボットAIを搭載した生成的チャットボットは、人間のようなやり取りをシミュレートし、24時間体制のサポートを提供することで、カスタマーサービスに革命をもたらしました。これにより、顧客は長い待ち時間や面倒な電話メニューを我慢する必要がなくなります。このようなインテリジェントなアシスタントは、ユーザーを案内し、以下のような一般的な要求を解決するために独立して動作します。

• オーダーメイドの金融商品の提案
• 預金オプションの詳細の提供
• 口座残高・取引明細の表示
• シームレスな取引処理

優れたケーススタディとして、GoogleのPaLM 2 LLMを活用したウェルズ・ファーゴのAIバーチャルアシスタント、「ファーゴ」が挙げられます。2023年初頭に立ち上げられたファーゴは2000万件以上のやり取りに対応し、年間1億件を突破する予定です。このツールは、消費性向や信用調査、請求書支払いなどに関する情報を提供することで、顧客とのやり取りを強化していきます。

同様に、欧州第2位のネオバンクであるBunqが発表した「Finn」は、アプリのナビゲーションを合理化し、ファイナンシャルプランニングを促進するために生成AIを使用した良い例です。Finnは、従来の検索機能をChatGPTのようなAI駆動の会話型インターフェースに置き換えました。それによって、ユーザーは支出のパターンや貯蓄についての質問が可能になっています。

AIによるパーソナライズされた金融ガイダンス

生成AIは、基本的な顧客からの問い合わせだけでなく顧客固有の行動を提案することで、最前線の金融業務を強化します。このテクノロジーを用いて取引や顧客とのやり取りなどリアルタイムのデータを調査することで、ファイナンシャルアドバイザーがよりカスタマイズされた体験を提供できるようになります。

取引履歴や投資ポートフォリオなどのデータを分析することで、AIモデルは詳細な顧客プロフィールを生成します。それによって銀行は、パーソナライズされた金融アドバイスを提供できるようになります。例えば、モルガン・スタンレーはGPT-4を搭載したアシスタントを採り入れており、1万6000人のアドバイザーが膨大な調査資料のライブラリに即座にアクセスできるようにしています。これにより、顧客に合わせた情報を迅速に提供することが可能です。

オーストラリア・コモンウェルス銀行も、この分野のイノベーターです。生成AIを使ってパーソナライズされた通知を作成し、サポートスタッフのためのQ&Aプラットフォームをテストしています。これにより、同銀行のチームは顧客のポリシーや手続きに関する質問に、より効率的に対応できるようになりました。

データに基づく意思決定

市場の知見を得るための戦略的分析　生成AIは、複雑な金融データや経済指標、市場動向の分析による戦略的な意思決定を支援するうえでも非常に重要です。さまざまなシナリオをモデル化し、最適な投資戦略を提案したり、潜在的な市場低迷などのリスクを軽減したりできます。この機能は、銀行が予想損失額を最小限に抑えながら、収益性の高いベンチャー企業を特定するのに役立ちます。

しかし、このような可能性があるにもかかわらず、金融機関はまだ模索の段階にあります。UBSの欧州銀行リサーチ部門の責任者であるJason Napier氏は、「今後、よりインパクトのある利用法が登場する可能性は高いが、AI導入の現段階はまだ始まったばかりだ」と指摘しています。

不正検出とリスク管理の強化

金融におけるAIは、膨大な取引データを分析し、不正行為を示す異常な支出やデバイスの動作などを検出することで、不正検出を大幅に強化します。敵対的生成ネットワーク（GAN）のような生成AIモデルは、不正検出アルゴリズムのトレーニングを強化するための合成データを作成し、より正確で包括的なデータにすることができます。 注目すべき例はMastercardで、同社は不正検知率を高めることを目的とした生成AIモデルを導入しています。年間数十億件の取引を分析することで、このAIツールは銀行の不正検出率を最大300%向上させています。

コンプライアンスの合理化

本人確認手続の自動化　金融機関はAMLやGDPR、eIDASなどの厳しい規制を遵守しなければなりません。生成AIはこのプロセスを自動化し、オンボーディングの時間を短縮し、誤報を最小限に抑えるのに役立ちます。例えば、AirwallexのAIコパイロットは、本人確認において偽陽性警報を50％削減し、オンボーディング時間を20%短縮しました。

リアルタイムの規制モニタリング　進化する規制へのコンプライアンスを維持することは困難であり、リソースを必要とします。生成AIは、規制の変更を継続的に監視し、リスクを評価し、コンプライアンスレポートを作成するため支援になります。シティグループがAIを使用して1,000ページを超える新しい資本規制を分析したことは、LLMがコンプライアンスの取り組みを合理化できることを示す代表的な例です。

コストの最適化とプロセスの効率化

運用コスト削減のための自動化　生成AIは反復的な作業の自動化に優れており、人が介入する必要性を減らし、コストを大幅に削減します。非構造化データを処理し、サマリーを作成し、ポストトレード業務を加速させることで、スタッフの生産性を向上させます。アクセンチュアはAIの導入により、2028年までに金融の生産性が30%上昇すると予測しています。

たとえば、富士通とほくほくフィナンシャルグループの提携やOCBCのAIチャットボットは、銀行がAIを活用して内部調査を管理し、文書化プロセスを自動化することで生産性を向上させていることを示しています。

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金融業務に生成AIを導入するための重要なステップ

生成AIソリューションを金融業務に組み込むことは、戦略的な先見性と綿密な準備を必要とする複雑な取り組みです。
以下では、金融機関が生成AIの導入を成功させるための基盤を確立するための重要な方法について説明します。

主要分野の特定と目標の定義

第一歩は、技術の導入を事業価値に結びつけるユースケースを明確に定義することから始まります。企業は以下のように、生成AIを取り入れる主な理由を明確にする必要があります。

• 組織内で最も影響力のある分野（例：顧客サービスの強化、コンプライアンスの追跡、規制のためのデータ分析）をピンポイントで特定する
• このような取り組みについて、明確な目標と期待される結果を設定する
• 現在のデータ基盤の互換性を評価し、技術スキルを査定し、データと技術的な準備態勢を見直す

強力なガバナンスの導入

生成AIの統合をサポートするには、堅牢で適応性の高いインフラが不可欠です。プライベートデータ管理とパブリッククラウドリソースを組み合わせたハイブリッドシステムはバランスの取れたアプローチを提供し、スケーラブルな演算能力やデータセキュリティを確実なものにします。

パイロットプログラムの実施

パイロット段階を開始することで、生成AIシステムの統制評価が可能になります。この初期展開を通じて、銀行はその影響を測定し、リスクを評価し、採用パターンを理解できます。この小規模な試験は、ローン評価や戦略的投資計画のような複雑なプロセスにおいて幅広く利用する前に行わなければなりません。この段階に伴う疑問は、「そのテクノロジーは、企業レベルの大規模な導入に十分なほど成熟しているか？」です。

包括的なガバナンスの導入

生成AIに関連するリスクを考慮すると、強固なガバナンスと管理機構の確立が重要です。これには、社内ソリューションとサードパーティ製AIツールの両方に対して、安全で倫理的かつ規制された使用を保証するためのフレームワーク開発が含まれます。これらの管理は、顧客とのやり取りのような非規制的な活動だけでなく、信用評価のような厳格に管理された機能も含む必要があります。

まとめ

生成AIの採用は、従来のAIシステムからの大きな転換を意味し、従来のモデルでは扱えなかった課題に対処できるようになります。コスト削減やパーソナライズされた顧客体験からプロセスの合理化まで、多くのユースケースが日々現れる中、一部の銀行はすでに生成AIのメリットを活用しています。

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