金融業界における生成型AI| 主な使用例と制限
金融業界において、生成型AIはますます重要な役割を果たしています。
このブログでは、このツールがどのように適用され、それに伴う課題は何であるかを詳しく見ていきます。本記事を通して、金融業界における生成型AIの影響について客観的な理解を得ることができます。
Table of Contents
①主要な使用例
チャットボット
多くの銀行がすでに、顧客のリクエストを処理するためにチャットボットを使用しています。
生成型AIを使用すると、銀行員は人間のように会話する大規模な言語モデルを使用できます。多くのオプションを経由する代わりに、顧客は「残高はいくらですか？」や「請求先住所を更新してください」といったフレーズを使用して、必要なサポートを迅速に受けることができます。
投資計画の提案
生成型AIは、銀行が顧客に投資計画を提案する際に、より詳細なアドバイスを提供するのに役立ちます。
まず、ディープラーニングモデルは多くの経済データから学習します。その後、銀行員は通貨レート、インフレ、政治などのさまざまな金融要因を用いて、未来で何が起こるのかをAIを使って予測することができます。
この方法で、彼らは正しい投資計画を作成することができます。そして、最も良い点は、顧客がすべての財務情報を共有する必要がないことです。
コンプライアンス管理
コンプライアンス管理は、システムの監視と評価を通じ、業界基準やセキュリティ基準、企業および規制のポリシーと要件に確実に準拠するための継続的なプロセスです。
銀行は、規制の厳しい業界に存在しているため、厳格なルールを順守することが求められています。
これには、取引の活動を監視し、関連する情報をまとめ、それを所定の部署に時間通りに提出することが含まれます。
銀行がこれらのプロセスの動作方法を学習したAIシステムを使用する場合、それは銀行がすべてのルールを取り扱うのを手助けします。例えば、銀行員は生成型AIを使用して顧客データを確認し、アカウントを承認する前にKnow Your Customer（KYC）のルールを遵守しているかどうかを確認できます。
金融分析と予測
他のビジネスと同様に、銀行は進化する市場状況で戦略を練り、強固な地位を維持する必要があります。生成型AIを使用すると、銀行はシナリオをシミュレートし、経済のトレンドを予測し、それに応じて戦略を変更することができます。
例えば、銀行はAIを使用して近い将来のインフレがどのように変わるかを予測し、適切に金利を調整することが可能です。
パーソナライズされた金融ガイダンス
生成型AIにより、銀行はすべての顧客に平等でパーソナライズされたエンゲージメントを提供することができます。ディープラーニングモデルは、顧客の過去のデータ、支出の振る舞い、リスクの好みを調査します。そして、それらに適した製品を提案します。これはサインアップ率を向上させるだけでなく、既存の顧客を維持するのにも役立ちます。
AIベースの詐欺検出
頻繁なデータ侵害のため、銀行は顧客の利益を守り、不正な試みを防ぐための規制上の圧力に直面しています。
生成型AIは、大量の金融取引の中で異常なパターンを識別し、即座にアラートを発するようにトレーニングすることができます。これにより、銀行は不審な取引を停止し、顧客の信頼を維持することが可能です。
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ローンスコア管理
銀行は、ローン申請を承認または拒否する前にいくつかの基準を評価します。生成型AIは、申請者の金融履歴や現在のデータを分析することで、信用スコアリングを支援することができます。
例えば、機械学習モデルをトレーニングして、申請者の給与、年齢、職業、住居、および他の信用指標を評価することで、デフォルトの可能性を予測します。
オフィス業務の自動化
銀行は、文書のスキャン、人事の身元確認、およびネットワークインフラストラクチャの確保などのバックオフィスのプロセスを操作するために、労働力に大きな投資をしています。ワークフローに生成型AIを統合することで、運用スタッフの負担を軽減します。
例えば、彼らはNLPソフトウェアを使用して、物理的な文書をスキャン、処理、およびセキュアなクラウドストレージに分類することができます。
財務報告の作成
生成型AIは、よく構造化された情報を提示できる機械学習モデルから構築されています。これにより、銀行のAIシステムは、要求に応じて自動的に財務諸表を生成することができます。
例えば、顧客はカスタマイズされたキャッシュフローまたは収益報告を要求することができ、AIは数秒でファイルにそれらをコンパイルします。
レガシーソフトウェアの保守
一部の銀行は、時代遅れのプログラミング言語から開発されたソフトウェアをまだ使用しています。ソフトウェアを最初から書き直す代わりに、開発者は生成型AIおよび基礎となる大規模な言語モデルを使用してコードを生成します。
これにより、ソフトウェアを新しいプログラミングフレームワークに移行する際のコーディングの効率が向上し、人間のエラーが減少します。
②生成型AIの制限
銀行業界にとって生成型AIは有用であるかもしれませんが、銀行が注意すべきいくつかの欠点があります。
データのセキュリティ
生成型AIの作成者は、ユーザーのセキュリティとプライバシーを確保するために膨大な手段を講じています。しかし、銀行はユーザーのセキュリティを保護するための独自の対策を取る必要があります。
貸し手が機密な借り手情報および重要な非公開情報（MNPI）を取り扱っているため、これは銀行にとって大きな懸念と見なされ、プロセスが効率的でなくなる可能性があります。
データ解析の精度
大きなテストが必要な領域の1つは、基本的な財務比率のデータ分析の精度です。ChatGPTは、財務および関連情報の分析が可能であると述べていますが、初期のテストでは不正確さが示唆されています。
したがって、これにはさらなるテストが必要であり、エラーに対処する必要があります。
コスト
銀行システムに生成型AIを導入する場合、かなりコストがかかる可能性があります。銀行は、統合、トレーニング、デプロイメントのコスト、継続的な運用コスト、規制コストをどれだけかけるかを考慮する必要があります。生成型AIは優れたツールですが、予算が少ない小さな銀行には手が届かないかもしれません。
人との交流が限られる
自動化は確かにメリットがありますが、それによって人間の労働の必要性が減少します。人と話すことを好む人々にとって、人工知能を多くのステップで通過することは、システムが通過を許可するまでの間、イライラすることがあります。
さらに、AIの実装は人間の必要性が減少することを意味し、それだけ求人市場が小さくなります。
技術依存
技術は信じられないほどのツールですが、人間に完全な代替品はありません。
生成型AIに依存することは、監督や盲目的な意思決定の原因となり、銀行のミスを招く可能性がある依存性につながるかもしれません。
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おわりに
以上のように、生成型AI は仕事での効率と意思決定を向上させます。しかし、その欠点を考慮して客観的に検討したうえで導入することが極めて重要です。
要するに、生成型AIが金融の新しい未来を形成している一方で、その全益を享受するためには賢明にそれを使用することが必要です。
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