なぜ銀行に AI が必要なのか?
銀行機関は、円滑なデジタルサービスに対する顧客の期待が高まる中で、競争力を高めるよう絶えず圧力を受けています。銀行はまた、規制要件とますます高度化するサイバー攻撃に先んじながら、他行との差別化を図ることも必要です。 マシンラーニングと生成 AI (GenAI) は、銀行がこれらの課題に適応し、克服するのに役立つでしょう。銀行業界における AI は、新しいツールセットを導入することで、従業員がより生産性を高められるようにします。そして、より高度な自動化と、構造化されていない大量のデータを理解して対応できる能力によって、彼らが従来のワークフローを強化できるよう支援できます。
銀行向け検索拡張生成 (RAG)
銀行が ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の潜在的価値を評価し、AI チャットボットやパーソナルアシスタントを使って顧客に対応したり従業員を支援する際に、RAG は不正確な応答に起因する責任を軽減するのに役立ちます。RAG は、LLM 導入の革新的なアプローチであり、AI モデルはクエリーに応答する際に企業固有のナレッジベースを参照します。その結果、AI は、特定の製品提供や銀行プロトコル、ブランドに関する知識に基づいて、よりコンプライアンスに適した形での応答を生成することが可能になります。
銀行業界における AI のメリット
AI には、パーソナライズされた体験と製品を提供したり、より包括的なデータ分析に基づいて市場トレンドを予測したり、サイバー攻撃や不正行為の事例を示す可能性のある異常行動を認識したりする能力の可能性があります。高度な AI ツールセットにより、銀行はより多くの顧客を引きつけて維持し、より賢明な意思決定を行い、サイバー犯罪をより迅速かつ効率的に防止し、対処できるようになります。McKinsey は、生成 AI が完全に実施されれば、銀行業界にとって年間 2,000 億米ドルから 3,500 億米ドル相当の価値をもたらす可能性があると見積もっています。1
銀行業界における AI のユースケース
マシンラーニングと生成 AI は、銀行業界におけるいくつかの実際のユースケースと潜在的なユースケースを支えています。ここでは、ほんの一例をご紹介します:
- パーソナライズされたカスタマーサービスとマーケティングの自動化: 高度な AI チャットボットは、顧客の問い合わせに対して、より包括的で共感的な回答を提供することで、満足度の向上を支援します。生成 AI はまた、見込み顧客向けにカスタマイズされたアウトリーチ計画の作成を支援して、適切なチャネルやタイミング、連絡を取る頻度を狙うことで、コミュニケーションの効果を改善する可能性もあります。
- 顧客のオンボーディング、ローン評価、引受: 生成 AI は、業界やニュースレポートなどの構造化されていないデータと文章量の多い書類を分析し、より詳細な顧客確認 (KYC) のプロセスを支援します。銀行はまた、生成 AI を活用して、コンプライアンスを遵守しつつ、融資の引き受けを加速させることもできます。
- スタッフの生産性: エンタープライズ向け生成 AI サービスは、メール管理に関連する面倒なタスクの自動化を行い、議事録や行うべきタスクのまとめを作成し、膨大な量の分析を検索可能な会話形式のコンテンツに要約することで、個人の生産性の向上を支援します。
- マネーロンダリング防止 (AML) と不正検知: AI を活用したサイバーセキュリティー・システムは、取引パターンをほぼリアルタイムで分析することで、疑わしい活動を特定し、さらには不正の検知や警告、是正プロセスを自動化することで、スムーズで効率的な運用を実現します。
- 機密コンピューティング: 強化されたプラットフォームは、ハードウェア対応分離を使用し、メモリーや仮想マシン・レベルでデータ侵害からデータを保護します。機密コンピューティングは、AI モデルのトレーニングと推論のための連合学習のサポートも行い、複数の銀行が顧客の機密性とプライバシーを保護しつつ、同じ共有データプールから学習してパターンを特定できるようにします。
銀行業界における AI の未来
AI の展開がますます高機能で複雑になるにつれて、厳格な規制要件やプライバシーに対する顧客の期待、機密性の高い金融データに対する脅威の高まりに対応するために、より一層の透明性が求められるようになります。銀行は、他の業界よりも、説明可能な AI (XAI) と責任ある AI の原則に従って、マシンラーニングと生成 AI が特定の結果とアウトプットをどのように導き出すかを理解し、説明する必要があります。これは、融資の適格性など、顧客の金融機会へのアクセスに影響を与える判断において、特に重要です。