AI を金融に活用する理由？

金融サービスに AI を導入することは、運用の効率化を促進する可能性があるだけでなく、顧客をより深く理解し、顧客と対話する機会を増やすことにもつながります。

例えば、マシンラーニングやディープラーニングなどの AI テクノロジーにより、企業は取引のパターンを自動的に認識し、不正の検出や市場動向への対応を支援できます。NLP は大規模言語モデル (LLM) を駆動し、顧客や専門家と対話する AI 搭載のチャットボットやパーソナル・アシスタントを実現し、質問に回答したり、クライアントのニーズや潜在的なソリューションの理解を深めたりするのに役立ちます。

全体として、これらのイノベーションは、FSI 企業が厳しい規制とコンプライアンス要件を満たすのを支援しながら、より競争力と適応力を高めるのに役立っています。

金融サービス向け検索拡張生成 (RAG)

金融機関が LLM や、AI を使用してコンテンツを生成する生成 AI (GenAI) のビジネスの可能性を評価する際、RAG は不正確な回答によって生じ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 が生成する回答は、企業固有の製品提供、ブランディング、ビジネス要件についてより精通している可能性があります。金融サービスは厳しい規制環境の中で運営されているため、RAG はコンプライアンス報告の自動化と精度向上にも役立ちます。

金融における AI のメリット

金融サービスに AI を導入することで、従業員の能力拡大、よりパーソナライズされたサービスや顧客とのインタラクションの提供、バックオフィスのプロセスを自動化など、多くのメリットがもたらされ、時間の節約や運用費用の削減に役立つ可能性があります。J.P Morgan Research によれば、こうしたメリットは世界経済に大きな影響を与える可能性があり、 同社は GenAI が世界の国内総生産 (GDP) に最大 10 兆米ドル、つまり 10% の価値を付加する可能性があると推定しています。¹

金融機関がデジタル・トランスフォーメーションの目標を達成する上で、AI は基礎となるだけでなく、よりコンプライアンスに則った方法でこれらの目標を達成するのに役立つ手段でもあります。また、膨大な量のデータをほぼリアルタイムで分析する AI の能力は、意思決定をサポートし、不正取引の検出と防止を自動化するのに役立ち、さらには規制業界のリスクを高めるサイバーセキュリティーの脅威を検出して対処するのに役立ちます。

金融における AI のユースケース

金融サービスにおける AI の価値は、すでに多くのユースケースで実証されており、今後も多くのイノベーションが期待されています。ここでは、ほんの一例をご紹介します:

• マネー・ロンダリング対策 (AML) と不正検出: AI は、ほぼリアルタイムで取引パターンを分析して疑わしい活動を特定し、金融機関に迅速な調査と是正を警告することができます。
• デジタル通貨と暗号市場: AI 対応の監視と分析は、デジタル通貨にまで拡張され、取引の整合性を確保します。AI を活用した予測分析は、市場動向の予測にも役立ち、投資家が十分な情報を得た上で意思決定を行えるよう支援します。
• コード生成: 金融機関のエンタープライズ IT 部門は、開発者が新しいプロジェクトのコードを書くのを支援するために AI パーソナル・アシスタントを使用しており、迅速な実験を可能にし、他の部門のサポートを容易にしています。
• パーソナライズされた金融アドバイスと金融商品の提供: AI パーソナル・アシスタントは現在、顧客情報とリスクプロファイルを分析し、資産ポートフォリオの管理、金融の方向性や製品の提供を支援するのに十分精巧になっており、情報へのアクセスが容易になっています。
• コンフィデンシャル・コンピューティングと連合学習: 金融機関は、知的財産と顧客関係の機密性を維持しながら、他の組織から暗号化された顧客データの共有プールから分析、学習する独自の AI モデルを導入できます。その結果、パターンや傾向を認識するのに優れた、より洗練された AI モデルが生まれます。
• 信用リスク評価、資格認定、本人確認 (KYC) プロセス: AI は、銀行記録の合算を含む膨大な量の情報を分析し、組織がリスクと責任を最小限に抑えるのに役立ちます。
• 流動性とリスク管理: AI は、トレーディング・ブックの基本レビュー (FRTB) 基準などの国際規制を遵守しながら、証券、商品、外貨、その他の投資における取引ポジションの市場分析とリスク計算のスピードを大幅に向上させることができます。
• 資本市場取引、高頻度取引 (HFT): AI は、ミリ秒単位で成功率が左右される環境において、独自の戦略と市場状況に基づいて最適なタイミングで取引を実行する自動取引システムの動力として重要な役割を果たしています。これらの導入のいくつかは、使用されるモデルと処理されるデータの整合性と機密性を確保するために AI に依存しています。
• 非構造化データの分析: これまでに述べたいくつかのユースケースをサポートするために、AI と NLP は、ソーシャルメディアやニュースなどの膨大な量の非構造化データからインサイトを収集し、市場の心理を測り、将来のトレンドを予測するのにも効果的になっています。

金融分野における AI の未来

業界の現状において、金融サービスにおける AI は、すでに効率性、パーソナライズ、セキュリティーの向上を推進する可能性を秘めています。AI テクノロジーが進化するにつれて、より洗練された AI モデルが、より深いインサイトとより正確な予測を提供できるようになるでしょう。LLM と GenAI を活用したパーソナル・アシスタントは、より高い共感力と顧客の意図を理解する能力で顧客を惹きつけ、より高度なパーソナライズを実現する可能性があります。リスク管理と不正検出における AI の役割はより強固なものとなり、デジタル脅威に対応し、リアルタイムのデータに基づいて取引を安全にし、資産を保護します。