銀行業界における AI とは？
銀行業界における AI は、銀行がますます多くの AI を活用して、より多くの種類のデータを分析し、情報に基づいた意思決定を行い、サイバー犯罪の防止を支援している方法を物語っています。これらの新しいツールセットは、マーケティング、カスタマーサービス、引受業務および不正検出などの日常的なワークフローを支援し、銀行業界におけるデジタル変革の基盤となります。
銀行に AI が必要な理由
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、競争力を高めるという絶え間ないプレッシャーに直面しています。銀行にはまた、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、従業員の生産性向上を支えます。そして、より高度な自動化と、大量の非構造化データを理解して対応できる能力によって、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対応または従業員支援をする際に、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、問い合わせに応答する際に AI モデルが企業固有のナレッジベースを参照します。その結果、特定の提供商品や銀行のプロトコル、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準拠した応答を AI が生成できるようになります。
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提供商品を生み出せるほか、より包括的なデータ分析に基づいて市場トレンドをより的確に予測し、サイバー攻撃や不正行為のインスタンスを示す可能性のある異常行動を認識する能力があります。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 が完全に導入されると、銀行業界に年間 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。その一部をご紹介します:
- 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、より包括的で親身な回答を提供することで、満足度の向上に役立ちます。生成 AI はまた、見込み顧客向けにカスタマイズされた顧客開拓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、融資審査、引受業務: 生成 AI は、業界やニュースレポートなどの非構造化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) プロセスを支援します。銀行はまた、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ためにも生成 AI を使用できます。
- 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、議事録や活動概要の作成、膨大な量の分析の検索可能な対話形式コンテンツへの要約などを通じて、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できます。また、不正の検知や警告、是正プロセスの自動化を通じて、スムーズで効率的な運用を実現します。
- コンフィデンシャル・コンピューティング: 強化されたプラットフォームは、ハードウェア対応の分離機能を使用し、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。コンフィデンシャル・コンピューティングでは、AI モデルのトレーニングと推論のための連合学習もサポートしているため、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なります。
銀行業界における AI の未来
銀行業界における AI は、今後さらに洗練され、より複雑なタスクを完了できるようになるでしょう。銀行が AI から最大限の価値を引き出すには、厳格で説明可能かつ責任ある AI 標準を導入し、コンプライアンスを遵守し、顧客との信頼を維持する必要があるでしょう。
AI のデプロイがますます高機能かつ複雑になるのに伴って、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への対応を確実にするために、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 の原則に従う必要があり、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。
