金融サービス業界は、高度に規制された業界でありながら、生成型AIの応用可能性に満ちている。Experian North Americaのエグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるShri Santhanamは、金融サービス業界がテクノロジーの採用に遅れがちであるとの認識があるにも関わらず、現在デジタル変革の最中にあると述べた。生成型AIは多くの業界に深い影響を与えており、金融サービスにおいても管理から生産性向上、さらには金融包摂の向上に至るまで、多方面で貢献が可能である。
Northwestern Mutualの最高デジタル・情報責任者であるChristian Mitchellは、生成型AIを顧客選択とライフサイクル分析に活用している例を挙げた。これにより、顧客に対して金融および保険の選択肢を案内し、退職オプションに関する洞察を提供することが可能になる。しかし、SanthanamとMitchellは、AIを安全でない方法で機密情報にさらす可能性がある問題に対して、AIの導入に際しては慎重であるべきだとも警告している。それでも、企業が過度に慎重になりすぎることもある。
Santhanamは、実証実験（POC）に留まることなく、早期に本番環境でのスケールアップに投資し、市場導入に向けて慎重にスポンサーを選定していると述べた。AIプロジェクトのアイデアは奨励されるが、市場に出る前には戦略的な整合性、既存のアプリケーションよりも優れた完全なカスタム性、そして特定の規制要件を満たすかどうかという基準をクリアする必要がある。Experianでは、60年以上にわたるデータをより深く理解するための初期の実験が行われた。
金融におけるAIは、効率性の向上、コスト削減、リスク管理の改善、パーソナライズされたサービス、および意思決定の強化など、いくつかの利点を提供すると期待されている。しかし、これまでのユースケースの多くは、金融サービス企業における高度な統合が求められるデータ分析や顧客サービスの領域に集中している。VentureBeatの分析によると、金融のいくつかの領域は複雑であり、しばしば人間の従業員による管理を必要とする。
【ニュース解説】
金融サービス業界は、厳しい規制の中でも、生成型AI（人工知能）の応用によって大きな変革の可能性を秘めています。Experian North AmericaのShri Santhanam氏は、金融サービスがテクノロジーの採用に遅れがちであるという認識があるにもかかわらず、現在デジタル変革の最中にあると指摘しています。生成型AIは、管理業務の効率化、生産性の向上、そして金融包摂の促進など、多岐にわたる分野で貢献が期待されています。
Northwestern MutualのChristian Mitchell氏は、生成型AIを活用して顧客の選択肢を案内し、ライフサイクル分析を通じて退職オプションに関する洞察を提供する方法を例に挙げました。これは、顧客に対してよりパーソナライズされたサービスを提供することを可能にします。しかし、AIの導入にあたっては、機密情報を不適切に扱うリスクなど、慎重に考慮すべき問題も存在します。それにもかかわらず、企業が過度に慎重になりすぎることも問題とされています。
Santhanam氏は、実証実験（POC）に留まらず、本番環境でのスケールアップに早期に投資し、市場導入に向けて慎重にスポンサーを選定することの重要性を強調しました。AIプロジェクトは、戦略的な整合性、既存のアプリケーションよりも優れた完全なカスタム性、そして特定の規制要件を満たすかどうかという基準をクリアする必要があります。Experianでは、60年以上にわたるデータをより深く理解するための初期の実験が行われました。
金融におけるAIの利用は、効率性の向上、コスト削減、リスク管理の改善、パーソナライズされたサービスの提供、意思決定の強化など、多くの利点をもたらすと期待されています。しかし、これまでのユースケースは主にデータ分析や顧客サービスの領域に集中しており、これらの分野では金融サービス企業内での高度な統合が求められます。一方で、金融のいくつかの領域は複雑であり、人間の従業員による管理が依然として必要とされる場合があります。
このように、金融サービス業界における生成型AIの応用は、効率化や顧客サービスの向上など、多くのメリットをもたらす可能性がありますが、機密情報の取り扱いや規制遵守など、慎重に考慮すべき課題も存在します。また、過度に慎重になりすぎることで、革新の機会を逃すリスクもあります。したがって、バランスの取れたアプローチが、この分野でのAI技術の健全な発展には不可欠です。
from Financial services might be ‘too cautious’ in using gen AI.
