生成ＡＩの台頭により、金融業界でも大きな変革が進行しています。特に、2023年3月に発表されたモルガン・スタンレーの内部向けバーチャルアシスタントは、業界で注目を集めました。このアシスタントは、同社の財務アドバイザーが迅速に顧客対応できるよう、約10万件のリサーチレポートや文書データベースから必要な情報を提供するツールです。2023年9月に本格稼働し、金融機関におけるAI活用の新たな可能性を示しました。
銀行業界におけるチャットボットと生成ＡＩの進化
2023年半ばに米国消費者金融保護局（CFPB）が発表した調査によると、米国の主要商業銀行10行すべてがチャットボットを導入済みであり、2024年までに37％の顧客がチャットボットを利用したとされています。しかし、従来のルールベースのボットには技術的な限界があり、時間の無駄や誤情報の提供などの苦情が相次ぎました。それでも、人間の対応と比較して年間80億ドルのコスト削減が見込まれています。
新たに登場した生成ＡＩを活用したチャットボットは、こうした課題を解決しつつあります。例えば、ある欧州の銀行では、ルールベースのチャットボットを生成ＡＩに置き換えることで、顧客の質問に対する回答精度が20％向上。さらなる改善で倍増を目指しています。
内部ツールとしての生成ＡＩ
モルガン・スタンレーでは、「Morgan Stanley Assistant」が金融アドバイザーとサポートスタッフ向けに提供され、膨大な情報への迅速なアクセスを可能にしました。ユーザーは、キーワード検索ではなく、人間と話すようなフルセンテンスで質問を投げかけることが求められます。このツールは顧客とのやり取りを効率化し、アドバイザーの業務効率を高めています。同社はさらに、ミーティング要約やフォローアップメールの作成を支援する「Debrief」と呼ばれるツールの試験運用も進めています。
ゴールドマン・サックスもスタート！
ゴールドマン・サックスでも、社内エンジニア向けに自然言語を使ってコードを書いたり、ドキュメントを生成するツールを開発中です。同社は現在、12以上の生成ＡＩプロジェクトを進行中で、規制の厳しい金融サービス分野における「慎重なアプローチ」を採っています。
HITL（Human in the Loop）
同社は、2023年11月時点で12以上のAIプロジェクトに取り組んでおり、その中で最も進展しているものには、自然言語コマンドを使用してコードを生成するツールやドキュメントを作成するツールが含まれます。これらの取り組みは主に社内向けであり、顧客向けにはまだ公開されていません。ゴールドマン・サックスの応用イノベーション部門の共同責任者であるジョージ・リー氏は、金融業界の規制環境を考慮し、慎重かつ意図的に進めていると述べています。また、これらのプロジェクトでは、AIシステムに人間が関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」モデルを採用し、リスク管理や必要に応じた介入を行っています。このような取り組みは、金融サービスの質を高め、業務プロセスを効率化するための重要な一歩となっています。
「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」は、ゴールドマン・サックスの生成AIプロジェクトにおける重要な要素となっています。このアプローチでは、AIが生成した結果を人間が監視し、必要に応じて介入することで、高精度かつ信頼性の高い成果を確保します。例えば、自然言語処理を用いたツールがコードや文書を生成する際、人間の専門家が最終的な確認と修正を行うことで、誤りやリスクを最小限に抑えることができます。特に金融業界では、規制要件や顧客情報の取り扱いに高い慎重さが求められるため、このような二重のチェック体制が不可欠です。HITLは、AIの効率性と人間の判断力を組み合わせることで、安全性を維持しながらイノベーションを推進する効果的な方法といえます。
ゴールドマン・サックスの生成AIプロジェクトにおける「ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)」の活用例として、自然言語処理を用いたコード生成ツールが挙げられます。このツールでは、開発者が英語のコマンドを入力すると、AIがコードを生成しますが、その後、人間のエンジニアが結果を検証し、必要な修正を加えます。また、ドキュメント作成ツールでも同様に、AIが初期案を生成し、人間がレビューと編集を行うプロセスを取り入れています。このHITLモデルにより、AIが提供する効率性を活かしながら、金融業界に特有の高い精度や規制遵守の要件を満たすことが可能となっています。この取り組みは、リスク管理とAIの能力活用の両立を目指す最前線の事例と言えるでしょう。
参考URL：Goldman Sachs on GenAI Deployment.
顧客対応と生成ＡＩの未来
銀行業界が顧客向けの生成ＡＩを導入する際にはリスクが伴いますが、ガードレールを設けることで成功を収めている事例もあります。例えば、ING銀行とマッキンゼーの共同プロジェクトでは、AIを活用したチャットボットを迅速に構築・導入し、顧客体験を向上させました。導入からわずか7週間で、従来のソリューションよりも20％多くの顧客が待ち時間を短縮し、即時対応を受けられるようになりました。
最後
Human-in-the-Loop (HITL)は、特に金融や医療などの高リスクな業界において、今後も重要な要素であり続けると考えられます。生成AIは進化し続けていますが、HITLは重要な意思決定において人間の判断が必要となる場面、特に倫理的な配慮や複雑な問題解決、規制遵守に関わる場面で欠かせません。特に金融業界では、AIモデルに対して人間の監視が必要であり、リスクを軽減し、変化する規制に適応するための重要な役割を果たします。AIはルーチン作業においては人的介入を減らす可能性もありますが、感情的な配慮やニュアンスを必要とする領域では、HITLが依然として必要であり、信頼と責任を維持するために重要な役割を担うでしょう。
生成ＡＩは、効率と顧客体験の向上という点で、銀行や金融業界に大きな変革をもたらしています。各企業がその可能性をどう活用するのか、今後の動向に注目です。
以下は、銀行業界における生成AIの採用について詳細を記載した参考リンクです。
- 金融安定理事会 (FSB) レポート
銀行業務におけるAI統合について解説しており、リスクモデリング、顧客エンゲージメント、コンプライアンス監視などのユースケースを強調。イノベーションと規制遵守のバランスの重要性も述べられています。
金融安定理事会 – 銀行業界におけるGenerative AI - オリバーワイマン インサイト
Generative AIが銀行業界に与える変革の可能性について議論しており、顧客サービスの向上、バックオフィス業務の自動化、コンプライアンスの監視システムなどにAIツールを活用する事例を紹介しています。
オリバーワイマン – 銀行におけるGenerative AIの採用方法 - マッキンゼー 分析
Generative AIの活用により、オペレーションコストの削減や効率化が可能となり、顧客オンボーディング、不正検出、個別化された金融アドバイスの提供が実現すると解説しています。
マッキンゼー – 銀行のAI活用 - 世界経済フォーラム (WEF)
AIを活用した銀行業務の最新動向について取り上げ、AIチャットボットや予測型金融インサイトツールの事例を紹介。倫理的AI実践の重要性にも触れています。
世界経済フォーラム – 銀行におけるAI
