AI・ChatGPTによる金融業界の活用事例を紹介！今後の動向についても考察

AIは金融業界に革命をもたらしており、効率化、コスト削減、顧客サービスの向上など、多くのポジティブな影響をもたらしています。

一方で、倫理とプライバシーの問題、金融市場の不安定化など、ネガティブな影響も無視できません。

そういった様々な事例を以下で紹介して解説していきます。

金融業界が抱えている課題

最初に金融業界が抱えている課題についてまとめておきましょう。

課題①：デジタル化とテクノロジーの進化に追い付いていない

主に、以下の2点の課題を抱えています。

課題②：コンプライアンス問題

金融危機以降、規制はより厳格になり、金融機関はコンプライアンスコストの増加に直面しています。新しい規制に適応し、リスク管理を強化しながら、業務の効率性を保つことは大きな挑戦です。

課題③：サイバーセキュリティ対策

金融取引のデジタル化が進むにつれ、サイバー攻撃のリスクも高まっています。金融機関は、顧客の貴重なデータを保護するために、常に最先端のセキュリティ対策を講じる必要があります。

課題④：顧客の期待の変化

デジタルネイティブな顧客層が増える中、24時間365日のアクセス、パーソナライズされたサービス、シームレスなユーザーへの対応が求められています。金融機関はこれらの期待に応えるために、サービスの質とアクセシビリティを向上させる必要があります。

課題⑤：社会的責任

気候変動や社会的不平等などの問題に対する意識が高まる中、金融機関は環境や社会に対する影響を考慮した持続可能な投資や業務慣行を推進する圧力を受けています。

金融業界においてAIを導入するメリット・デメリット

続いては、金融業界においてAIを導入するメリット・デメリットについて解説します。

金融業界におけるAIの導入は、効率化、顧客サービスの質の向上、リスク管理の強化など多くのメリットがありますが、同時にプライバシー、セキュリティ、倫理的な懸念、高い初期コストなどのデメリットも伴います。これらの課題に対処するためには、適切なリスク管理策の実施、規制への適応、そして継続的な技術更新が必要です。

AIが金融業界に与える影響とは

AIの進化は金融業界において、具体的な利益とリスクをもたらしています。例えば、AIは大量のデータを高速に処理し、リアルタイムでの市場分析や顧客の行動パターンの分析を可能にしています。これにより、金融機関は顧客に対してパーソナライズされたサービスを提供し、投資戦略を最適化することができ、業務効率と顧客満足度を向上させています。

しかし、これらの利点とは裏腹にAIによる高頻度取引やアルゴリズム取引が市場の急激な価格変動を引き起こし、市場の安定性を損なう可能性があります。

これに対処するためには、AIのアルゴリズムと動作原理についての透明性を確保し、市場の公正性と安定性を保つための規制と監視体制の強化が必要です。

金融業界におけるAIの成功事例

以下では金融業界におけるAI活用の成功事例を紹介していきます。

活用事例①：詐欺の検出(PayPal)

金融業界におけるAIの利用は、詐欺の検出に革命をもたらしています。PayPalのシステムは、その典型例で、リアルタイムで取引データをスキャンし、異常な動きや疑わしいパターンを即座に特定します。

これは、ユーザーの安全を保護し、信頼性の高い取引環境を提供するための重要なステップです。AIの能力を活用して、詐欺の兆候を早期にキャッチし、ユーザーの資産とプライバシーを保護する取り組みが、業界全体で進められています。

活用事例②：最適な顧客サービスの提供(MasterCard)

顧客サービスの領域でも、AIはその価値を示しています。マスターカードの「KAI」は、AIが顧客サービスを強化し、個々の顧客にパーソナライズされたサービスを提供する例です。

KAIは、ユーザーの質問にリアルタイムで応答し、金融アドバイスを提供する能力を持っています。これにより、顧客は自分だけのパーソナルアシスタントを持っているような感覚を味わえ、より満足度の高いサービスを受けることができます。

活用事例③：リスク管理(BlackRock)

金融リスク管理においても、AIはそのポテンシャルを発揮しています。BlackRockのAladdinは、リアルタイムで複雑な金融データを解析し、リスクと機会を特定するAIプラットフォームです。これにより、投資家は市場の変動や未来のリスクをより正確に予測し、賢明な投資決定を下すことができます。

AIの進化により、リスク管理の精度と効率が向上し、金融市場の安定と成長が促進されています。

活用事例④：信用のスコアリング(ZestFinance)

信用スコアリングにおいても、AIは革命を起こしています。ZestFinanceのZAMLは、従来の方法よりもはるかに正確な信用スコアを提供するAIプラットフォームです。これにより、貸し手はより正確な情報に基づいて貸し出しの判断を下すことができ、借り手にとっても公正な評価が得られます。

AIの能力を活用することで、信用スコアリングの透明性と公正性が向上し、より健全な貸し借りの環境が実現しています。

活用事例⑤：不正送金対策のAIモニタリングシステム導入(住信SBIネット銀行)

住信SBIネット銀行は、不正送金対策として24時間体制で振込の監視を強化しており、その一環としてAI技術を活用しています。2020年から2021年にかけて、自社開発のAIを含む複数のAI技術による実証実験を行い、自社AIが最も効果的に不正取引を特定できることが判明しました。この結果を受け、モニタリングシステムへの自社AIの組み込みを決定しました。

このAIは最新技術を駆使し、不断の学習を通じて不正送金の検出精度と速度を向上させています。今後、この技術は不正送金を防ぐためのさらなる高度化を目指し、他の金融機関への提供も検討していることから、広範な不正取引対策に貢献することが期待されています。

活用事例⑥：AI稟議書検索システムの導入(京都銀行)

京都銀行は、業務の効率化とサービス向上を目的に、NTTデータと共同でAIを用いたシステムの実証実験に取り組んでいます。この取り組みの一環として、AI技術「corevo®」を活用した「稟議書添付資料検索システム」の試験運用を開始しました。このシステムは、担当者が入力した情報をもとに、過去の稟議書から類似の事例を高精度で検索し、提示することで、稟議書の作成時間を大幅に短縮することが期待されます。

京都銀行は、2017年に「生産性革新本部」を設立し、顧客の利便性向上を目指した生産性の向上に努めており、今後も最新技術を積極的に導入していく方針です。

活用事例⑦：マーケット情報をAIチャットボットで提供(三菱UFJモルガン・スタンレー証券)

三菱UFJモルガン・スタンレー証券は、AIチャットボットを活用した24時間対応のマーケット情報提供サービスを開始しました。このサービスは、国内外の株価、為替、市況に関する情報を提供し、顧客が簡単に最新のマーケット情報を収集できるように設計されています。

顧客は、「今日のダウ平均は？」や「値上がりした株価は？」などの質問をすることで、迅速に情報を得ることができます。また、AIチャットボットで提供できない情報が必要な場合、三菱UFJモルガン・スタンレー証券はフィンシェルジュと呼ばれる有人サービスも提供しています。この取り組みにより、顧客満足度の向上と問い合わせ対応の効率化が図られています

活用事例⑧：AI解析で保険金額を算定(東京海上日動)

東京海上日動火災保険は、イスラエルのAirobotics社と連携して、ドローン撮影とAI解析を組み合わせた損害調査と修理費算出の新しい方法を導入しています。

この技術は主に、自然災害などで被害を受けた工場や倉庫の迅速な保険金支払いに貢献します。ドローンによる空撮とAIによる画像解析を通じ、損害状況の迅速かつ正確な把握と損害額の算定が可能になり、お客様へのサービス向上を目指しています。

活用事例⑨：入出金データから資金需要をAIで予測(常陽銀行)

常陽銀行はNTTデータとJSOLの技術を利用して、法人顧客の入出金データから資金需要を予測するAIモデルを開発しました。このモデルは過去のデータパターンを学習し、将来の資金需要を予測します。

さらに、JSOLのクラウドサービス「FinCast」を基に、企業の業況変化を早期に検知することもできます。この取り組みにより、顧客の資金調達ニーズを迅速に把握し、営業活動を強化することが目的です。

活用事例⑩：AIによる顔認証(セブン銀行)

技術革新、特にフィンテックの進展により、金融業界では業務のデジタル化が加速しています。顔認証やQRコード決済を可能にする次世代ATMの導入や、AIを用いた現金需要の予測と部品の故障予測により、効率化を図っています。

セブン銀行とNECは、このような技術を活用して、安全かつ信頼性の高い金融インフラを提供し、社会のニーズに合わせた新しい価値を創造し続けることを目指しています。

金融業界におけるAI活用のリスク

AIを金融業界に導入するメリットは大きい反面、世界経済への影響や投資家との対立などのリスクも忘れてはいけません。

金融業界のAI活用リスク①：AIの独占と世界経済の不安定化

Google, Amazon, Facebookなどの巨大企業が金融市場アプリケーション向けのAI開発を独占すると、世界経済が不安定になる可能性があります。AIは基本モデルやデータ・アグリゲーターから同じ信号を取得しているため、個々のアクターが同様の決定を下す現象を促進する可能性があるのです。

金融業界のAI活用リスク②：投資家との利益の対立

AIの金融業界での利用が進む中、投資家と金融機関や顧問の利益の対立が表面化しています。AIは効率的な投資判断をサポートするツールとして注目されていますが、その利用方法や最適化の方向性によっては、投資家の利益を損なうリスクも存在します。

例えば、AIを利用したロボアドバイザーが、金融機関の利益最大化を目的に設計されている場合です。投資家のリスク許容度や目標に合った最適な投資先を推薦するのではなく、金融機関の利益を最大化する投資先を推薦する可能性があります。これにより、投資家の利益が二の次になり、金融機関と投資家の利益の対立が生じるリスクがあります。

まとめ

AIの進化は、金融業界に多大な利益と効率化をもたらしていますが、その一方で、技術の独占や投資家との利益の対立など、新たなリスクも生まれています。

これらのリスクに対処し、AIの持続可能で健全な発展を促進するためには、適切な規制やガイドラインの整備、技術の透明性と公平性の確保が不可欠です。

これからの金融業界とAIの関係の発展には、これらの課題の解決が鍵となるでしょう。