ほぼすべての業界が生成型 AI に夢中になっており、フィンテックはその導入を先導する重要な分野の 1 つです。金融企業は、生成型 AI とより確立された従来型 AI 機能を組み合わせて、予測的意思決定、リスク評価、顧客エンゲージメント、サイバーセキュリティ、コンプライアンスなどを含む多くの重要な分野で組織の変革の取り組みを加速できます。しかし、生成 AI は大きな可能性を秘めていますが、フィンテック組織は生成 AI の大規模言語モデル (LLM) と関連テクノロジーを企業内のどこにどのように適用するかについて戦略的である必要があります。

4 つの主要なトレンド

AI をどこにどのように適用してプロセスを合理化し、ワークフローを自動化し、コスト削減を生み出すかという点において、各組織の変革の取り組みはそれぞれ異なります。そうは言っても、今日多くの企業の AI 導入の道のりを形作っている 4 つの主要なトレンドは次のとおりです。

1. 生成型 AI と従来型 AI の混合: 最もよく知られた生成 AI アプリケーションである ChatGPT が急速に世界記録を樹立した時代において、生成 AI をめぐる興奮はどれだけ誇張してもしすぎることはありません。 史上最速でユーザーベースが成長。しかし、この盛り上がりによって、生成型 AI は多くの場合、最大の価値を生み出すために従来の AI と連携して動作する必要があるという事実が曖昧になる可能性があります。たとえば、銀行は従来の AI を使用してユーザーの行動データを分析し、その出力を生成 AI の基礎として使用してパーソナライズされたコンテンツを作成できます。あるいは、AIOps プラットフォームに生成 AI を組み込んで、セキュリティ アラートをカスタマイズし、SOC 対応を容易にすることもできます。これらの異なるタイプの AI を組み合わせることで、機密データや厳格な規制と戦う金融会社に多大な利益をもたらす可能性があります。

2. データの柔軟性の向上とサイロの削減: AI は金融サービスのリーダーたちの注目を集めていますが、優れたデータがなければ AI は何の役にも立たないことは忘れられがちです。データセットやベンダー エコシステム間の従来のサイロを超える適切な柔軟性とアクセスがなければ、生成 AI を駆動する情報ソースとアルゴリズム モデリングは制限されてしまいます。堅実なデータ管理戦略は、IT 資産全体でメタデータ、定義、データ属性の一貫した標準を確保するための最初のステップです。これは、適切な基盤となるデータ アーキテクチャによってバックアップされる必要があります。理想的には、エンタープライズ ネットワークやサードパーティ ネットワーク全体ですべてのデータを自由に接続する仮想化レイヤーまたは同様の技術を通じて、データが存在する場所にアクセスするアーキテクチャです。

3. プライベート AI の採用: 特に従来の AI と組み合わせると、生成 AI はこれまで以上に多くの洞察と価値を組織に提供します。注意しなければならないのは、サードパーティとの関係やベンダーに大きく依存している AI エコシステムでは、こうした洞察や価値が他の企業、さらには競合他社にも簡単に伝わってしまう可能性があるということです。そのため、モデリングやアルゴリズムのトレーニングを不用意に共有してデータのプライバシーを損なうことなく AI の力を活用したいと考えているフィンテック企業にとって、プライベート AI ソリューションはますます重要になるでしょう。プライベート AI を使用すると、企業は企業データに基づいて安全にトレーニングでき、結果として得られるモデルは組織を超えて共有されることはありません。

4. AI 導入における人材の要素を忘れないでください: AI 機能を実用化するには、人材の要素に対処する必要があります。最も重要な目標は、AI を強化する技術の複雑さが、仕事をするのにデータ サイエンスの博士号を必要としない金融リスク マネージャー、投資アナリスト、その他のビジネス ユーザーにとって参入障壁にならないようにすることです。成功には、高度なコーディングを必要とせずに AI プロセスの制御とカスタマイズを可能にするアクセス可能なプラットフォームを提供するという 2 つの部分からなるレシピが必要です。そして、ユーザーがこれらのプラットフォームを管理するための適切なトレーニングを受けます。後者には、より良い結果を得るために、検索に関するガイダンスと迅速なエンジニアリングを含める必要があります。

AI イノベーションとリスク管理を融合して ROI を最大化

上記の傾向は、新しい AI 主導の効率性から最大の ROI を求める金融機関の今日の AI 導入曲線を定義しています。注意しなければならないのは、新しい AI システムを立ち上げる際に、セキュリティやコンプライアンスの脆弱性が誤って作成されないように、新しい機能に加えて、実質的なリスク管理の取り組みが必要になるということです。

LLM に依存する生成 AI プラットフォームは、業務を劇的に拡張し、プロセスを変革することができますが、その作業成果物に AI の幻覚やインターネットの誤った情報を持ち込むことが知られています。また、従来の AI でさえ、リスクを増大させる可能性があります。これには、適切な認証保護手段なしで新しいデータ ストリームにアクセスする場合や、欠陥のあるプロセスに自動化が適用される場合など、自動化されたプロセスが実行されるたびにコンプライアンス違反の可能性が拡大する可能性があります。変革チームは NIST に従う必要があります AIリスク管理フレームワーク AI 製品、サービス、システムの設計、開発、使用、評価のガイドを支援します。

フィンテック組織に AI を効果的かつ安全に導入するためのリスクは、非常に機密性の高い PII や金融取引を扱う分野では特に高くなります。良いニュースは、成功した場合の見返りも特に大きいということです。それは、給与が高くなる傾向にある業界において、生成 AI の時間節約機能によって手作業が軽減され、生産性が向上していることを考えると、時間が節約されるごとに他の業界と比べて ROI が増大するからです。

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