「GenAI は金融サービスでどのように使用されていますか?」 ロバート・アントニアデスは言いました。 Information Venture Partners の共同創設者兼ゼネラルパートナー。 「簡単な答えは、それが使用されていないということです。 確かに広くはありません。」

GenAI が金融サービスのイノベーションに関する会話に費やしてきた通信時間を考えると、この答えは意外かもしれません。 しかし、アントニアデス氏は、AIが金融システム全体で使用されている一方で、「Gen AIの解釈の具体的な使用例、つまりチャットGPTについては、多くの使用例を見つけるのに苦労するでしょう。」と説明しました。

人工知能 (AI) は、XNUMX 年代以降、金融サービス分野での使用が増加しています。 最近の レポート Bain Capital Ventures (BCV) が発表したところによると、現在、金融サービス企業の 75% 以上が業務に AI を使用しています。 

生成 AI と大規模言語モデル (LLM) も、従来の AI に欠点があった分野を対象として、幅広い可能性を秘めていると多くの人が考えています。

「石の入った瓶の空きスペースを砂で埋めることができるように、生成 AI は従来の AI では満たされなかった金融サービス組織内の隙間を埋めることができる」と BCV レポートには書かれています。 「今日のこれらのギャップは、顧客に対してより優れた、より高品質でより安価なエクスペリエンスを、従業員によりやりがいのある充実したエクスペリエンスを、そして株主により良い収益を提供するという金融サービス組織の可能性が満たされていないことを表しています。」

フィンテック コミュニティ全体で、企業が GenAI の探求と応用を発表しています。 このテクノロジーから恩恵を受ける可能性がある分野は、個別化された顧客サービスから引受業務の改善に至るまで、金融サービスに及びます。 従来の AI が適用されてきたところで、イノベーターは現在、GenAI のアプリケーションに目を向けて、さらに多くのことを抽出しようと努めています。 しかし、可能性はあるものの、現在のアプリケーションは基準に達していないと多くの人が感じています。 

ベイン・キャピタル・ベンチャーズのパートナー、クリスティーナ・メラス・キリアジ氏は、「ChatGPTがiPhoneだとしたら、たくさんの計算機アプリが登場することになるだろう」と語った。 フィナンシャル·タイムズ 今年初めに。 「私たちはウーバーを探しています。」 

多くの場合、その理由はその精度です。 

生成型 AI の不完全性

「Generative AI に関する懸念は、その幻覚やエラーです」と Ocrulus の CEO である Sam Bobley 氏は述べています。

GenAI の「幻覚」とは、AI モデルが「ナンセンス」または「虚偽」とみなされる答えや結果を生成する場合のことを指します。 AI の専門家は、なぜそれが起こるのか正確にはわかっていませんが、可能性はあります。 説明 言語の複雑さとデータの不足に目を向けましょう。 より公表された例では、lアワイヤーズ 存在しない引用を含むでっち上げられた先例に基づいて議論を作成し、ジャーナリストは内容が満載の記事を発表しました。 偽のニュース. 

こうした出来事は、前述の弁護士やジャーナリストにとっては厄介なものだが、金融に適用されると壊滅的な事態を招く可能性がある。 

「中小企業融資や住宅ローンを申請していて、AIが間違いを犯して間違った人が承認されたり、貸し手が多額の損失を被ったりすれば、それは大きな問題です」とボブリー氏は続けた。

金融イノベーターが GenAI アプリケーションについて模索している特定の分野は、財務アドバイスです。 GenAI チャットボットは、消費者と直接コミュニケーションをとり、消費者固有のニーズに合わせて応答を調整できる、非常にパーソナライズされた金融アドバイザーになるように訓練することができます。 その結果、このアプリケーションは金融サービスへのアクセスに対する障壁を軽減し、金融包摂を改善する可能性があります。 

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ただし、幻覚の可能性があるため、純粋な GenAI を金融アドバイザリー サービスに適用することはまだ実現できません。 「金融サービスにおいて、重要なものであれば、それは 100% 正確でなければなりません」と Antoniades 氏は述べています。

「銀行口座に入金するとき、そこにお金があるか知りたいと思うでしょう。 99.9% の確率でそれが存在するというわけではありません。 それはそこにあります。 彼らがアドバイスを与えるときは、100% の正確さではなく、90% の正確性を持たせる必要があります。間違いが許される余地はありません。」

ヒューマン・イン・ザ・ループ

幻覚の問題に対する解決策は、GenAI の使用を 100% の精度を必要としない領域に制限することかもしれませんが、他の解決策も存在します。 多くの人が GenAI と人間の相互作用の共生に目を向けています。 

Antoniades 氏は、多くの場合、GenAI は初期応答を生成するツールとして使用でき、その後従業員はそれをさらなる調査の出発点として使用できると説明しました。 「LLM について考えると、LLM は本質的に水平的です。 彼らはそこにあるすべての情報を調べて、それをあなたに提示します。 そして、そのための場所があると思います」と彼は言いました。 そうすることで、GenAI はワークフローをより効率化し、人間が特定の領域にのみ集中して時間を費やし、より多くの手動タスクを自動化できるようにします。 

GenAI はインタラクションに基づいて進化する機能があるため、ツールが 100% の精度に達するのに役立つ「フィードバック ループ」を作成できます。 人間は、AI によって生成された結果を確認し、AI が将来の回答に使用できる修正を入力できます。 「プロンプトエンジニアリング」も専門家によって提案されている可能な解決策であり、人間がAIの思考プロセスを洞察し、問題を特定できるようになります。 人間による監視は依然として必要ですが、このトラブルシューティングのプロセスは精度の向上につながり、自動化の効率を向上させることができます。

「人間が集中する問題が減り、プロセスが自動化されるため、これらのプロセスにかかる時間が短縮されます。 それにより、彼らは機関にはるかに速く収益を生み出しています」と彼は続けました。 

金融サービスが純粋に AI によって強化される未来は、多くの場合、まだ理論上の話に過ぎませんが、人間を含むワークフローに AI を組み込むことで、その成果が実現する可能性があります。

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