金融機関のテクノロジー責任者は、ChatGPT やその他の言語学習モデル (LLM) が生産性の向上をどのように実現できるか、また、そのようなソフトウェアを導入する前に飛び越えなければならないハードルに注目しています。
米国のソフトウェア会社 OpenAI が 2022 年 100 月に ChatGPT をリリースしたとき、LLM は他の銀行とともに世界の銀行の注目を集めました。この形式の人工知能の力は直感的であり、ChatGPT は 12 億人を超えるユーザーを誇ります (そのうちわずか XNUMX 人)デマンドセージ.com によると、パーセントは米国からのものです。
その後、Google などは独自の LLM をリリースし、Microsoft (OpenAI を所有) は企業向けの Azure クラウド ビジネスを通じて GPT プラグインのライセンスを取得しています。
しかし、金融機関は実際にこのテクノロジーをどのように活用できるのでしょうか?
多くの銀行や企業は、機密情報や顧客情報がパブリック ドメインに公開されることを恐れて、従業員にその使用を禁止しています。ChatGPT のオンライン プラットフォームにデータをクエリすると、そのデータは検索可能になるためです。
銀行はまた、LLM が「幻覚を見せる」、つまり答えをでっち上げて事実として提示する傾向にも警戒しています。 そのため、顧客や規制当局の前に立つこと、または重要な決定を信頼することは危険になります。
先週、中国の金融機関向けテクノロジーベンダーであるGienTechが香港で主催したイベントで、XNUMX人のテクノロジー関係者がChatGPTについての見解を共有した。
彼らのアプローチは、ビジネス ニーズとデジタル化の観点に応じて異なります。
リビ銀行
Livi Bank は、香港の認可を受けた仮想銀行の XNUMX つです。 同社の CTO である Gary Lam 氏は、同社はデジタル変革を行う必要はなく、クラウドベースの技術スタックを使用して仮想的に誕生したと述べました。 オンライン広告やプロモーションなど、電子商取引企業から借用した戦略を利用して顧客を獲得しています。
一方で、すでに人工知能の利用にどっぷり浸かっています。 顔認識や不正行為の検出など、顧客オンボーディングの側面では AI に依存しています。 その一方で、仮想機関である livi はサイバーセキュリティのリスクに対してさらに敏感であるとラム氏は述べています。
したがって、生成 AI には、少なくとも同程度のリスク管理と注意が必要です。
「Gen AI はソフトウェアです。 スタック内の他のモジュールと同じ標準のデータ損失保護を適用します。 ただし、ChatGPT メッセージを顧客にリリースする前に、追加のフィルターが必要になる可能性があります。」
LLM はクライアントの通信とサービスの生産性を大幅に向上させることができるため、これについては検討中です。 しかし、同様のことが内部ユーザーにも当てはまり、ラム氏によると、内部ユーザーにはプログラマー、リレーションシップマネージャー、リスクマネージャーが含まれる可能性があるという。
最大の社内ユースケースは、人間の言語クエリを使用して膨大な規制文書を検索することです。 「人間のような検索エンジンを使用して、大量の資料を検索できるようになります」と彼は言いました。
WeBank
Tencent 傘下の WeBank は世界で最も洗練されたデジタル銀行の 360 つであり、中国本土での営業開始からわずか XNUMX 年で XNUMX 億 XNUMX 万人の個人顧客を抱えています。 同社は、従来の銀行では対応できない平均収益が低すぎる顧客に利益をもたらすサービスを提供できるよう、独自のテクノロジーに依存しています。 WeBank は、消費者向け銀行業務における大規模な急速なイノベーションの代表的な存在です。
LLM は真の変化を表していると、深センを拠点とするフィンテックイノベーション責任者のヤオ・フイヤ氏は述べた。 しかし、WeBank は、顧客と対話するために GPT サービスを急いで提供するつもりはありません。特に規制対象の機関にとって、それはあまりにも危険です。 「その性質上、愚かなことを話すのを避けることはできません」と彼は言いました。
データの公開や規制違反のリスクを考慮すると、WeBank は公共のインターネットに基づく LLM を使用する可能性は低いです。 ただし、それは小規模で銀行自身のデータのみにアクセスするものを微調整するものです。
ヤオ氏は、LLM は銀行の顧客オンボーディングと中小企業融資プロセスの生産性を向上させるために導入される可能性があると述べています。 このモデルは、信用担当者による企業データの分析を支援することで、ローンについて顧客に連絡するのに適したタイミング、紹介連絡先のカスタマイズ方法、および融資帳簿のパフォーマンスを向上させる方法を提案できます。
ヤオ氏は、LLMが信用チームに取って代わることに疑問を抱いている。 「これにより人間も情報を得ることができ、より良い意思決定を行うために生成型 AI に質問できるようになります。」
その影響は銀行のテクノロジーインフラにも及ぶだろう。 同氏はプロセッサの種類について言及し、「コンピューティング能力はCPUからGPUに移行するだろう」と述べた。 「私たちのアーキテクチャには、複数のモデルをデプロイして A/B テストを実行できるようにプラグインが必要です。」
これはデジタル銀行だけでなく、すべての企業に当てはまります。 「これは全世界の構造を変えるでしょう」とヤオ氏は語った。 「LLM の影響は終わりません。」
香港ジョッキークラブ
香港ジョッキークラブは認可された金融機関ではありませんが、金融に似た活動を数多く行っています。 香港では競馬とサッカー賭博を独占している。 他の組織と同様に、同社は賭博システムにデータを使用するなどデジタル化を進めており、他の既存組織と同様に、対処すべき独自のレガシー問題を抱えています。
データおよび分析ソリューション担当エグゼクティブマネージャーのリー・サイチン氏は、ChatGPTがジョッキークラブにスクランブルを強いていると語る。 「データと分析についての考え方に大きな変化が生まれました。」 これは、多くの経営幹部にとって、デジタルを受け入れる必要性についての有益な警鐘です。
馬への賭けには多くのデータが必要です。人々は賭けをする前に、スプレッドや馬や騎手の成績などの情報を調べます。 「私たちは彼らがさらに多くの質問をすることを期待しています」とリー氏は述べ、そのためChatGPTのようなものが関連性を持つ可能性があるとしている。
これは、ジョッキー クラブが顧客とより定期的に関わるための方法です。 たとえば、シーズン中、クラブは毎週 XNUMX 回の競馬セッションを開催します。 それ以外の日には、ベッターとのやり取りはありません。 精通したチャットボットを使用すると、顧客がより定期的に対話したり、より多くの質問をしたりできるようになります。
最初のステップは、人々がクラブのデータをより定期的に操作することを奨励することです。 リー氏は徐々に、クラブが敷地内でセンサーを使用して、馬をチェックしたり、ビールを飲んだり、賭けをしたりして歩き回るユーザーにリアルタイムのクエリとデータ体験を提供していることに気づきました。
「私たちはオフラインからオンラインへのエクスペリエンスについて考えて多くの作業を行っています」と彼は言いました。 「彼らがあるエリアを通り過ぎるときにリアルタイムで彼らと対話している場合、彼らが次に見たい馬を指摘することはできますか?」
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- 情報源： https://www.digfingroup.com/chatgpt-banks/
