人工知能：皇帝の新しい衣装？金融サービスにおける採用状況

_キャサリン・ウラーは、FTSE上場のIT企業であるソフトキャット株式会社の金融サービス部門チーフストラテジストです。

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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます

AIほど意見が分かれるテーマはほかにありません。肯定的な見解では、人類の次なる進歩のフロンティア、問題解決を模索する技術ソリューションとされる一方、最悪の場合は人類の終焉をもたらす可能性も指摘されています。

ソフトキャットのチーフストラテジストとして、2,500の金融サービス企業をITサービスとインフラで支援している立場から、イノベーションの展開を全てのFS&I企業の視点で間近に見てきました。

まず、クォンタムヘッジファンドの導入が盛んです。彼らはAIへの大規模投資を行い、リターン向上を狙っています。また、保険業界も大量のデータを活用しており、明確なユースケースと高いROIを正当化できます。

金融サービス企業は、AIが市場に出る前からほぼ10年前から数学的モデリングや機械学習を行ってきましたが、最近ではAIインフラの性能向上により、定量取引ファンドや保険、資産運用会社が積極的に導入しています。これらは、今や利用可能な膨大なデータから利益を得ようとしています。

さらに、多くのAIと称されるものは、単なる自動化の次の進化形にすぎません。

金融サービス業界全体でAIへの関心が高まっていますが、その潜在能力に基づき、導入の初期段階にあります。さらに、ユースケースは非常に多様であり、一流の銀行と地域密着の小規模な信用組合では、AIの展開方法は大きく異なります。

同じ組織内でも、取締役会や若くデジタルに精通した世代、運用・財務部門はAIに対して前向きですが、コンプライアンス部門は慎重な姿勢を示すこともあります。懸念事項としては、「ブラックボックス」性、倫理的な運用の問題、規制の不明確さなどが挙げられます。

しかし、早期導入と高い利用率を促す明確なパターンも見えてきました。成功している企業は、AI導入のための戦略を持ち、エクセレンスセンターを設置し、データの整備を最初から行っています。これらは小さな取り組みのように見えますが、成功するイノベーションの土台となるものです。

最初のユースケースとしては、ChatGPTやCo-pilot、Claudeといった生産性向上ツールの導入が多く見られます。これらは、多くの社員がAIの概念を受け入れる入り口となり、「ゲートウェイドラッグ」とも揶揄されることがあります。

文化的には、AIの導入は現状から大きく離れることになり、効果的なリーダーシップは組織の未来を見据えた準備を進める必要があります。先進的なHR戦略が不可欠であり、内部のAI能力と専門知識を育成し、適用可能なスキルや知識の共有を促進すべきです。長期的には、AIによる効率化で役割を失った社員の再配置も考慮しなければなりません。

AIの付加価値に関しては、多くの銀行が数百のユースケースを持ち、どれを実証実験に進めるか、広範な展開に向けて選定するのは難しい状況です。新技術のベストプラクティスはまだ模索段階です。最初は、多数のユースケースの中から最大の価値を生むものを優先順位付けし、インパクト、コスト、実現可能性、ビジネス全体の戦略との整合性に基づいて選別します。ROIの見積もりも重要です。

AIプロジェクトの評価には、適切なKPIや堅牢なデータ収集方法、明確な報告体制を備えた測定フレームワークが必要です。AIが日常業務の一部となったら、継続的な改善と戦略的整合性を保つための反復的な開発方針を持つことが重要です。これは高パフォーマンスチームの文化的特徴でもあります。

最近、規制当局とAIについて議論する機会がありました。業界のラウンドテーブルで、「AIが最も得意とする問題は何か？」という非常に興味深い質問が出されました。予想通り、各組織の答えは全く異なり、今後も長くこの問いに取り組むことになるでしょう。

AIについて戦略的に取り組めず、適切かつタイムリーに展開できない企業は、大きな不利に立たされることは間違いありません。