ガートナー：金融業界はAIがもたらす変化を追求

私たちがよく話題にする金融テクノロジーとは、人工知能とデータを活用して新しいビジネス手法を見つけるものと言えます。現在、金融業界における人工知能の応用はすでにあらゆるところで開花しており、最も一般的に使用されている 3 つのテクノロジーは、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理です。

人工知能の第一歩は出来事を解釈することであり、その後、意思決定のプロセスを徐々に自動化し、最終的にはすべての決定を人工知能に任せることになります。金融業界では、自動化によって面倒で反復的な手作業を置き換え、顧客体験を向上させ、コストを削減できる人工知能の実現を目指しています。

人工知能をROIで測ってはいけない

中国の銀行は外国の銀行よりも人工知能に対して前向きだ。ガートナーのシニアリサーチディレクター、CK・ルー氏は、外国銀行の人工知能への投資を制限する3つの理由を次のようにまとめた。第一に、既存のデータと既存のシステムは、すでに銀行の業務ニーズへの対応に役立っている。第二に、明らかなフィンテックの競合相手がいないため、人工知能による変革に対する強い需要がない。第三に、外国の規制当局は「説明可能性」を重視している。人工知能は「ブラックボックス」のようなものです。人間は結果を得ることしかできず、結果を得るプロセスを理解することはできません。

現在、AIへの投資はまだ初期段階にあり、金融​​機関もAIの利用において一定の課題に直面しています。主な課題は次のとおりです。第一に、商業価値。AIはROI（投資収益率）と強く相関することができません。第二に、データ。データストレージは分散しており、管理が困難です。第三に、人材。AI人材が不足しており、ビジネスとAIを理解している人々が協力してAIアプリケーションを構築する必要があります。第四に、ツール。1つのアプリケーションは1つの問題を解決し、より多くのAIアプリケーションを展開するには膨大な時間とコストがかかります。第五に、規模。大規模なアプリケーションの精度は大幅に低下します。第六に、ROI。各部門が独自に投資すると、リソースの無駄になります。

「CIOがROIの観点から、AIへの投資が有益であることを上司に証明するのは難しい」とLu Junkuan氏は述べた。多くの企業がAIへの投資時にROIの神話に陥り、AIへの投資の方向性を見出すのが難しくなっているという。陸俊観氏は例を挙げ、ガートナーは、カスタマーサービスロボットを導入してROI目標を達成した企業はほとんどないことを指摘した。カスタマーサービスロボットは顧客とのコミュニケーション回数を15%～30%増やすことができるが、15%～30%の従業員を直ちに解雇できるわけではない。

そのため、人工知能が成功しているかどうかを評価する際には、意図的にROIを使用して測定するのではなく、まず人工知能が企業の効率をどの程度向上させたか、次に人工知能が顧客体験にどの程度の改善をもたらしたかに注目すべきだとLu Junkuan氏は推奨しています。

人工知能は徐々に拡大する

現在、金融機関はマーケティング、販売、商品、取引、リスク管理など多くの分野で人工知能を適用し始めており、将来的には、人工知能は金融機関全体の構造と人員にも根本的な変化をもたらすでしょう。

銀行業界では、詐欺対策とリスク管理が人工知能が広く使用されている分野です。これは、詐欺はビジネスとみなすことができ、銀行が人を使って「穴」を埋める速度は、詐欺が変化する速度よりもはるかに遅いためです。したがって、人工知能を使用してルールを策定し、詐欺行為を定義することで、人手を節約し、詐欺を効果的に防止できます。中国の金融機関は、詐欺防止やリスク管理に加えて、顧客獲得や維持など、効率化後の顧客体験の向上に主に焦点を当てた多くの革新と試みを行ってきました。

「銀行における人工知能の大規模導入の問題には、すぐに解決できることはないかもしれない」と呂俊観氏は考えている。大規模な導入を実現するには、人材とインフラという2つの大きな問題を解決する必要があると呂俊観氏は考えている。

ガートナーは、人工知能の実装は組織の規模に基づいて行うべきだと推奨しています。小規模銀行の業務シナリオは比較的単純で、AIに投資する資金も十分ではないため、ビジネス志向で大手銀行の既存のサービスに合わせる必要がある。中規模銀行の業務シナリオは比較的複雑で、AIは「第一階層」に入るチャンスとなるかもしれない。大規模銀行は、伝統的な銀行と互恵オンライン金融の二重の競争圧力に直面しており、プロジェクトから製品までのイノベーションを実現するために、文化と企業統治を変える必要がある。

世界的には、パブリック クラウドとオンプレミス データにおける AI の導入がそれぞれ 40% と 35% を占めています。中国では、規制上の要件により、ほとんどの AI がデータセンターに導入されています。陸俊寛氏は、現在の規制要件では現地での展開が求められているものの、金融機関は将来的に人工知能アプリケーションをクラウドに移行する可能性を検討する必要があると述べた。