この記事は、2023/10/18 に公開された「Accelerating Cost Reduction: AI Making an Impact on Financial Services」の翻訳です。
常に進化し続ける金融サービス業界では、絶え間なく変化が起こり、新たな規制、リスク軽減、そして改革を支える技術開発に遅れを取らないための変革が求められています。金融サービスの業務にサイクルがあるように、毎年秋に入るタイミングでコスト削減の話題がトピックにあがります。
金融機関は、新しいアプリケーション開発プロジェクトに資金を注ぎながら、同時に経費削減のチャンスを模索しているために、イノベーションと経費削減の微妙なバランスを取ることが常に課題となっています。さらに、状況は急速に変化しており、AI と機械学習 (ML) の出現が新たな可能性を切り開きました。これらの最先端テクノロジーは、提供するサービスの質を高めながら、金融業務の効率性を発見するための低コストな手段を提供してくれます。このようなダイナミックな環境において、AI と ML の力を活用することは、競争が激化する市場で成功を収めようとする企業に大きな変化をもたらすことが実証されています。
AI や MLの技術のユースケースは拡大し、改善され続けており、今までは夢見るだけであったような方法で業界を形成しつつあります。実際、このブログで紹介されているいくつかの洞察は、大規模言語モデル (LLM) が支えており、人間の専門知識と AI ドリブン型の洞察の相乗効果を生み出しています。
私が担当した今年のブログ記事では、生成 AI の能力によって強化されたコスト削減戦略と、コスト削減を加速し金融サービスの展望を再構築する革新的なアプローチについてご紹介してきました。
新技術は新たなチャンスを意味する
一般的な AI や ML、生成 AI、LLM は、作業の自動化、生産性の向上、手作業の削減によって、金融サービス全般のコストを大幅に削減する可能性を秘めています。そして、これらのテクノロジーに投資することで、企業は競争上の優位性を高め、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
次のリストはすべてを網羅しているわけではありませんが、「短期間で成果を上げる」と「より短期間で成果を上げる」について、そして長期的な戦略のユースケースについても一目でわかるようにまとめました。
- エンタープライズナレッジベースとチャットボット
- チャットボット、すなわち生成 AI を搭載したバーチャルアシスタントは、ユーザーの要求を評価し、パーソナライズされた応答を提供する顧客・従業員向けのツールを作成するのに使えます。人の手が不要になることで関連コストを削減できます。口座残高、取引履歴、ローン情報、一般的な銀行手続きなど、顧客からの問い合わせに対して、即座に正確な回答を提供します。
- エンタープライズナレッジベースは、従業員が、正確で最新の製品情報や規制コンプライアンス情報、社内の IT サポート情報にアクセスできるよう支援するために使用できます。
- リサーチとレポートの自動化
- 財務データと市場動向の収集、分析、報告プロセスを自動化し、手作業による調査にかかる時間とコストを削減することで、迅速な意思決定を実現します。
- ポートフォリオの最適化
- 投資ポートフォリオを分析し、リスクを管理しながらリターンを最適化する機会を特定します。これにより、投資家は手作業によるポートフォリオ管理の時間とコストを削減し、投資パフォーマンスを改善できる可能性があります。
- コンテンツ生成、テキスト分類、クラスタリング
- よくある質問とその回答やヘルプの内容を自動化し、顧客向けコンテンツを常に最新の状態に保ちます。
- パーソナライズされたメッセージ、口座明細書、取引サマリーを自動的に作成し、今後のイベントやオファーを顧客に通知します。
- 取引履歴、人口統計、行動パターン、その他の関連データに基づいて顧客をグループ化し、マーケティングとパーソナライゼーションの成果を向上させます。
- 取引データ、顧客プロファイル、その他の関連情報を使用して、潜在的な不正行為のパターンや指標を検出します。
短期間で成果を上げる
- 法律とコンプライアンス
- 規制要件の要約：AI は大量の規制要件の文章を分析し、重要な情報を抽出することで規制要件を要約し、金融機関が複雑な規制を理解し、遵守することを容易にします。
- コンプライアンス監視の自動化：規制に関する文章の分析や解釈には時間がかかりますが、AIがこれらの作業を自動化することで、複雑な規制を理解し、遵守できるようになり、手作業によるコンプライアンス監視にかかる時間とコストを削減できます。
- 規制変更管理の強化：金融機関は、規制の更新を監視・分析することにより、規制の変更に常に対応しなければなりません。AI は、コンプライアンスプロセスを迅速に適応させ、違反のリスクを低減させることができます。
- 規制当局への報告の改善： AI は規制報告書の作成プロセスを自動化できます。それによって正確性と一貫性を確保し、手作業による報告に必要な時間と労力を削減することができます。
- 迅速な法的調査：生成 AI ツールは、関連する判例、法律、二次資料を素早く検索・分析できるため、法律の専門家は適切な情報に簡単にアクセスできます。
さらに短期間で成果を上げる
- 言語翻訳
- 多言語カスタマーサービス：生成 AI を使えば、顧客サポート担当は、言語が異なる顧客とも効果的にコミュニケーションをとることができます。
- 文書翻訳：多国籍のコラボレーションでは、生成AIが契約書、合意書、ポリシー、その他の法的・ビジネス文書を翻訳し、正確な文書におけるコミュニケーションを支えます。
- コード開発とテスト支援
- コード生成：生成AIのメリットのひとつは、コードの自動生成に利用でき、開発者の時間と労力を削減できることです。既存のコードとパターンを分析することで、生成 AI アルゴリズムは特定のユースケースに最適化された新しいコードを生成することができます。
- テスト：生成 AI はテストケースの自動生成に使用でき、開発者がコードをテストするのに必要な時間と労力を削減できます。コードを分析し、潜在的なエッジケースを特定することで、生成 AI アルゴリズムは、幅広いシナリオをカバーするテストケースを生成することができます。
- デバッグ：コードのバグを特定し修正することは、アプリケーションのセキュリティにとって不可欠です。コードを分析し、潜在的な問題を特定することで、生成 AI アルゴリズムは、開発者が実装できる修正を提案することができます。
- 最適化：コードを分析し、最適化の可能性を特定することで、生成 AI は自動的にコードを更新し、パフォーマンスを向上させ、リソースの使用量を削減することができます。
- 合成データの生成：生成 AI は、テスト目的や機械学習モデルのトレーニングのために合成データを生成することができ、モデルの精度を向上させ、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
- 文書の自動生成：文書の作成には時間がかかり、面倒な作業です。AI なら、開発者がコードを書くのに合わせて文書を自動生成することができるため、手作業を減らし、効率を向上させることができます。
- コードのコメント：生成 AI は、コードの各要素の機能と目的を説明するコードのコメントを生成するのに使えるため、開発者が矛盾や潜在的なエラーの原因を特定するのに役立ちます。
- レガシーコードの理解：生成 AI は、レガシーコードの構造や機能を分析・理解するのに使用でき、開発者にとって作業や保守が容易になります。
- ユニットテストの生成：レガシーコードの単体テストを自動的に生成し、開発者が潜在的な問題を特定して修正し、コード品質を向上できるようにします。
- コードのリファクタリング：レガシーコードのリファクタリングにおいて、改善点を提案し、バグや非効率性の潜在的な原因を特定します。
- レガシーコードを別のプログラミング言語へ翻訳：COBOL のような古いプログラミング言語で書かれたレガシーコードを、より現代的な言語に翻訳し、新しいシステムとの統合や保守を容易にします。
始めるには
コスト削減のためにAIやその関連技術を活用することは、大きな負担のように思えるかもしれませんが、金融サービス業界において活用することで得られるチャンスは多くあります。さらに、今まで認識されている課題を克服することは、ますます容易になってきています。
Cloudera は、AI イニシアチブを具体的なコスト削減の成果に変えるために設計された、さまざまなソリューションを提供しています。応用機械学習プロトタイプ (AMP) を使用して、Cloudera Machine Learning 内で AI アプリケーションの実験を促進し、開発を加速します。社内向け LLM やベクターデータベースを、プライベートデータセットで訓練されたLLM とともにセキュアな環境に配備し、リスクなく実験を行うことができます。
当社は、コスト削減戦略の実行を支援しています。Cloudera のエンタープライズ AI 向けソリューションの詳細、または上記のユースケースについてご興味がありましたら、ぜひご連絡ください。
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