銀行は社内アプリケーションにAIを慎重に導入

北米およびヨーロッパの大手銀行の中には、営業チームへのアドバイス、信用決定の自動化、コード生成が可能なAIツールを使用して、収益を生み出し、コストを削減している銀行もあります。しかし、テクノロジーをクライアントに広く提供するには至っておらず、ほとんどは生成AIの導入は少なくとも1年先となっています。

JP Morgan Chase (JPMC)、HSBC、ドイツ銀行、カナダロイヤル銀行（RBC）などは、パターンを見つけ出しプロセスを自動化するAIソフトウェアをトレーニングし、クレジットカード詐欺の検出、融資の承認、クライアントチームの支援、コードの自動生成など、バックオフィス業務の管理に役立てていると、2023年11月にニューヨークで開催されたEvident AI Symposiumで述べています。

ロンドンを拠点とする研究者Evidentによるグローバル銀行のAI成熟度の最新ランキングのトップであるJPMCは、AIを使用して、クレジットカード顧客へのオファーをパーソナライズし、法人顧客に割り当てられた営業チームに推奨を行い、不正を削減しています。ただし、生成AI、すなわち大量のインターネットおよび社内データでトレーニングされた大規模言語モデルを用いて、文章を生成したり、文書を要約したり、投資戦略を立てたりする分野では、まだ収益化には至っていません。Deutsche Bankは、マネーロンダリングと戦うためにAIを導入していますが、クライアントが使用するソフトウェアにテクノロジーを導入することには慎重な姿勢を見せています。

銀行や証券取引所の幹部たちは、顧客の投資リサーチに関する質問に回答したり、企業の業績を要約したり、詳細な顧客ミーティングのブリーフィング資料を作成したりできる生成AIアプリは、現在開発中で、2025年ごろまで実用化されない見込みだと、カンファレンスで述べました。

JPMCの最高データおよび分析責任者であるTeresa Heitsenrether氏は、「今すぐに手をつけられると思われていた『果実』は、実はそれほど熟していなかった」と述べています。同行は今年、AIツールを活用して業務を効率化し、不正を検知し、制裁対象となる可能性のある取引をスクリーニングし、与信判断を行うことにより、15億ドル以上の価値を生み出す見込みです。収益の一部は、より効果的なカードオファーの提供や、営業チーム向けの次のステップの提案などから得られているといいます。「私たちには膨大なデータがあり、投資する能力があります」と彼女は言います。

JPMCのベテランであるHeitsenrether氏は、今年、全社的なAI導入を主導しました。「同社にとってこれまでの価値のすべては、ビジネス・インテリジェンス・ツールや機械学習のような従来のAI手法を通じて提供されており、生成AIからではなく、パターンを見つけて予測することができます。JPMCの何百ものユース・ケースが進行中であることについて、「当社は間違いなく、そこに大きな可能性を見出しています」と彼女は述べています。

Evidentランキングで3位になったカナダのRBCも、企業顧客に生成技術を導入するための慎重なアプローチを取っています。「私たちは、2024年に多くの銀行クライアントがチャットボットとやりとりして財務アドバイスを受けることを期待していません」と、RBCの最高科学責任者でBorealis AIインキュベーター責任者であるFoteini Agrafioti氏は会議で述べています。

同氏は、RBCとしては生成AIがまだ「本格的に顧客向けに投入できる段階にはない」と判断していると述べています。代わりに、大規模言語モデルが研究アナリストやアソシエイトにレポートを迅速にまとめることができるかどうか、またはモデルがコールセンターのコストを削減できるかどうかを判断するためのテスト環境を構築しています。

巨大な市場

銀行は、資本市場調査の要約、顧客の投資ポートフォリオのリスクチェックとリバランス、顧客調査などの用途向けに、データベースに保存されていない膨大な文書やその他の非構造化情報を分析する生成AIシステムの実証実験を行っています。

コンサルティング会社McKinsey & Companyの推計によれば、このテクノロジーは、規制コンプライアンス、カスタマーサービス、コーディング、リスク管理のために銀行が最大限に活用すれば、銀行業界全体で年間2,000億ドルから3,400億ドルの付加価値を生み出す可能性があるとのことです。しかし、EvidentのCEOであるAlexandra Mousavizadeh氏によると、多くの銀行は生成AIを生産に展開することを躊躇しており、商業プロジェクトはおそらく2024年にデビューし、利益への影響は2025年になる見通しとのことです。

現在、銀行や証券取引所が準備している生成AIプロジェクトには、エンタープライズ検索機能の強化、幹部と顧客との会議用ブリーフィング資料の自動作成、スプレッドシートやBIダッシュボードで手作業によって作られていたレポートの自動生成、そしてクライアントが資本市場の調査レポート群に自然言語でアクセスできる仕組みの構築などが含まれています。ゴールドマン・サックスの応用イノベーション・オフィスの共同責任者、George Lee氏は次のように述べています。「こうした形で機械を活用できなければ、競争に勝てません。

ボトルネックのひとつは、どの生成AIのユースケースがまず規制のハードルをクリアできるかを、銀行側がまだ見極めようとしている段階にあることだと、Deutsche Bankのマネジメント・ボードおよびアメリカ大陸の責任者であるStefan Simon氏は述べています。「多くの銀行は、最初に動くことに積極的ではありません。規制環境がこの競争に独特の要素を加えているのです。」

AI人材の獲得競争

Evident社は年に2回、北米、欧州、アジアの大手銀行50行を対象に、AI活用力に基づくランキングを発表しています。このランキングは、「トップダウンでのリーダーシップ」「人材」「イノベーション」「透明性」の4つの基準で評価されます。11月のランキングでは、JP Morgan Chaseが1位となり、それにCapital One、RBC、Wells Fargo、UBSが続きました。このランキングは、研究活動、特許出願、人材の定着率、ベンチャー支援、パートナーシップなど、100項目以上の指標に基づいて評価されています。

銀行は、データ・サイエンティスト、エンジニア、ソフトウェア開発者、その他のAIエキスパートを雇用しています。Evidentの調査でランク付けされた機関は、2023年5月から9月の間にAIポジションの数を10%増やし、全体的なヘッドカウントを2.5%削減しました。

データ、分析、AIのエグゼクティブの中で、給与は上昇しています。人材紹介会社のHeidrick & Strugglesによると、これらの幹部の株式報酬を含む報酬中央値 (PDF)は、米国では901,000ドル、ヨーロッパでは2021年には676,000ドルでした。なかでも金融サービスの欧州のAIおよびデータ分析担当幹部の中央値は961,000ドルで、すべての分野を上回りました。

コストを考慮

しかし、銀行はコストに注目しています。生成AIモデルは、トレーニングと調整に非常にコストがかかります。ほとんどの銀行は、モデル自体を構築およびトレーニングするのではなく、パブリック・クラウドで実行されている商用大規模言語モデルに注目しています。

Morgan Stanleyの最高分析およびデータ責任者であるJeff McMillan氏は次のように述べています。「まず第一に、こうしたモデルを自前で構築することは、少なくとも今年中には現実的ではありません。現在すでに存在する主要プロバイダーと連携し、法務、コンプライアンス、リスク面をしっかり整えさえすれば、今ある技術で十分に世界を変えることができます。」

Oracle、Meta、IBM、その他のテクノロジー企業、および大学や研究機関は、2023年12月にAI Allianceを立ち上げ、組織が共有できるソフトウェア・ツール、モデル説明、ベンチマーク、および標準を作成することで、企業がテック業界以外の立場からでも利用しやすいオープンなAIの代替手段を提供することを目的としています。

McMillan氏やHeitsenrether氏によれば、銀行は特定の生成AIベンダーに依存しすぎるリスクをよく理解しています。「今重要なのは多様化です」と彼女は言います。「当行はマルチクラウド環境を採用しており、今後はマルチモデルの活用も進めていく方針です。」

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