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革新、あるいは最悪の場合、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する立場から、私は全てのFS&I企業におけるイノベーションの展開を間近で見守る特権的な立場にあります。

まず、定量ヘッジファンドの間でAIへの導入が盛んです。彼らは、AIへの大規模投資によるリターン向上を追求しています。また、保険業界も大量のデータを活用できるため、AIの恩恵を受けています。どちらも明確なユースケースと高いROIを正当化しやすいです。

金融サービス企業は、AIが市場に登場する前から数学的モデリングや機械学習に取り組んできましたが、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、単なる自動化の次なる進化形に過ぎません。

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。用途は非常に多様で、例えば一流の銀行と、10支店の地域密着型の協同組合では、AIの導入方法は大きく異なります。

同じ組織内でも、取締役会や若くてデジタルに精通した世代、運用・財務部門はAIに対して前向きな姿勢を示すことが多い一方で、コンプライアンス部門は慎重な態度を取ることもあります。懸念事項としては、技術の「ブラックボックス性」、倫理的な運用に関する懸念、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ています。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うなど、基盤を固めています。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重要な要素です。

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」と揶揄されることもあります。

文化的には、AIの導入は現状からの大きな変革となり得ます。先見の明のあるリーダーシップは、組織の将来性を確保しようとします。未来志向のHR戦略が不可欠で、内部のAI能力や専門知識の育成、適用可能なスキルの強化、知識共有の促進が求められます。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視野に入れる必要があります。

AIの価値向上に関しては、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、広範囲に展開するかの判断が難しい状況です。新技術のベストプラクティスはまだ発展途上です。最初は、多数の候補から最も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き、ROIを評価します。

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導入できない企業は、大きな不利に立たされることは間違いありません。