AI、信頼、そして十分にサービスを受けられていない人々 - コモンウェルスのSVP、パウラ・グリエコとのインタビュー

ポーラ・グレイコは、コモンウェルスのシニア・バイス・プレジデントです。

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金融AIはまだ長い道のりがあります — 速度や正確性、規制の面だけでなく、信頼を得る方法においても。特に、従来は新技術の導入に積極的でなかった人々からの信頼獲得が重要です。

FinTech Weeklyでは、低・中所得層（LMI）の家庭の金融安全性向上に取り組む非営利団体であるコモンウェルスの活動を追っています。最近の編集記事で紹介した現地調査から明らかになったのは、LMIユーザーはチャットボットのようなツールには前向きだが、実際に彼らの役に立つ体験を待ち望んでいるという明確な緊張感です — それは、他者のために再パッケージされた機能ではなく、彼らに本当に役立つ体験です。

今週は、さらに深く掘り下げました。

コモンウェルスのシニア・バイス・プレジデント、ポーラ・グレイコにお話を伺い、サービスの届きにくいコミュニティにとってAIを効果的かつ安全にするために本当に必要なことを理解しました。設計原則から信頼の獲得、コパイロットからチャットボット疲れまで、彼女は意図の重要性が革新だけ以上に大切である理由を語ります。

包摂的な金融技術がどのようにあり得るのか、そしてあるべきかについての、地に足のついた思慮深い見解です。

全文インタビューは以下をご覧ください。

2.  コモンウェルスとJPMorgan Chaseの最近の協力により、AIがLMI家庭の金融安全性向上に果たす役割について重要な洞察が得られました。この調査で最も驚きや影響を与えた発見は何ですか？

私たちの調査は、AI、特にチャットボットが、低所得層のコミュニティに対してパーソナライズされた指導や支援を提供する巨大な可能性を示しています。重要なのは、そのチャットボットがこのグループのニーズと視点を考慮して慎重に設計されている場合です。

二つの主要な発見：

*   顧客はチャットボットを自分の金融状況を改善する前向きなツールと見なしています。調査データによると、回答者の57％がチャットボットの利用で金融状況が改善したと答えています。また、低・中所得層（LMI）は、クレジット構築、予算管理、債務管理の機能を求めています。

*   回答者は、チャットボットとともに判断を求めない空間を重視しており、敏感な金融質問を恥や自己意識を気にせずに尋ねられる場所として価値を見出しています。

3.  金融サービス分野における会話型AIの進化について、特にサービスの届きにくいコミュニティにとってどのように展望していますか？

理想的には、次世代のチャットボットは生成AIを活用したAI金融アシスタントとなり、これらの家庭の金融活動をより良くサポートし、金融システムへの関与やデータ共有に慎重な層からの信頼を獲得します。金融サービス提供者には、より複雑で微妙な、かつ行動を促す機能をチャットボットに搭載する大きなチャンスがあります。

現在、顧客が金融チャットボットを使う主な目的はアカウント情報の取得や問題解決です。全国調査の回答者のうち、金融アドバイスや教育、商品推薦、クレジットやローンの申請、口座の開閉にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、私たちの調査では、これらの銀行業務を支援できるチャットボットへの需要があることがわかっています。これらの機能に焦点を当ててチャットボットを開発すれば、利用と有用性が高まる可能性があります。

ジェネレーティブAIを直接消費者に提供する準備が整っていない銀行や金融機関は、この技術を活用して、顧客対応の担当者がより良く、正確に、タイムリーに対応できるよう支援できます。

4.  ブラック、ラテン系、女性主導の家庭にとって、公平かつ効果的なAI金融ツールを確保する上で最大の課題は何ですか？

すべての新技術と同様に、低・中所得層のニーズを開発過程や設計決定に意図的に取り入れる努力が必要です。私たちは、金融機関と民間・慈善団体のパートナーシップがこれらの取り組みの推進に役立つと考えています。証拠の蓄積を進めることで、ビジネスの正当性も構築できます。

信頼を高める設計指針には大きな可能性があり、これにより会話型AIが大きなコスト増を伴わずに金融健康を支援できるようになります。

5.  研究に基づき、LMIユーザーを支援するためにAIを導入する際に金融サービス提供者が考慮すべき主要な設計原則は何ですか？

コモンウェルスは、「金融AI for Goodガイド」というリソースを作成し、LMI層にサービスを提供する金融機関向けに具体的な設計指針を提供しています。これらの推奨事項は、金融機関、チャットボット提供者、LMI層の人々への包括的調査に基づいています。

このガイドは、主に4つの設計目標に沿って構成されています。例をいくつか挙げます。

*   信頼を獲得：調査回答者の多くがチャットボット利用時に最も気にしたのはセキュリティです。金融機関は、事前のメッセージでデータ保護の取り組みを伝え、ユーザーに保存データの管理権を与えることで、信頼を築くことができます。

*   エンゲージメントを促進：ツールの機能とそのタイミングを明確にし、ユーザーが何をいつできるかを理解できるようにします。また、「インテリジェントな積極性」を追求し、必要なときに便利にポップアップするチャットボットを導入しつつ、過剰なプッシュやスパムに感じさせない工夫も重要です。

*   価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な支店へのアクセスが制限される中、小さな操作をチャットボットで完結させる機会を作ります。自動化とコントロールのバランスを取り、ユーザーが自動化機能をオン・オフできるようにし、残高が一定以下になった場合に自動移動を一時停止する「セーフティネット」機能も含めます。

*   アクセシビリティの向上：多言語対応や顧客層に合わせたガイダンスを提供し、モバイル対応の機能に重点を置きます。調査では、回答者の半数以上がスマートフォンからのアクセスを好むことがわかっています。

6.  会話型AIがLMI層の人々の金融福祉を大きく改善した成功事例やケーススタディを共有できますか？

私たちの現地調査では、57％のユーザーが金融チャットボットの利用によって金融状況に良い影響を受けたと回答しています。これらの初期結果は有望ですが、生成AIツールはまだ発展途上であり、今後もその効果を証明するための調査を続けていきます。

7.  AIを導入する際に金融機関が注意すべきリスクや予期せぬ結果は何ですか？

重要なのは、LMI層の人々が排除されないことです。ツールを開発する際には、その潜在的な機会とLMI顧客層へのサービス方法を理解することが不可欠です。

AIのリスクやバイアス、大規模言語モデルの正確性に関する懸念に特化した団体もありますが、最も重要なのは、金融推奨が個々の財務状況に適しているかどうかを確保することです。正確な情報提供と透明性を高めることで、顧客の関与と信頼を得ることができます。

AIは、投資ツールや個人財務管理など、従来はアクセスできなかった支援をLMI層に提供する絶好の機会です。これらのツールは、個人の状況に合わせてパーソナライズできるため、金融機関にとって新たな顧客層拡大のチャンスとなります。

8.  金融機関はAIツールの実際の効果をどのように測定すればよいですか？

貯蓄の増加、借金の減少、クレジットスコアの向上など、金融ウェルネスの基本指標を追跡します。また、チャットボットとのやり取りの信頼度や、金融福祉向上に役立つ商品への関心の高まりも調査します。アドバイスを受けた後に行動に移ったかどうかも重要です。

異なる消費者グループ間でA/Bテストを行い、チャットボットを使ったグループと使わなかったグループの違いを測定することも有効です。

9.  AIツールの展開において人間の監督はどのような役割を果たし、どのように自動化と人間のサポートのバランスを取るべきですか？

AIに対する信頼を高めるには、適切なタイミングで人間が対応できる体制を整えることが重要です。顧客対応の担当者がコパイロットを活用することで、必要なときにライブの人間にアクセスできる仕組みが信頼を築きます。

会話型AIを活用すれば、カスタマーサービス担当者は複雑なニーズにより迅速かつ的確に対応でき、重要なポイントでは人間のタッチを加えることも可能です。

また、透明性も信頼構築に不可欠です。たとえば、「これはチャットボットですか、それとも実在の人間ですか？」といった情報を明示することが信頼を高めます。

10. 今後5年間で、金融包摂におけるAIの最もエキサイティングな可能性は何ですか？

生成AIは、会話型AIの次の進化形であり、より人間に近い支援を提供し、個別化されたコンテキストに応じたエンゲージメントを実現します。金融分野での生成AIの初期応用は、主にバックオフィスやカスタマーサポートの支援に焦点を当ててきましたが、今後は、個別支援を大規模に提供できる方法を見つけることが重要です。

信頼の構築は、生成AIの広範な採用にとって特に重要です。私たちの調査やフォーカスグループでは、従来のチャットボットよりも懐疑的な見方が多いですが、より高度なサポートを提供できる可能性は非常に大きいです。信頼できる生成AIを開発できる企業は、新たな顧客関係構築の最前線に立つことになります。

具体的な機会としては、個別ニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスを提供するコパイロットやパーソナルアシスタント、従業員の福利厚生制度をナビゲートするための情報提供や指導を行う会話型AIの進化も期待されます。

11.  コモンウェルスのような非営利団体は、責任あるAIの活用をどのように推進していくと考えていますか？

従来、技術の設計は高所得層の消費者の採用を重視し、LMI層のニーズを見落としがちでした。私たちの「すべての人のための新興技術（ETA）」イニシアチブでは、経済的に脆弱な人々のニーズを理解し、可視化し、議論に取り入れ、解決策に反映させることに注力しています。AIの拡大においては、今が重要な転換点であり、これらの層に良い影響を与える方法を研究し続ける必要があります。

このテーマに関する研究や導入はまだ少なく、インタビューしたいくつかの提供者は、より大規模な調査を行い、内部での設計推進に役立つ証拠を積み上げたいと述べています。私たちは、実地調査や影響力のある研究を通じて、LMI層の家庭の金融福祉を支援し、 underservedな消費者層向けの設計を積極的に進めるビジネスケースを構築しています。

将来的には、インクルーシブな技術設計のシステム的な影響は、金融サービスの主要プレイヤーによるこれらの知見の大規模適用にかかっています。私たちの目標は、研究を活用し、AIの進歩を支援する大手組織と連携して、包摂的な設計を拡大していくことです。

12.  AIを活用しつつ、顧客との信頼と透明性を維持するために、金融機関はどのようなアドバイスをすべきですか？

LMI層は、直接人と銀行取引をしたいと考えていますが、対面支店のアクセスは最も少ない層です。このギャップは、AIがLMI層の求めるパーソナライズされたサポートを提供し、支店や窓口スタッフの増員を必要とせずに済む絶好の機会です。

ただし、広く導入を促進するには、金融機関はLMI層の人々からチャットボットへの信頼を獲得し、構築していく必要があります。これは、チャットボット体験に特有の問題もありますが、AI技術の安全性や信頼性が向上するにつれて、業界全体の信頼も高まるでしょう。

チャットボット利用者の最大の懸念は、セキュリティとプライバシーです。一般的に、会話型AIに対しては、役立つかどうか、データを守るかどうか、最善の利益に沿って行動するかどうかに対して信頼が低い傾向があります。多くのビジネス関係者はAIの可能性に期待していますが、LMI層は新技術に対してより懐疑的であり、その価値を直接示すには時間がかかると考えられます。

透明性のあるデータポリシーや安心感を与えるブランディングとメッセージ、そして必要に応じて人間の担当者に切り替えられる仕組みを整えることが、信頼構築に役立ちます。アカウント残高や取引履歴など、基本的な情報提供を超えた、生成AIによる有用でパーソナライズされた対話を開発することも、技術の価値を示す一助となります。

また、「信頼は獲得していくもの」という考え方も重要です。単にチャットボットを信頼させるのではなく、その信頼に値する設計を行うことが目標です。