3月17日、プワイ永道は「AIが中国本土と香港の金融サービス業の革新とアップグレードを推進する」報告書（以下、「報告書」）を発表し、人工知能は実験段階から規模拡大の適用へと進展していることを指摘した。調査によると、76％の金融機関がAIを活用して事業戦略の変革を実現し、新たな収益源の開拓を目指している。報告書によると、調査対象の機関はAI投資によってすでに初期の11％～15％のリターンを得ており、76％の機関は現在、10％未満の投資回収率を受け入れる意向を示し、AI戦略の実現を加速させている。機関にとっては、短期的な利益に注目する一方で、AIが市場地位の向上、戦略的成長の拡大、新たな成長機会の創出といった長期的価値に与える影響を重視している。回答者は、AIプロジェクトによる投資回収は主にリスク損失の低減、コンプライアンス効率の向上、収益増加、コスト削減など多方面にわたると述べている。プワイ永道は具体的な事例を紹介し、ある銀行では従来のサンプリング検査からAI技術を用いた全面検査に切り替えることで、リスク損失を大幅に低減したと指摘した。顧客サービス／チャットボットの導入、投資・資産管理、詐欺検出、予測分析・モデリング、バックエンドの業務自動化といった五つの主要な適用シナリオは、すでに定量的な投資回収をもたらしており、企業レベルのAI応用の中で急速に重点開発分野となっている。香港のある銀行幹部は、「単にAIによる効率化を追求するだけでなく、市場での新たな価値提案やビジネスモデルの創出にAIを役立てたい」と述べている。現在、異なる業界ではAIの導入と適用にそれぞれ重点が置かれている。プワイ永道中国本土の資産・ウェルスマネジメント業界の責任パートナー、倪清は、「銀行業はリスク管理、マネーロンダリング対策、コンプライアンスに集中している一方、保険業は代理店の能力向上、顧客サービス、保険金支払いに重点を置いている。資産・ウェルスマネジメント業界では、AIは投資・ポートフォリオ管理、データ・市場分析に活用されている」と述べている。とはいえ、AI技術への投資規模が核心課題となっている。報告書によると、61％の金融機関はAIへの投資比率がIT予算の10％未満であり、業界内ではAI投資と実際の需要との間に30％～40％のギャップが存在している。具体的には、銀行、保険、資産運用の各業界では、それぞれ68％、48％、60％の回答企業が、投資額はIT予算の10％を超えないと明言している。AIの大規模展開には依然として多くの制約要因が存在する。回答者は、AI投資を拡大する上での最大の障壁として、データの可用性、規制の圧力、既存のコアシステムの優先的維持を挙げている。これに加え、人材不足や硬直した組織構造も、企業のAI規模拡大を妨げる主要な障壁であり、その影響は予算や技術面の問題をはるかに超えている。将来展望として、報告書は金融業界において今後5年間で四つの大きな変化が起こると予測している。第一に、標準化された商品からAI駆動の動的かつリアルタイムのサービスモデルへの超個別化サービスの進展。第二に、AIによる高度な自動化と意思決定の最適化で、AIがより多くの意思決定権を担い、人間の「スーパーコラボレーター」となること。第三に、受動的な対応から積極的なリアルタイム・事前のコンプライアンスを組み込んだ自律的なコンプライアンスへの移行。第四に、リアルタイムの予測リスク管理の実現である。
効率向上だけでなく、調査によると金融機関はAIを戦略的な変革の推進力と見なしている。
3月17日、プワイ永道は「AIが中国本土と香港の金融サービス業の革新とアップグレードを推進する」報告書（以下、「報告書」）を発表し、人工知能は実験段階から規模拡大の適用へと進展していることを指摘した。調査によると、76％の金融機関がAIを活用して事業戦略の変革を実現し、新たな収益源の開拓を目指している。
報告書によると、調査対象の機関はAI投資によってすでに初期の11％～15％のリターンを得ており、76％の機関は現在、10％未満の投資回収率を受け入れる意向を示し、AI戦略の実現を加速させている。機関にとっては、短期的な利益に注目する一方で、AIが市場地位の向上、戦略的成長の拡大、新たな成長機会の創出といった長期的価値に与える影響を重視している。
回答者は、AIプロジェクトによる投資回収は主にリスク損失の低減、コンプライアンス効率の向上、収益増加、コスト削減など多方面にわたると述べている。プワイ永道は具体的な事例を紹介し、ある銀行では従来のサンプリング検査からAI技術を用いた全面検査に切り替えることで、リスク損失を大幅に低減したと指摘した。
顧客サービス／チャットボットの導入、投資・資産管理、詐欺検出、予測分析・モデリング、バックエンドの業務自動化といった五つの主要な適用シナリオは、すでに定量的な投資回収をもたらしており、企業レベルのAI応用の中で急速に重点開発分野となっている。香港のある銀行幹部は、「単にAIによる効率化を追求するだけでなく、市場での新たな価値提案やビジネスモデルの創出にAIを役立てたい」と述べている。
現在、異なる業界ではAIの導入と適用にそれぞれ重点が置かれている。プワイ永道中国本土の資産・ウェルスマネジメント業界の責任パートナー、倪清は、「銀行業はリスク管理、マネーロンダリング対策、コンプライアンスに集中している一方、保険業は代理店の能力向上、顧客サービス、保険金支払いに重点を置いている。資産・ウェルスマネジメント業界では、AIは投資・ポートフォリオ管理、データ・市場分析に活用されている」と述べている。
とはいえ、AI技術への投資規模が核心課題となっている。報告書によると、61％の金融機関はAIへの投資比率がIT予算の10％未満であり、業界内ではAI投資と実際の需要との間に30％～40％のギャップが存在している。具体的には、銀行、保険、資産運用の各業界では、それぞれ68％、48％、60％の回答企業が、投資額はIT予算の10％を超えないと明言している。
AIの大規模展開には依然として多くの制約要因が存在する。回答者は、AI投資を拡大する上での最大の障壁として、データの可用性、規制の圧力、既存のコアシステムの優先的維持を挙げている。これに加え、人材不足や硬直した組織構造も、企業のAI規模拡大を妨げる主要な障壁であり、その影響は予算や技術面の問題をはるかに超えている。
将来展望として、報告書は金融業界において今後5年間で四つの大きな変化が起こると予測している。第一に、標準化された商品からAI駆動の動的かつリアルタイムのサービスモデルへの超個別化サービスの進展。第二に、AIによる高度な自動化と意思決定の最適化で、AIがより多くの意思決定権を担い、人間の「スーパーコラボレーター」となること。第三に、受動的な対応から積極的なリアルタイム・事前のコンプライアンスを組み込んだ自律的なコンプライアンスへの移行。第四に、リアルタイムの予測リスク管理の実現である。