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時に最初に手を伸ばさなかった層からの信頼獲得が重要です。

FinTech Weeklyでは、低・中所得（LMI）世帯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は、明確な緊張感が浮き彫りになっています：LMIユーザーはチャットボットのようなツールに開かれている一方で、実際に彼らの役に立つ体験を待ち望んでいる — ただの再パッケージ化された機能ではなく。

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。

包摂的な金融技術のあり方について、地に足のついた思慮深い見解を示しています。

以下にインタビュー全文を掲載します。

2.  コモンウェルスとJPMorgan Chaseの最近の協力から、AIがLMI世帯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個別の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層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。調査では、回答者の57％がチャットボットの利用によって金融状況が改善したと答えています。また、低・中所得層（LMI）は信用構築、予算管理、債務管理の機能を求めています。

*   回答者は、チャットボットとの判断を伴わない空間を重視し、敏感な金融質問を恥ずかしさ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、これらの世帯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、顧客は主にアカウント情報の確認や問題解決を目的としてチャットボットを利用しています。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、口座の開設・閉鎖にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、こうした銀行業務を支援できるチャットボットの需要は高まっています。これらの機能に焦点を当てて開発すれば、利用と有用性が向上する可能性があります。

ジェネレーティブAIの金融コ・パイロット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、迅速に対応できるよう支援できます。

4.  ブラック、ラテン系、女性主導の世帯にとって、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反映させる努力が必要です。私たちは、金融機関との民間・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が大きなコスト増なし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示しています。これらの推奨は、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持たせることで、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、必要なときにだけチャットボットが適切に働くようにし、スパムのように感じられ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、物理的支店へのアクセスが制限される中、チャットボットが小さな操作を代行できる機会を生み出します。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のオン・オフを選べるようにし、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」機能も導入します。

*   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層の金融福祉に大きく貢献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が良くなっ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す。今後も研究を続け、LMI層の金融福祉向上における効果の証拠を積み重ねていきます。

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。ツール開発にあたっては、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は多くありますが、それ以上に重要なのは、金融推奨が個々の財務状況に適しているかどうかです。正確な情報提供と透明性を確保することで、顧客の関与と信頼を高められます。

AIは、投資ツールや個人資産管理など、従来はアクセスできなかったLMI層向けのアドバイスやツールへのアクセスを可能にします。これらは個別にカスタマイズでき、LMI層の特有の状況に合わせて調整可能です。これは、金融提供者にとって顧客基盤拡大の絶好の機会です。

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？

貯蓄増加、借金減少、信用スコアの向上など、金融の健全性の指標が改善しているかを評価します。

また、チャットボットとのやり取りの経験についても調査し、信頼が高まったか、金融福祉向上に役立つ商品への関心が増えたかを確認します。アドバイス後に行動に移ったかも重要な指標です。

異なる消費者グループ間でチャットボット利用者と非利用者を比較するA/Bテストも有効です。

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ますか？また、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性を高めます。

会話型AIを活用すれば、顧客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べきです。

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機会は何ですか？

生成AIは、会話型AIの次の進化形であり、より人間に近いパーソナライズされた、コンテキストに応じた対応を実現します。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集中していますが、個別支援を大規模に提供できる仕組みを見出すことが重要なチャンスです。

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根強いですが、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を開発できれば、顧客関係の新たな時代の先駆者となれるでしょう。

また、個別のニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスや、従業員の福利厚生をサポートする情報提供といったコ・パイロットやパーソナルアシスタントの展望もあります。

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層のニーズは見落とされがちでした。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、これが非常に重要な局面です。

このテーマに関する研究や導入はまだ少なく、インタビューした一部の提供者は、より大規模な調査を通じて証拠を積み上げ、内部での設計推進に役立て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層の金融福祉を支援し、未開拓の顧客層に向けた設計のビジネス価値を示す努力を続けています。

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の進歩を利用して顧客や労働者の金融健康を支援する大規模なパートナーシップを築くことです。

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、金融機関にどのようなアドバイスをしますか？

LMI層は、直接人と話すことに関心は高いものの、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層の求める個別支援を提供し、支店やサポートスタッフの増加を必要とせずに済む絶好の機会です。

ただし、広く採用を促進するには、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、構築し続ける必要があります。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の向上とともに、業界全体の進展も関係します。

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に対して信頼が低いのは、データ保護や最善の利益に沿った行動に対する不安からです。多くの人は、AIの潜在能力に期待しつつも、その価値を実証できていないと懐疑的です。

信頼を築くには、透明性の高いデータポリシーや安心感を与えるブランディング、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が重要です。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によるパーソナライズされた有益な対話も、技術の価値を示す助けとなります。

また、「信頼は獲得されるもの」という概念も重要です。単に人々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。