_**パウラ・グリエコ** はコモンウェルスのシニア・バイスプレジデントです。_* * ***トップのフィンテックニュースとイベントを発見！****FinTech Weeklyのニュースレターを購読****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナ などのエグゼクティブに読まれています*** * * 金融AIにはまだ長い道のりがあります——単に速度や精度、あるいは規制の観点だけでなく、それが信頼を“獲得する”方法においてもです。とりわけ、新技術が導入されるときに、これまで必ずしも最前列に並んできたわけではない人々からの信頼についてです。FinTech Weeklyでは、**コモンウェルス**の取り組みを追い続けてきました。コモンウェルスは、低・中所得（LMI）の世帯のために金融的な安心を築くことに焦点を当てた非営利団体です。私たちの最近の編集記事で取り上げた彼らの現場調査では、明確な緊張関係が浮かび上がりました。**一方で、LMIの利用者はチャットボットのようなツールに前向きであるのに、実際に彼らのためになる体験をまだ待ち望んでいます**——他の誰かのために作り直された、単なる“作り替え機能”ではなく。今週は、さらに深掘りしました。私たちは**コモンウェルスのシニア・バイスプレジデントであるパウラ・グリエコ**と話し、十分な支援を受けにくいコミュニティにとって、AIを本当に効果的で——そして安全に——するには何が必要かを理解しようとしました。設計の原則から“獲得される信頼”まで、コ・パイロットからチャットボット疲れまで。彼女は、イノベーション“だけ”よりも、意図がなぜ重要なのかを語ります。**包摂的な金融テクノロジーが——そしてそうあるべきだと——どのような姿になり得るかについて、現実的で思慮深い見取り図**です。以下に、インタビュー全文をお読みください。* * * 2. コモンウェルスによるJPMorganChaseとの最近の共同研究は、LMI世帯の金融的な安心を改善するAIの役割について重要な示唆をもたらしました。この調査から、最も意外で、またはインパクトの大きかった発見は何でしたか？私たちの研究は、特にチャットボットという形でのAIの計り知れない可能性を明らかにします。つまり、チャットボットが、このグループのニーズと視点を踏まえて丁寧に設計されているなら、低所得のコミュニティで暮らす人々に対し、個別化されたガイダンスや支援を提供できるということです。主な発見は2つです： * 顧客の多くは、チャットボットを金融面での健全さを改善するための前向きなツールだと捉えています。私たちのデータでは、57%の回答者が、チャットボットを使うことで自分の経済状況が良くなったと答えています。さらに、この研究では、低〜中所得（LMI）の人々が、クレジットの構築、家計の予算管理、債務管理といった機能を求めていることも示されました。 * 回答者は、チャットボットとの“判断しない”空間を評価していました。デリケートな金融の質問をしても、同じ会話が対面で人間の担当者と行われる場合に伴い得る、恥や気まずさを心配しなくてよいからです。 3. 金融サービス分野において、特に十分な支援を受けにくいコミュニティに向けて、会話型AIはどのように進化していくと見ていますか？理想としては、生成AIによって強化された次世代のチャットボットは、これらの世帯の金融活動をよりよく支援するAIの金融アシスタントとなり、金融システムとの関わりやオンラインでのデータ共有に対して警戒心を持ちがちな層から信頼を得ることです。金融サービス提供者には、より複雑で、よりきめ細かく、そして行動につながる能力をチャットボットに提供する大きな機会があります。 いま顧客が金融チャットボットを使うとき、主に求めているのは口座情報であったり、問題の解決であったりします。全国調査の回答者のうち、20%未満の人が、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込み、口座の開設または解約といった用途でチャットボットを使ったことがありました。しかし、私たちの研究では、こうした種類の銀行取引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。チャットボットを開発する際に、これらのタイプの機能に焦点を当てれば、こうした顧客層における利用と有用性が高まる可能性があります。生成AIの金融コ・パイロットを消費者に直接提供する準備ができていない銀行や金融機関にとって、この技術は、顧客対応担当者などの銀行職員が、顧客とのやりとりの中で、より良く、より正確で、そしてよりタイムリーな回答を提供するのに役立ち得ます。 4. 黒人、ラテン系、女性が主導する世帯にとって、AI駆動の金融ツールを“公正で効果的”にする上で、どんな大きな課題がありますか？新たに出てくるすべての技術について、低〜中所得で暮らす人々のニーズが、開発プロセスや設計上の意思決定に含まれるよう意図的な取り組みが必要です。私たちは、初期段階で金融機関とのプライベート／フィランソロピックなパートナーシップを築くことが、こうした取り組みの勢いを生むのに役立つと見ています。さらに、エビデンスの基盤を育てることで、ビジネス上の説得材料も強化できます。私たちは、コストを大きく増やすことなく、会話型AIが金融の健全性を支えられるようにする“獲得される信頼”の向上といった領域で、設計面のガイダンスが大きな可能性を持つのを見てきました。 5. あなたの研究に基づくと、LMIの利用者を支援するためにAIを統合する際、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しょうか？コモンウェルスは、LMIの人々を支える金融サービス提供者に対して実行可能な設計ガイダンスを提供するリソースとして『Financial AI for Good Guide』を作成しました。私たちは、金融機関、チャットボット提供者、そしてLMIで暮らす人々との包括的な調査に基づいて、これらの提言を開発しました。ガイドは、主に4つの設計目標に整理されています。それぞれについて、例を1つか2つ挙げます： 2. 信頼を“獲得”する：チャットボットを使う際、私たちの調査回答者の大多数が最も気にしていたのはセキュリティでした。ここで金融機関は、銀行が講じている対策についての事前のメッセージによってデータのセキュリティを強調できるほか、どのデータが保存されるかについてユーザーがコントロールできるようにすることもできます。 4. エンゲージメントを促進する：ユーザーが、これらのツールで自分のために何ができるのか、そしていつ役に立つのかを理解できるように、機能の意味を明確にすることで、体験を設計しましょう。また、“インテリジェントな事前提案（intelligent proactivity）”を追求してください。たとえば、過度に押し付けがましくならず、攻撃的にもならず、スパムのように見えない形で、最も役立つタイミングでポップアップするチャットボットを組み込むといったことです。 6. 価値を高める：顧客のニーズを見越しましょう。実店舗の支店へのアクセスが限られていることは、顧客が銀行に行かなければならなかったような“小さな手続き”を、チャットボットが完了させる機会になります。自動化とコントロールのバランスを取り、ユーザーが自動化された金融機能をオン／オフできるようにし、さらに残高が一定のしきい値を下回った場合に金銭の自動移動を一時停止する“セーフティネット”機能も含めましょう。 8. アクセシビリティを改善する：多言語対応と、顧客層に合わせたガイダンスを提供し、モバイルに最適化された機能に注力してください。私たちの調査では、全回答者の半数以上が携帯電話を通じて銀行サービスにアクセスすることを好んでいました。 6. 会話型AIがLMIの個人の金融面での健全性を大きく改善したという成功事例やケーススタディはありますか？私たちが分かっているのは、フィールドテスト研究に参加したユーザーの57%が、金融チャットボットを使うことで自分の金融状況に前向きな影響があったと示していることです。こうした初期結果は有望ですが、生成AIツールはまだ黎明期であり、私たちの継続的な研究は、LMIの個人の金融面での健全性を改善する有効性について、エビデンスの基盤を積み上げ続けます。 7. AI駆動の金融ツールを導入する際、金融機関が注意すべきリスクや意図しない結果にはどのようなものがありますか？重要なのは、LMIで収入を得ている人々がその方程式から置き去りにされないことです。金融機関がツールを開発する際には、本質的な機会と、LMIの顧客層にどのように提供できるかを理解することが重要です。AI駆動ツールの本質的なリスクや結果、そして大規模言語モデルのバイアスや精度に焦点を当てた組織は数多くあります。それに加えて、私たちは次の点が主要な懸念として確実に扱われるようにしたいと考えています。つまり、ユーザーの個々の金融状況に対する金融上の提案が“関連性”を持っているかどうかです。金融機関は、提供している情報が正確で、実際に透明性があることを担保することで、顧客のエンゲージメントを高め、顧客の信頼を得ることができます。AIは、LMIで収入を得ている人々が、従来は利用できなかったアドバイスやツールにアクセスするための、前例のない機会を提示します。投資ツールであれ、パーソナルな資金管理であれ、です。これらのツールは、LMIで暮らす人々とその独自の状況に合わせて、個別化されカスタマイズできます。これは、金融提供者にとって顧客基盤を拡大する大きな機会です。 8. 金融機関は、AI駆動のツールがユーザーの金融的な安全と健全性に与える“実際の影響”をどのように測定できますか？金融ウェルネスの基本：これらのツールを使うことで、貯蓄は増えますか？債務は減りますか？クレジットスコアは改善しますか？さらに、チャットボットとのやりとりの体験について調査することもできます。信頼は増えましたか？金融的な健全性を高めるのに役立つ商品への関心は高まりましたか？アドバイスを受けた後に、実際に行動は取られましたか？ 銀行はまた、チャットボットとやりとりしている異なる消費者グループと、そうでないグループの間でA/Bテストを行い、それらの間に測定可能な違いがあるかを確認することもできます。 9. 金融サービスにおけるAIツールの導入で、人間の監督はどんな役割を果たし、提供者は自動化と人のサポートの適切なバランスをどのように取れるでしょうか？AIに関する“獲得される信頼”を高める方法の1つは、やり取りの適切なタイミングで、人間にアクセスできるようにすることです。ここで有効になり得るのが、顧客対応にあたる銀行の従業員によるコ・パイロットの活用です。必要なときにリアルタイムの人間にアクセスできることは、AIツールに対する信頼と体験を高めます。 会話型AIを使うことで、顧客サービスの担当者は、対面の担当者（ライブエージェント）が望ましい重要なポイントで、人間らしさを提供しつつ、顧客やメンバーの複雑なニーズに対して、より良く、より迅速に対応できるようになります。また、透明性も、どのようなやり取りでも信頼を築くために不可欠です。たとえば、あなたがチャットボットと話しているのか、実在の人間と話しているのかが分かるべきです。 10. 今後を見据えて、今後5年間の金融包摂におけるAIの、最もワクワクする機会は何でしょうか？生成AIは、会話型AIサポートの次の進化を示しています。すなわち、パーソナライズされた、かつ状況に応じたやり取りを、今日の多くの金融チャットボットの意思決定ツリー構造よりも、人間のサポートにずっと近い形で提供できるようになるのです。金融分野における生成AIの初期の適用は主にバックオフィスの領域に集中しており、そこでは顧客サービス担当者を支援できる機会があります。金融コンテキストで、生成AIがどのようにスケールに対応した個別化サポートを提供できるかを特定することは、この分野の開発を促進するための重要な機会です。 生成AIのより広範な普及においては、信頼を“獲得する”ことが特に重要になります。私たちのフィールドテストやフォーカスグループに参加した人たちは、伝統的なチャットボットよりも生成AIに対してより懐疑的であるままだからです。それでも、金融サービスの幅広いアプリケーションにおいて、より高度なレベルのサポートを提供できる可能性があるため、生成AIは金融分野で注目すべき最も刺激的な技術です。信頼できる、そして信頼性の高い生成AIサポートを開発できる人たちは、この新しい時代の大規模な顧客関係づくりの最前線に立つことになります。私たちが見ている他の具体的な機会としては、個々のニーズに合わせて包括的な金融ガイダンスを提供できるコ・パイロットやパーソナルアシスタントがあります。いわばパーソナルな金融コーチです。また、複雑な従業員向けベネフィット制度を理解し、乗りこなすための情報とガイダンスを提供することで、働く人々の金融面の健全性を促進する上で、会話型AIの進歩が価値ある役割を果たすことも期待しています。 11. コモンウェルスのような非営利団体の役割は、金融サービスにおけるAIの責任ある利用を形づくる上で、どのように進化していくと思いますか？歴史的には、新しいテクノロジーの設計は、より高所得の消費者による導入に焦点が当てられ、LMI世帯のニーズが見落とされてきました。私たちは、すべての人のための新興テック（ETA）イニシアチブを通じて、財務的に脆弱な人々のニーズが理解され、可視化され、関連する議論に持ち込まれ、そして解決策に統合されるようにすることに取り組んでいます。私たちは、AIをスケールさせるうえでの重要な転換点にいて、この層に対してAIがポジティブな影響を与え得る方法を、研究し特定し続けることは緊急だと考えています。 現時点で、このテーマに関する研究や現場での導入は比較的ほとんど存在せず、私たちがインタビューしたいくつかの提供者は、この種の設計を社内で正当化するために使える種類のエビデンスを作るには、より大規模な研究が必要だと指摘していました。私たちは、インパクトのある研究と、現場でのフィールドテストを生み出すことで、この課題に応えています。生成AIがLMIで暮らす世帯の金融ウェルネスをどのように支え得るかを示し、さらに、この十分な支援を受けにくい消費者セグメントに対して、より積極的に設計することのビジネス上の根拠も提示します。未来を見据えると、包摂的なテック設計が与えるシステム全体への影響は、金融サービスにおける主要プレイヤーがこれらの洞察をスケールで応用するかどうかにかかっています。私たちにとって、包摂的な設計をスケールに乗せるには、AIの進歩を活用して顧客と従業員の金融面の健全性を支えようとする、より大きな組織と提携するために、私たちの研究を活用することに依存します。 12. 顧客との信頼と透明性を維持しながら、AIを活用したいと考える金融機関に、どんな助言をしますか？LMI世帯は“人”と直接やり取りして銀行を利用することにより関心がありますが、対面での支店へのアクセスは最も少ないのが現状です。このギャップは、支店の数や顧客サポート担当者の数を増やさなくても、LMIで暮らす世帯が求めるような個別化された支援をAIが提供できるという重要な機会を浮き彫りにしています。ただし、より広い普及を促すには、LMIで収入を得ている人々が使うチャットボットに対して、より多くの信頼を得て、そして築いていく必要があります。その信頼の一部はチャットボット体験そのものに固有のものですが、また一部は、AI技術がより受け入れられ、全体としてセキュリティと品質が向上していくことで、業界全体として醸成されるものでもあります。チャットボットと関わる人々の最大の懸念は、セキュリティとプライバシーです。一般に、人々は会話型AIが役に立つのか、データを保護するのか、あるいは自分の最善の利益に沿って行動するのかについて、信頼が欠けていると表明しています。ビジネスの世界では多くの人がAIの可能性にワクワクしていますが、LMIで暮らす人々は、まだ自分にとっての直接的な価値を示せていない新技術として、より懐疑的に見ている可能性があります。透明なデータポリシー、安心感のあるブランディングやメッセージ、そしてバックアップとして人間のエージェントとのつながりを維持することは、すべて信頼を築き、そして獲得することに役立ちます。さらに、生成AIによって、口座残高や最近の取引といったチャットボットが提供している基本情報を超えて、役に立つ個別化されたやり取りを作り出せれば、その技術の価値を示す助けにもなります。また、“獲得される信頼”という概念を強調することも重要です。目的は単に、人々にチャットボットを信じてもらうことではありません。そうではなく、その信頼が正当であるように、実際にチャットボットを設計することが目標です。
AI、信頼、そして十分にサービスを受けられていない人々 - CommonwealthのSVP、Paula Griecoへのインタビュー
パウラ・グリエコ 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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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラーナ などのエグゼクティブに読まれています
金融AIにはまだ長い道のりがあります——単に速度や精度、あるいは規制の観点だけでなく、それが信頼を“獲得する”方法においてもです。とりわけ、新技術が導入されるときに、これまで必ずしも最前列に並んできたわけではない人々からの信頼についてです。
FinTech Weeklyでは、コモンウェルスの取り組みを追い続けてきました。コモンウェルスは、低・中所得（LMI）の世帯のために金融的な安心を築くことに焦点を当てた非営利団体です。私たちの最近の編集記事で取り上げた彼らの現場調査では、明確な緊張関係が浮かび上がりました。一方で、LMIの利用者はチャットボットのようなツールに前向きであるのに、実際に彼らのためになる体験をまだ待ち望んでいます——他の誰かのために作り直された、単なる“作り替え機能”ではなく。
今週は、さらに深掘りしました。
私たちはコモンウェルスのシニア・バイスプレジデントであるパウラ・グリエコと話し、十分な支援を受けにくいコミュニティにとって、AIを本当に効果的で——そして安全に——するには何が必要かを理解しようとしました。設計の原則から“獲得される信頼”まで、コ・パイロットからチャットボット疲れまで。彼女は、イノベーション“だけ”よりも、意図がなぜ重要なのかを語ります。
包摂的な金融テクノロジーが——そしてそうあるべきだと——どのような姿になり得るかについて、現実的で思慮深い見取り図です。
以下に、インタビュー全文をお読みください。
私たちの研究は、特にチャットボットという形でのAIの計り知れない可能性を明らかにします。つまり、チャットボットが、このグループのニーズと視点を踏まえて丁寧に設計されているなら、低所得のコミュニティで暮らす人々に対し、個別化されたガイダンスや支援を提供できるということです。
主な発見は2つです：
理想としては、生成AIによって強化された次世代のチャットボットは、これらの世帯の金融活動をよりよく支援するAIの金融アシスタントとなり、金融システムとの関わりやオンラインでのデータ共有に対して警戒心を持ちがちな層から信頼を得ることです。金融サービス提供者には、より複雑で、よりきめ細かく、そして行動につながる能力をチャットボットに提供する大きな機会があります。
いま顧客が金融チャットボットを使うとき、主に求めているのは口座情報であったり、問題の解決であったりします。全国調査の回答者のうち、20%未満の人が、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込み、口座の開設または解約といった用途でチャットボットを使ったことがありました。しかし、私たちの研究では、こうした種類の銀行取引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。チャットボットを開発する際に、これらのタイプの機能に焦点を当てれば、こうした顧客層における利用と有用性が高まる可能性があります。
生成AIの金融コ・パイロットを消費者に直接提供する準備ができていない銀行や金融機関にとって、この技術は、顧客対応担当者などの銀行職員が、顧客とのやりとりの中で、より良く、より正確で、そしてよりタイムリーな回答を提供するのに役立ち得ます。
新たに出てくるすべての技術について、低〜中所得で暮らす人々のニーズが、開発プロセスや設計上の意思決定に含まれるよう意図的な取り組みが必要です。私たちは、初期段階で金融機関とのプライベート／フィランソロピックなパートナーシップを築くことが、こうした取り組みの勢いを生むのに役立つと見ています。さらに、エビデンスの基盤を育てることで、ビジネス上の説得材料も強化できます。
私たちは、コストを大きく増やすことなく、会話型AIが金融の健全性を支えられるようにする“獲得される信頼”の向上といった領域で、設計面のガイダンスが大きな可能性を持つのを見てきました。
コモンウェルスは、LMIの人々を支える金融サービス提供者に対して実行可能な設計ガイダンスを提供するリソースとして『Financial AI for Good Guide』を作成しました。私たちは、金融機関、チャットボット提供者、そしてLMIで暮らす人々との包括的な調査に基づいて、これらの提言を開発しました。
ガイドは、主に4つの設計目標に整理されています。それぞれについて、例を1つか2つ挙げます：
私たちが分かっているのは、フィールドテスト研究に参加したユーザーの57%が、金融チャットボットを使うことで自分の金融状況に前向きな影響があったと示していることです。こうした初期結果は有望ですが、生成AIツールはまだ黎明期であり、私たちの継続的な研究は、LMIの個人の金融面での健全性を改善する有効性について、エビデンスの基盤を積み上げ続けます。
重要なのは、LMIで収入を得ている人々がその方程式から置き去りにされないことです。金融機関がツールを開発する際には、本質的な機会と、LMIの顧客層にどのように提供できるかを理解することが重要です。
AI駆動ツールの本質的なリスクや結果、そして大規模言語モデルのバイアスや精度に焦点を当てた組織は数多くあります。それに加えて、私たちは次の点が主要な懸念として確実に扱われるようにしたいと考えています。つまり、ユーザーの個々の金融状況に対する金融上の提案が“関連性”を持っているかどうかです。金融機関は、提供している情報が正確で、実際に透明性があることを担保することで、顧客のエンゲージメントを高め、顧客の信頼を得ることができます。
AIは、LMIで収入を得ている人々が、従来は利用できなかったアドバイスやツールにアクセスするための、前例のない機会を提示します。投資ツールであれ、パーソナルな資金管理であれ、です。これらのツールは、LMIで暮らす人々とその独自の状況に合わせて、個別化されカスタマイズできます。これは、金融提供者にとって顧客基盤を拡大する大きな機会です。
金融ウェルネスの基本：これらのツールを使うことで、貯蓄は増えますか？債務は減りますか？クレジットスコアは改善しますか？
さらに、チャットボットとのやりとりの体験について調査することもできます。信頼は増えましたか？金融的な健全性を高めるのに役立つ商品への関心は高まりましたか？アドバイスを受けた後に、実際に行動は取られましたか？
銀行はまた、チャットボットとやりとりしている異なる消費者グループと、そうでないグループの間でA/Bテストを行い、それらの間に測定可能な違いがあるかを確認することもできます。
AIに関する“獲得される信頼”を高める方法の1つは、やり取りの適切なタイミングで、人間にアクセスできるようにすることです。ここで有効になり得るのが、顧客対応にあたる銀行の従業員によるコ・パイロットの活用です。必要なときにリアルタイムの人間にアクセスできることは、AIツールに対する信頼と体験を高めます。
会話型AIを使うことで、顧客サービスの担当者は、対面の担当者（ライブエージェント）が望ましい重要なポイントで、人間らしさを提供しつつ、顧客やメンバーの複雑なニーズに対して、より良く、より迅速に対応できるようになります。
また、透明性も、どのようなやり取りでも信頼を築くために不可欠です。たとえば、あなたがチャットボットと話しているのか、実在の人間と話しているのかが分かるべきです。
生成AIは、会話型AIサポートの次の進化を示しています。すなわち、パーソナライズされた、かつ状況に応じたやり取りを、今日の多くの金融チャットボットの意思決定ツリー構造よりも、人間のサポートにずっと近い形で提供できるようになるのです。金融分野における生成AIの初期の適用は主にバックオフィスの領域に集中しており、そこでは顧客サービス担当者を支援できる機会があります。金融コンテキストで、生成AIがどのようにスケールに対応した個別化サポートを提供できるかを特定することは、この分野の開発を促進するための重要な機会です。
生成AIのより広範な普及においては、信頼を“獲得する”ことが特に重要になります。私たちのフィールドテストやフォーカスグループに参加した人たちは、伝統的なチャットボットよりも生成AIに対してより懐疑的であるままだからです。それでも、金融サービスの幅広いアプリケーションにおいて、より高度なレベルのサポートを提供できる可能性があるため、生成AIは金融分野で注目すべき最も刺激的な技術です。信頼できる、そして信頼性の高い生成AIサポートを開発できる人たちは、この新しい時代の大規模な顧客関係づくりの最前線に立つことになります。
私たちが見ている他の具体的な機会としては、個々のニーズに合わせて包括的な金融ガイダンスを提供できるコ・パイロットやパーソナルアシスタントがあります。いわばパーソナルな金融コーチです。また、複雑な従業員向けベネフィット制度を理解し、乗りこなすための情報とガイダンスを提供することで、働く人々の金融面の健全性を促進する上で、会話型AIの進歩が価値ある役割を果たすことも期待しています。
歴史的には、新しいテクノロジーの設計は、より高所得の消費者による導入に焦点が当てられ、LMI世帯のニーズが見落とされてきました。私たちは、すべての人のための新興テック（ETA）イニシアチブを通じて、財務的に脆弱な人々のニーズが理解され、可視化され、関連する議論に持ち込まれ、そして解決策に統合されるようにすることに取り組んでいます。私たちは、AIをスケールさせるうえでの重要な転換点にいて、この層に対してAIがポジティブな影響を与え得る方法を、研究し特定し続けることは緊急だと考えています。
現時点で、このテーマに関する研究や現場での導入は比較的ほとんど存在せず、私たちがインタビューしたいくつかの提供者は、この種の設計を社内で正当化するために使える種類のエビデンスを作るには、より大規模な研究が必要だと指摘していました。私たちは、インパクトのある研究と、現場でのフィールドテストを生み出すことで、この課題に応えています。生成AIがLMIで暮らす世帯の金融ウェルネスをどのように支え得るかを示し、さらに、この十分な支援を受けにくい消費者セグメントに対して、より積極的に設計することのビジネス上の根拠も提示します。
未来を見据えると、包摂的なテック設計が与えるシステム全体への影響は、金融サービスにおける主要プレイヤーがこれらの洞察をスケールで応用するかどうかにかかっています。私たちにとって、包摂的な設計をスケールに乗せるには、AIの進歩を活用して顧客と従業員の金融面の健全性を支えようとする、より大きな組織と提携するために、私たちの研究を活用することに依存します。
LMI世帯は“人”と直接やり取りして銀行を利用することにより関心がありますが、対面での支店へのアクセスは最も少ないのが現状です。このギャップは、支店の数や顧客サポート担当者の数を増やさなくても、LMIで暮らす世帯が求めるような個別化された支援をAIが提供できるという重要な機会を浮き彫りにしています。
ただし、より広い普及を促すには、LMIで収入を得ている人々が使うチャットボットに対して、より多くの信頼を得て、そして築いていく必要があります。その信頼の一部はチャットボット体験そのものに固有のものですが、また一部は、AI技術がより受け入れられ、全体としてセキュリティと品質が向上していくことで、業界全体として醸成されるものでもあります。
チャットボットと関わる人々の最大の懸念は、セキュリティとプライバシーです。一般に、人々は会話型AIが役に立つのか、データを保護するのか、あるいは自分の最善の利益に沿って行動するのかについて、信頼が欠けていると表明しています。ビジネスの世界では多くの人がAIの可能性にワクワクしていますが、LMIで暮らす人々は、まだ自分にとっての直接的な価値を示せていない新技術として、より懐疑的に見ている可能性があります。
透明なデータポリシー、安心感のあるブランディングやメッセージ、そしてバックアップとして人間のエージェントとのつながりを維持することは、すべて信頼を築き、そして獲得することに役立ちます。さらに、生成AIによって、口座残高や最近の取引といったチャットボットが提供している基本情報を超えて、役に立つ個別化されたやり取りを作り出せれば、その技術の価値を示す助けにもなります。
また、“獲得される信頼”という概念を強調することも重要です。目的は単に、人々にチャットボットを信じてもらうことではありません。そうではなく、その信頼が正当であるように、実際にチャットボットを設計することが目標です。