人工知能：皇帝の新しい衣装？金融サービスにおける採用

キャサリン・ウーラーは、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担当チーフストラテジストです。

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AIほど意見が分かれるテーマは少ない; ポジティブな見解では、人類の進歩の次のフロンティア、問題解決を模索する技術ソリューション、または最悪の場合、人類の終焉をもたらす可能性もある。

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を通じて支援してきた立場から、私はFS&I企業全体で革新が展開される様子を一望できる特権的な席にいる。

最初に、量的ヘッジファンドの間でAIへの導入が盛んであり、投資リターン向上のためにAIへの大規な投資を行っているほか、膨大なデータを活用できる保険業界も同様に、明確なユースケースと高いROIを正当化しやすい。

金融サービス企業は、AIが現在の形で市場に出る前から、ほぼ10年前から数学的モデリングや機械学習を行ってきたが、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、資産運用会社が大きな恩恵を受けるために積極的に導入している。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る。

さらに、多くのAIと称されるものは、単なる自動化の次の進化形にすぎない。

私たちは、あらゆるタイプの金融サービス企業でAIへの関心が高まっているのを見ているが、その潜在能力の大きさに基づき、導入の初期段階にあると考えている。さらに、ユースケースは非常に多様であり、一流の銀行と、例えば10支店の地域密着型の信用組合では、AIの展開方法は大きく異なる。

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、コンプライアンス部門よりもAI導入に前向きなことが多い。懸念事項としては、「ブラックボックス」的な性質、倫理的な展開に関する懸念、規制の不明確さなどが挙げられる。

しかし、早期導入と高い利用率を促す明確なパターンも浮かび上がっている。成功している企業は、AI導入のための強力な戦略を持ち、エクセレンスセンターを設置し、データの適切な状態を最初から整えることに注力している。これらは小さな取り組みのように見えるが、成功した革新の土台となる。

多くの場合、最初のユースケースはChatGPT、Co-pilot、Claudeなどの生産性向上ツールの導入であり、多くの同僚がAIの概念を受け入れる入り口となる。これらはしばしば「ゲートウェイドラッグ」と冗談交じりに呼ばれる。

文化的には、AIの導入は現状から大きく離れる可能性があり、効果的なリーダーシップチームは、組織の未来を見据えた準備を進めている。先見の明のあるHR戦略が不可欠であり、内部のAI能力と専門知識を構築し、必要なスキルや知識共有を促進することが重要だ。長期的には、AIによる効率化で役割が置き換えられる同僚の再配置についても計画を立てる必要がある。

AIの付加価値に関しては、すでに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、より広範に展開するかの選択が難しい状況だ。こうした新技術のベストプラクティスは、まだ模索段階にある。最初の段階では、多数の潜在的ユースケースの中から最大の価値を生むものを優先順位付けするのは圧倒されることもあり、インパクト、コスト、実現可能性、ビジネス全体の目標との整合性に基づいて、徹底的に選別する必要がある。

AIプロジェクトの評価には、適切なKPI、堅牢なデータ収集方法、明確な報告メカニズムを備えた測定フレームワークが必要だ。AIが日常業務の一部となったら、継続的な反復的改善の方針を持ち、リターンを最大化し、戦略的優先事項と整合させることが求められる。これは、多くの場合、高パフォーマンスなチームの文化的特徴でもある。

最近、私は規制当局とAIについて話す機会を得た。業界の円卓会議で、非常に不可解な質問が提示された：「AIが他の何よりも優れて解決できる問題は何か？」 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だろう。

AIについて戦略的に考え、適切かつタイムリーに展開できない企業は、著しい不利に立たされる。