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、コモンウェルスの上級副社長です。

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金融AIはまだ長い道のりを歩んでいます — 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、従来は最前線に立たなかった人々からの信頼です。

FinTech Weeklyでは、私たちはコモンウェルスの活動を追っています。これは、低所得・中所得（LMI）世帯の金融安全性を構築することに焦点を当てた非営利団体です。彼らの現地調査を通じて明らかになったのは、明確な緊張感です：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、実際に彼らに役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、彼らのために作られた体験です。

今週は、さらに深く掘り下げました。

コモンウェルスの上級副社長、ポーラ・グレイコと話し、 underserved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を、革新だけではなく語っています。

包摂的な金融技術がどのように見えるべきか、そしてそう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。

以下に全文インタビューを掲載します。

2.  コモンウェルスとJPMorgan Chaseの最近の協力は、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をもたらしました。この調査から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の巨大な可能性を明らかにしています。これらは、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ガイダンスやサポートを提供できるのです — ただし、その設計がこのグループのニーズと視点を考慮して慎重に行われている場合に限ります。

二つの重要な発見：

*   顧客はチャットボットを、自身の金融状況を改善するための前向きなツールと大きく捉えています。私たちのデータでは、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。調査はまた、低〜中所得層の(LMI)が信用構築、予算管理、債務管理の機能を求めていることも示しました。

*   回答者は、チャットボットとともに判断を求める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を価値あるものと考えています。これは、対面で人間の担当者と話す場合と比べて安心感をもたらします。

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 underserved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、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のは、主に口座情報の取得や問題解決のためです。私たちの全国調査では、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への需要は存在します。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、迅速に対応できるよう支援できます。

4.  AI駆動の金融ツールが黒人、ラテン系、女性主導の世帯にとって公平かつ効果的であることを保証する上で、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の重要性を認識しており、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可能性があります。

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、「Financial AI for Good Guide」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策定したものです。

このガイドは、4つの主要な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：調査回答者の大半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。ここでは、銀行が取っているデータ保護策について事前に伝えることや、ユーザーに保存データの管理権を持たせることが重要です。
*   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出現し、過剰なプッシュやスパムのように感じさせない工夫をします。
*   価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的支店のアクセス制限を補うために、チャットボットが小さな操作を完結させる役割を果たせるようにします。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・オフを切り替えられるようにし、残高が一定以下になった場合に自動移動を停止する「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、モバイル対応の機能を提供します。調査では、回答者の半数以上がモバイルからのアクセスを好むことが示されました。

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す。今後も研究を続け、LMI層の金融福祉向上における効果について証拠を積み重ねていきます。

7.  AI駆動の金融ツール導入にあたり、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顧客層にどう役立てるか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、金融推奨の個別性と関連性です。正確な情報を提供し、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、投資ツールや個人財務管理など、従来はアクセスできなかったアドバイスやツールをLMI層に提供する絶好の機会です。これらは個別にカスタマイズ可能であり、LMI層の特有の状況に合わせて調整できます。これは、金融提供者にとって顧客基盤拡大の大きなチャンスです。

8.  金融機関は、AI駆動ツールのユーザーの金融安全と福祉への実際の影響をどう測定すればよいですか？

基本的な金融福祉の指標として、貯蓄増加、借金減少、信用スコアの向上があります。

また、チャットボットとのやり取りの経験を調査し、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測ることもできます。アドバイスを受けた後に行動に移ったかも重要です。

異なる消費者グループ間でチャットボットを使うグループと使わないグループを比較するA/Bテストも有効です。

9.  金融サービスにおける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一つの方法は、適切なタイミングで人間がアクセスできる体制を整えることです。これには、顧客対応の担当者がコパイロットを活用することも含まれます。必要なときにライブの人間にアクセスできることは、信頼と体験の向上につながります。

会話型AIを使えば、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良質に対応でき、また、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。

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と話しているのか、実在の人間と話しているのか」を明示することが重要です。

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の次の進化を示し、より人間に近い支援を提供します。多くの金融チャットボットは、現状では決定木構造に基づくもので、スケールでパーソナライズされたサポートを提供するには限界があります。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、これを超えて、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です。

信頼の獲得と信頼性の向上は、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、それでも、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。

具体的な機会としては、個別のニーズに合わせた包括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、従業員の福利厚生システムをナビゲートする情報やガイダンスを提供する会話型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の役割は、今後の金融サービスにおけるAIの責任ある利用の形成にどのように進化しますか？

歴史的に、新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てきました。私たちの「Emerging Tech for All（すべての人のための新技術）」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、これらのニーズをスケールさせることが急務です。

この分野での研究や採用はまだ少なく、私たちがインタビューした一部の提供者は、より大規模な調査を求めており、その証拠をもとに内部での設計推進を図りたいと考えています。私たちは、LMI層の金融福祉を支援し、未開拓の消費者層に向けた設計のビジネスケースを示すために、実証的な研究や現場テストを推進しています。

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、主要な金融機関がこれらの知見を規模拡大にどう活かすかにかかっています。私たちにとっては、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が鍵です。

12.  AIを活用しつつ、顧客との信頼と透明性を維持しながら、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、支店やサポートスタッフの増加を必要としない大きな機会です。

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、データを守るか、最善の利益を追求するかについての信頼が低いです。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必要があります。

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エージェント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、今日のチャットボットが提供する基本情報を超えた、より有用でパーソナライズされたやり取りを生成AIで実現すれば、その価値も示せるでしょう。

また、「獲得した信頼」の概念を強調することも重要です。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。