人工知能：皇帝の新しい衣装？金融サービスにおける採用状況

キャサリン・ウーラーは、FTSE上場のIT企業であるSoftcat plcの金融サービス部門の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く、肯定的な見解では人類の次なる進歩のフロンティア、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指摘されている。

Softcat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、AIへの投資を大きく進めているクォンタムヘッジファンドが強い採用を見せている。彼らは、より良いリターンを追求し、また、膨大なデータを活用できる保険業界も同様だ。どちらも明確なユースケースと高いROIを正当化できる。

金融サービス企業は、AIが現在の形で市場に出る前の約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。

AIに対する関心は、あらゆるタイプの金融サービス企業で非常に高いが、その潜在能力に基づき、実際の採用段階にはまだ到達していない。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の導入方法は大きく異なる。

私はしばしば、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、運営・財務部門は、コンプライアンス部門よりもAI導入に前向きな傾向があるのを目にする。懸念としては、「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、早期採用と高い利用レベル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といった生産性向上ツールの導入であり、これが多くの同僚にとってAIの概念を受け入れる入り口となる。時には「ゲートウェイドラッグ」と揶揄されることもある。

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、組織の将来性を確保しようとする。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を失った同僚の再配置についても考慮する必要がある。

AIの付加価値に焦点が当たるのは当然だが、数百の潜在的ユースケースを持つ銀行もあり、どれを実証実験に進め、より広範に展開するかの判断は難しい。新しい技術に関しては、ベストプラクティスもまだ形成途上だ。最初の段階では、多数のユースケースから最も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き、ROIを評価しながら選別する。

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、戦略的優先事項と整合させることが重要だ。これは高パフォーマンスチームの文化的特徴でもある。

最近、規制当局とAIについて話す機会を得た。業界のラウンドテーブルで、非常に困惑させられる質問が提示された：「AIが最も得意とする問題は何か？」。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、大きな不利に立たされる。