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はまだまだ道半ばです — 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に積極的でなかった人々からの信頼獲得が重要です。

FinTech Weeklyでは、低・中所得層（LMI）家庭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明らかになったのは、LMIユーザーはチャットボットのようなツールには前向きだが、実際に彼らの役に立つ体験を待ち望んでいるという明確な緊張感です — それは、他者のために再パッケージされた機能ではなく、彼らに本当に役立つ体験です。

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、サービスの対象外となるコミュニティにとってAIを効果的かつ安全に活用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の最近の協力により、AIがLMI家庭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グループのニーズや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、クレジット構築、予算管理、債務管理の機能を求めています。

*   回答者は、チャットボットとともに判断を求めない空間を重視しており、顔を合わせた場合に伴う恥や自己意識を気にせずに敏感な金融質問をでき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、特にサービス対象外の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、これらの家庭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持たせ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主な目的はアカウント情報の取得や問題解決です。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、口座の開閉にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、私たちの調査では、こうした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。これらの機能に焦点を当ててチャットボットを開発すれば、利用頻度や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することも可能です。

4.  ブラック、ラテン系、女性主導の家庭にとって、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確実に反映させる意図的な努力が必要です。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ると見ています。

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。例を挙げると：

*   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、信頼を高めることができます。
*   関与を促進：ツールの機能や利点を明確に伝え、何ができるのかを理解させることが重要です。また、「インテリジェントな積極性」を追求し、適切なタイミングで役立つチャットボットを自然に呼び出す仕組みを導入します。過剰なプッシュや攻撃的なアプローチはスパムのように感じられるため避けましょう。
*   価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な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をオン・オフできるようにし、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」機能も設けます。
*   アクセシビリティ向上：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について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、金融推奨の個別性と適合性です。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、投資や個人資産管理など、従来はアクセスできなかった支援やツールを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、金融機関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、金融の健全性に関する基本的な指標を追跡します。また、チャットボットとのやり取りの経験も調査し、信頼度の向上や、金融福祉向上に役立つ商品への関心増加を確認します。アドバイスを受けた後に行動に移ったかも重要な指標です。

また、チャットボットを利用するグループとそうでないグループを比較する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。顧客対応のコパイロットとして人間の担当者を活用するのも効果的です。必要なときにライブの人間にアクセスできることで、信頼と体験が向上します。

会話型AIを使えば、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、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可能性は何ですか？

生成AIは、会話型AIの次の進化形であり、より人間に近い支援を提供し、個別かつ状況に応じたエンゲージメントを実現します。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、これをスケールし、個別支援を提供できる仕組みを作ることが大きなチャンスです。

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多いですが、より高度なサポートを提供できる可能性は非常に魅力的です。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をリードできるでしょう。

具体的な機会としては、個別のニーズに合わせた総合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、従業員の福利厚生制度をナビゲートするための情報提供や指導を行う会話型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、金融サービスにおけるAIの責任ある利用をどのように形作ると考えていますか？

従来、技術の設計は高所得層の消費者の採用を促進することに偏り、LMI層のニーズを見落としてきました。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焦点を当てています。AIの拡大において、これらのニーズを早期に把握し、研究を進めることが急務です。

現状、こうしたテーマに関する研究や導入はまだ少なく、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、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規模拡大にかかっています。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手組織と連携し、インクルーシブな設計を広めることです。

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というギャップがあります。これは、AIがLMI層の求める個別支援を提供しつつ、支店やサポートスタッフの増加を必要としない大きなチャンスです。

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、構築していく必要があります。これは、チャットボット体験に特有の問題もあれば、AI技術全体の安全性や信頼性の向上に伴う業界全体の変化もあります。

チャットボットに関する最大の懸念は、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です。多くの人は、AIの潜在能力に期待しつつも、その価値や安全性に懐疑的です。

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。さらに、アカウント残高や取引履歴などの基本情報だけでなく、より有用で個別化されたやり取りを生成AIで行うことも、技術の価値を示す一助となります。

また、「信頼は獲得されるもの」という考え方も重要です。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。