投稿者
Jeromey Farmer
昨今、誰もがAIに関心を寄せているようだが、AIを利活用するための準備をどのように整えればよいかを考えることは、答えよりも多くの問題を提起することになるでしょう。
例えば、先日行われたアバナード アメリカ社の金融機関向けウェビナー「銀行業務におけるAIの準備」では、ある人から「AIの責任ある利用は、規制当局が銀行に義務付けるべきなのか、それとも金融機関が規制当局を主導すべきなのか」という質問を受けました。これは刺激的なテーマであり、別のブログで取り上げようと思います。しかし、規制当局がAIにどのように対応するかは、私たちの手に負えないことは確かです。
規制当局の行方を予測するよりも、銀行は自分たちがコントロールできることに集中すべきだ、というのが私の考えです。例えば、AIファーストのエコシステムで本当に成功するためには、銀行は自分たちの組織を整えなければなりません。実際、アバナードの生成AI準備に関する最新レポートによると、調査対象の経営幹部の92％は、自分たちの競争力を維持し、顧客の期待に応えるために、今後12カ月以内に生成AIファーストの運用モデルに移行する必要があると考えています。
ここでは、銀行が取り組むべき5つの重要な分野について紹介します。
1.「責任あるAI原則」を定義すること
銀行役員の10人に4人しか、完全なガイドラインを持っていないと報告しています。しかし、これはリスク許容度を理解し、コンプライアンスを遵守し、そして最も重要なこととして、AI技術に対する信頼と信 用を構築するための重要な要素です。組織は、AIの使命に根ざした責任あるAIの原則とポリシーを定 義する必要があります。
2. 独自データの準備を整えること
調査によると、56%の回答者が、外部エコシステムの成熟度が低いため、生成AIイニシアチブを加速す ることができないと考えています。これは、多くの金融機関で、クラウド プロバイダー、アナリティクス ベンダ ー、その他のニッチ プレイヤーによる、重複する技術やツールが事業部門をまたいで混乱した網の目のよ うに存在しているためです。これらのサイロ化と冗長性により、高度で有意義な方法で利用するための データが収集されなかったことがあります。銀行は、データの取得、改善、保護、展開に対して戦略的 かつ規律あるアプローチを取る必要があります。
3. 実験を行い、成功を測定する
データを準備したからといって、実験ができないわけではありません。アバナードの調査によると、銀行の CxO達は、顧客のオンボーディング、リスク、規制、コンプライアンスに関する要求の自動化、不正行為 の検出とセキュリティの抜け穴の自動修復の監視に取り組むユースケースに最も期待を寄せています。 今こそ、コンプライアンスに準拠した環境で小規模な試験運用を開始し、価値ある枠組みを構築し、 潜在的な影響を理解し、拡大するためのビジネスケースを評価する絶好の機会です。
4. 人材戦略を刷新すること
各業界の調査回答者の64％が、生成AIによって人間の役割が減るとは考えていません。むしろ、2024年末までに従業員数が9％増加すると予測しています。生成AIは職場を変革するため、組織内の人事は研修を早期に受講し、新しい役割、新しい働き方、人材戦略と採用に与える影響を理解する必要があります。また、最も効果的な方法でテクノロジーを活用するための準備が適切な時期に整うよう、AIリテラシー向上のための重要な取り組みを進めましょう。
5. スケールするためにDXパートナーを選ぶこと
強力なパートナーは、ユースケースを実現するためのデータとテクノロジーツールの評価と実装を指導し てくれます。知識豊富な人材が不足しているために概念実証の運用が思うように進まない組織にとっ て、DXパートナーは実装とスケール拡張の専門知識を持っています。また、トレーニングを含めた導入サポートなどを支援することもできます。
銀行は、これら5つの点に取り組むことで、生成AI時代の新たな競争環境下で大きく前進できるでしょう。
「金融業界のAI導入準備」の資料では、AIを正しく利活用できるよう導入準備に関する内容をより詳しくご案内しています。ぜひ一読ください。資料はこちら。
アバナードは、お客様の現状に合わせた最適なDXソリューションをご提供いたします。
金融機関のDXについて、ぜひご相談ください。