2025年およびその先の金融サービスにおける包括的なAIビジョン

金融サービス業界（FSI）は、AIが長い間現実である、ただのハYPEサイクルではなく、夢物語ではない領域です。分析とデータサイエンスが、不正検出、反マネーロンダリング（AML）、リスク管理などの分野に根付いていますが、業界は、ジェネレーティブAIベースのテクノロジーによって推進される、AIを搭載した別の波を先導することになります。

業界は、インターネットの採用やスマートフォンの導入に匹敵する、AI革命の瀬戸際に立っています。モバイルデバイスが新しいエコシステムや消費者行動を生み出したように、AI、特にGenAIベースのシステムは、仕事、顧客とのやり取り、リスク管理の方法を根本的に変えることになります。

変化の準備ができている組織は、セキュリティ、生産性、効率、顧客体験、収益の面で変革的な変化を経験することになります。ほとんどのデータ漏洩は、ユーザーの資格情報が侵害されたことが原因であるため、AIのセキュリティ戦略は、エンドユーザーの教育に注目するだけでなく、最新のPCプロセッサによって可能なデバイスレベルのエンパワーメントにも依存します。まず、FSIが先駆者的である理由を見てみましょう。

AIセクター

皮肉なことに、保守的な評判を持つFSIは、データを管理するための賢い新しい方法を見つけることに常に先駆者的でした。特に、大量のデータを管理する必要があります。これは、FSIで生成される大量のデータが、恒久的なボリューム、バラエティ、速度の課題を提起し、厳格な規制環境が、AIを歓迎する強力な理由となるためです。

イノベーションとリスクのバランス

各業界は、AIの実証プロジェクトの後に生じる、苛立たしいパラリシスを理解するでしょう。多くの興奮する実験ですが、ROIはどこにあるのでしょうか？AIの実装は、以下のような多くの心配をもたらします。

• どこから始めるか
• 戦略的アプローチの欠如（AIのためのAI）
• データの7つのV（ボリューム、バリディティ、有効性、価値、速度、変動性、変動性）
• スキルセットのギャップと人材不足
• 進化するサイバーセキュリティリスクの管理
• AIとGenAIに関する進化するコンプライアンス法の遵守（国や地域によって異なる）
• さまざまなソースからの単純または複雑なデータの統合（特にレガシーシステム、データシロ、幻覚）
• 透明性、説明可能性、公平性/偏りの欠如の確保
• 顧客のデータプライバシーと従業員の抵抗に関する信頼
• 顧客データと機密取引戦略の外部への漏洩（例：ChatGPTは、一部の大手機関では禁止されている）
• 低性能のハードウェアとデバイス
• データの通貨
• ガバナンス
• 置き換えの恐怖
• オンプレミス、ハイブリッド、パブリッククラウドのバランス

セキュリティに根ざしたAI

業界がAIの採用に意欲を持っている場合、セキュリティ、特にサイバーセキュリティとデータ保護への懸念も持っています。

精度、説明可能性、透明性に加えて、セキュリティは、ビジネスプロセスにおけるAIの統合の基盤です。これには、世界中のさまざまなAI規制（EU AI法、デジタル運用耐性法（DORA）、米国の分散モデル、GDPRなど）に従うこと、データプライバシーと情報セキュリティを確保することが含まれます。従来のITシステムとは異なり、AIソリューションは、責任ある、倫理的、信頼できるものとなるためには、強力なガバナンスと堅牢なセキュリティ対策に基づいて構築される必要があります。

ただし、FSIにおけるAIの統合は、新しい攻撃ベクトルをもたらします。サイバーセキュリティ攻撃、データ汚染（AIモデルに使用されるトレーニングデータの操作により、不正確または悪意のある出力が生じる）、モデル逆転攻撃（攻撃者がAIモデルの応答から機密情報を推測する）、およびAIモデルを欺くために設計された悪意のある入力などです。

責任あるAI

責任あるAIは、AIツールの開発と実装において不可欠です。テクノロジーを活用する際に、AIが法的、倫理的、公平、プライバシーを保ち、説明可能で安全であることが重要です。これは、透明性、公平性、説明責任を優先するFSIにとって不可欠です。

組織が遵守すべき責任あるAIの6つの柱は以下のとおりです。

1. 多様性と包括性 – AIが多様な視点を尊重し、偏見を避けることを保証します。
2. プライバシーとセキュリティ – ユーザーデータを堅牢なセキュリティとプライバシーメジャーで保護します。
3. 説明責任と信頼性 – AIシステム/開発者が結果に対して責任を負います。
4. 説明可能性 – AIの決定をすべてのユーザーが理解しやすくアクセスできるようにします。
5. 透明性 – AIのプロセスと意思決定に対する明確な洞察を提供します。
6. 持続可能性 – 環境と社会への影響を最小限に抑え、社会的利益を促進します。

ITの役割の再考

従来の世界では、これらの課題に応えるために、ITシステムを強化します。トランザクション処理、データ管理、バックオフィスサポート、ストレージ容量などです。しかし、AIがテクノロジースタックに浸透するにつれて、ゲームは変わります。AIはソフトウェアを超え、新しい運用方法を生み出します。

したがって、ITチームは、データの管理者だけでなく、ワークフォースのデジタルアドバイザーとなり、ルーチンタスクの自動化、AI駆動ソリューションの統合、データの活用を支援し、生産性と効率性を向上させ、必要なパーソナルプロセッシングパワーを提供します。AIを搭載したスマートデバイス、最新の高速プロセッサを搭載したAI PCは、ユーザーの行動に基づいてニーズを予測し、クラウドと共有しない限りデータをプライベートに保ちます。また、今日のAI PCは、NPUs（ニューラルネットワークプロセッサ）などの新しい処理機能を提供し、AIタスクをさらに加速し、セキュリティ保護を強化します。

今日のAI

今日、業界全体に影響を与える、興奮するAIのユースケースを見ています。しかし、まず、企業は、スケーラブルで、セキュアで、持続可能なAIアーキテクチャを構築する必要があります。これは、従来のIT資産を構築することとは異なります。これには、部門リーダーシップ、インフラストラクチャアーキテクチャ、運用、ソフトウェア開発、データサイエンス、ビジネスラインなど、さまざまなステークホルダーからのチームベースのアプローチが必要です。ユースケースには以下が含まれます。

• シミュレーションとモデリング：予測シミュレーション、ディープラーニング、強化学習を使用して、レコメンデーションをパーソナライズし、サプライチェーンを改善し、意思決定、予測、リスク管理を最適化します。
• 不正検出とセキュリティ：AI駆動のパターン認識アルゴリズムを使用して、異常を検出し、不正検出を自動化し、KYC（顧客認証）コンプライアンスチェックを強化し、セキュリティを強化します。
• スマートブランチとスマートビルディングの変革：AIを搭載したキオスクとエッジアナリティクスを使用して、カスタマイズされた顧客体験（同時多通訳など）を作成し、プライバシーを確保し、スマートカメラで支店の安全性を向上させます。
• プロセス自動化：AIを使用して、財務報告、記録の照合、ローン処理、顧客サービスなどの繰り返しタスクとワークフローをストリームライン化し、コンプライアンスとセキュリティを確保します。
• プロセスの再構築：AIは、単純なデジタル化を超えて、真正にインテリジェントなワークフローを作成する機会を提供します。
• AIオペレーションズ：AIテクノロジーを使用して、インフラストラクチャワークフローを自動化し、プロビジョニングと問題解決を加速します。
• カスタマーサービス：AIを使用して、24/7のサポート、即時レスポンス、パーソナライズされた体験、効率的な問題解決を提供します。
• デューデリジェンスの加速：デューデリジェンスプロセスを大幅に加速し、契約分析やM&Aの一環として、潜在的なシナジーとリスクを特定します。
• コンプライアンス：規制チェックを自動化し、正確性を確保し、リスクを最小限に抑え、レコードを効率的に最新の状態に保ちます。
• 富裕層向け財務管理とパーソナルウェルスアドバイザー：顧客に適した金融製品を提供し、パーソナライズされた投資アドバイスを提供して、顧客満足度と運用効率を向上させます。
• エネルギー節約：データセンターとデバイスのAI最適化を使用して、パワー管理を改善し、エネルギー消費を削減します。
• デジタル従業員：AIを使用して、タスクとプロセスの自動化を可能にし、従業員が監督するエージェントを実現します。

前進する道筋

2025年、AIの変革的な力は、AIが何ができるかだけでなく、どのように展開するかにもあります。スケーラブルでセキュアで持続可能なAIエコシステムを構築するには、リーダーシップ、インフラストラクチャ、運用、開発チーム間のコラボレーションが必要です。業界がAIを採用するにつれて、予測シミュレーション、不正検出、プロセス自動化、パーソナライズされた顧客体験など、ワークフローを再構築し、コンプライアンスを強化し、エネルギー効率を推進します。AIは、単なるツールではなくなり、インテリジェントなイノベーションと持続可能な成長の基盤となります。