ChatGPTが金融へやって来るので、リスクとリワードについて話そう

ChatGPTの発売は世界を騒然とさせた。発売から5日で100万ユーザーを獲得し、2ヶ月で記録を樹立した。100万ユーザーに達するまで、TikTokには9ヶ月、Instagramには2.5年かかった。

発売以来、生成的なAIはほぼすべての業界、金融を含む、で高まりを見せている。BloombergGPTは3月下旬に発表され、その機能にはセンチメント分析、リスク評価、不正検出、文書分類など、金融NLPタスクが含まれる。

パンドラの箱が開けられた今、戻ることはできない。生成的なAIとLLMが金融部門でより重要な役割を果たすことになり、投資の専門家が新しいポジションにシフトする可能性が高い。プロンプトエンジニアリングとコンテキスト分析に重点を置くことになるだろう。

変化は避けられないので、論理的な次のステップは、潜在的なリスクを調べ、軽減する方法を検討することである。

リスク：確認バイアスとマシンの「専門知識」への過度の依存

現在、金融市場は深刻な変動に直面しており、鉄の胃を持たない投資家は動き症を感じている。ここで、AIに大きく依存する金融アドバイザーの一団が投資アドバイスを提供することを考えてみよう。

私たちが知っているように、AIはバイアスに敏感である。また、人間の性質上、マシン、特に高度に知能を持つマシンに過度に信頼する傾向がある。このバイアス – 「マシンヒューリスティック」– は、専門家がAIの予測に過度に依存し、自分の知識や経験と照合しない場合、簡単に制御を失う可能性がある。

現在のChatGPTは基本的にあなたが何を言っても同意するので、人々がChatGPTに金融市場について、不明確、部分的、または誤った情報に基づいて質問する場合、彼らはその考えを確認する答えを受け取ることになる。間違っている場合でもである。これがどのようにして災害につながるかは簡単に想像できる。人間のバイアスや怠慢な事実確認が加わると、状況はさらに悪化する。

リワード：効率、生産性、リスク管理、顧客満足度の向上

ヘッジファンドのCitadelや金融の大手であるMorgan Stanleyはすでにこのテクノロジーを知識リソースとして受け入れており、それはルーティンワークのようなデータの整理やリスク評価を非常にうまくこなすからである。投資プロフェッショナルのツールボックスに組み込まれると、金融マネージャーがより短時間でより良い決定を下せるようになり、専門知識を駆使して仕事を楽しむことができるようになる。

また、金融データをリアルタイムで分析し、不正な取引を特定し、損失を防ぐための即時の措置を講じることができる。伝統的な方法ではこれらの不正パターンを検出することは困難または不可能である。米国の金融機関だけが2022年に$4.5億の損失を被っているので、これは銀行にとって大きなリワードである。

さらに、生成的なAIにより、スマートなバーチャルアシスタントが24時間365日、パーソナライズされた効率的な顧客サービスを提供できる。例えば、インドのTata Mutual Fundは、会話AIプラットフォームのHaptikと提携して、顧客が基本的な口座に関する質問や金融アドバイスを受けられるチャットボットを作成し、70%のコールボリュームの減少と顧客満足度の向上につながった。

リスク：不十分なコンプライアンス規制

GPTの驚くべき力はまだ相対的な幼少期にある。未来は、現在私たちが想像できない能力を持つバージョンを見せることになるだろう。このため、公平で倫理的な使用を保証するための厳格で包括的な規制フレームワークを世界のコミュニティが確立する必要がある。そうでない場合、偏ったデータの結果として差別的な慣行が生じる可能性がある。

現在、一貫したコントロールは不足しており、企業や国はこのテクノロジーをどのように扱い、制限をどの程度厳しくするかを決めようとしている。例えば、金融、ヘルスケア、政府などの機密性の高いデータを扱う業界では、多くの組織がChatGPTの使用を完全に禁止している。Amazon、Verizon、JPMorgan Chase、Accenture、Goldman Sachsがその例である。このような全面的な禁止である。

より大きなスケールでは、国も規制の迷走に陥っている。ドイツやイタリアのように、一時的な禁止を課している国もある。データ保護規制の違反の可能性があるためである。既に報告されているデータ漏洩もある。

不幸ながら、規制当局はすでにこのテクノロジーに関する法的フレームワークの開発で遅れをとっている。しかし、規制が整うと、GPTがすべての業界で普及することになるだろう。

リワード：より良い規制はより速い採用につながる

GPTテクノロジーに対するコントロールの欠如は、より広範な採用のための大きなボトルネックである。現在は流行りの新奇なものとして見られているが、使用に関する包括的なルールやガイドラインがなければ、長期的な企業戦略の一部として真剣に見ることはできない。

世界のコミュニティが適切なフレームワークを開発し、実施すると、企業はこのテクノロジーに投資することをより安心できるようになり、サイバーセキュリティを重視するヘルスケアや政府のような業界でも、幅広いユースケースが開拓されることになる。

リスク：金融市場へのアマチュアの氾濫

先ほど、生成的なAIは入力に基づいて出力を生成するという問題について触れた。業界のベテランがデータを入手する際に少し怠慢になるというよりも、この問題はより広範な影響を持つ。少なくとも業界のベテランは、与えられたデータを背景やスキルでコンテキスト化するために必要なバックグラウンドとスキルを持っている。ChatGPTを使用することでプロフェッショナルアドバイザーを装うアマチュアとは異なり、実際の専門知識や正式なトレーニングが不足している。

自分で投資することは悪いことではない。特に金融市場を探索したり、リスクを自分で負って実験したりすることが楽しめる場合である。しかし、問題は、これらの比較的無資格の人々がAIのおかげで自分勝手なプロフェッショナルであると信じ、実際の専門家よりも優れていると考え始めることである。彼らの実際の経験や正式なトレーニングの欠如は、短期的には混乱をもたらし、実際のプロフェッショナルに余分なストレスを与えることになるだろう。

リワード：ChatGPTはプロフェッショナルの長期的な評判を高め、金融アドバイスを民主化する

ここでの良いニュースは、実際のベテランが一時的に混乱した市場を切り抜けることができれば、人々がChatGPTから聞くことができるような一般的なアドバイスに飽き、素人アドバイザーが市場から去るのを待つことができる。そうすれば、専門家のアドバイスを求めるクライアントを、実際の専門家が引き受けることができる。実際の結果をもたらすことができる人に顧客が集まることになる。

また、ChatGPTは金融リテラシーのギャップを埋め、プロフェッショナルアドバイザーにアクセスできない人々が基本的な投資戦略を学ぶのを助ける役割を果たすことができる。基本的な投資アドバイスを生成する能力により、金融教育をよりアクセスしやすくすることが可能になる。現在、世界のコミュニティでは3人に1人が金融リテラシーを持っているに過ぎない。