金融サービスにおける生成型 AI の 10 のユースケースと実際の例

金融業界の驚くべき精度と成長について考えたことがありますか? それは、エラーが最小限に抑えられ、正確さが最も重要であり、進歩が絶え間ない領域です。 しかし、舞台裏で実際に何が起こっているのでしょうか? そうですね、ジェネレーティブAIです。

金融における生成 AI は、この分野におけるイノベーションの貴重なツールとなっており、金融業務の実施方法やサービスの提供方法を​​再定義する利点をもたらしています。

金融機関への統合により、効率、意思決定、顧客エンゲージメントが大幅に向上します。 Generative AI は、反復的なタスクを自動化し、ワークフローを最適化することで、業務を合理化し、エラーを減らし、コストを削減し、最終的に企業の収益を向上させます。

上の表は、金融サービス分野の生成 AI が 2022 年から 2032 年にかけて 28.1% の CAGR で成長すると予想されていることを示しています。この成長軌道により、金融分野の生成 AI の市場規模は 2032 年までに 94 億 8,000 万ドルを超えると予想されます。

市場規模の拡大は、企業が Generative AI への投資に資金を提供できる重要な機会を明らかに示しており、企業がその革新的な機能を活用して、成長とイノベーションの新たな道を切り開くことが可能になります。

このブログでは、ユースケース、実世界の例などを含め、金融分野における生成 AI のさまざまな側面を詳しく掘り下げていきます。 それでは、さっそく詳細を見ていきましょう。

金融における生成 AI: 徹底した調査

金融分野では、Generative AI は金融機関にとって無視できないツールとなっています。 比類のない機能で業務と意思決定のプロセスを変革します。

革新的なテクノロジーはビジネスを大きく向上させる可能性を秘めています。 Deloitte のレポートによると、生成 AI の進歩により、ビジネスの生産性の伸びが 1.5 パーセント ポイント向上する可能性があります。 したがって、金融企業は生成 AI をプロセスに統合することで、生産性と収益が大幅に向上する可能性があります。

このレポートでは、Generative AI が状況認識と人間のような意思決定機能を導入することで企業および財務のワークフローをどのように強化し、従来の作業プロセスに革命を起こす可能性があるかについても詳しく述べています。 これらの進歩は、人間の脳のニューロンの構成にヒントを得た深層学習アルゴリズムを利用する基礎モデルによって可能になりました。

さらに、BCG のレポートによると、グローバル企業の財務部門は、ChatGPT や Google Bard などの AI ツールの変革の可能性を受け入れています。 これらのツールは財務部門の仕事の未来を再構築し、プロセスに革命を起こし、効率を高め、イノベーションを推進すると期待されており、CFOはその影響を微妙に理解する必要があります。

Generative AI の金融業務への統合は S 字曲線の軌道を描くと予想されており、大きな成長の可能性を示しています。

現在、財務チームは、特にテキストの生成や調査などの分野で、プロセスを合理化するための Generative AI の機能を積極的に研究しています。

今後を見据えて、Generative AI は中核業務に革命をもたらし、金融分野におけるビジネス パートナーシップを再構築する態勢を整えています。 さらに、従来の AI 予測ツールと連携して、財務機能の能力と効率を向上させることが期待されています。

こちらもお読みください: 金融における AI の変革的影響

金融分野におけるトップの生成 AI ユースケース

Generative AI と金融の融合は最先端の融合を表しており、洗練されたアルゴリズムを通じて従来の金融慣行を変革します。 金融におけるジェネレーティブ AI の使用には、リスク評価、アルゴリズム取引、不正行為検出、顧客サービスの自動化、ポートフォリオの最適化、財務予測など、幅広いアプリケーションが含まれます。

FinTech における Generative AI が活用され、ビジネスを向上させるさまざまな方法を詳しく掘り下げてみましょう。

規制コード変更のコンサルティング

金融分野の生成人工知能は、膨大な量の規制データを分析し、規制コードの変更に効率的に適応する方法に関する洞察を組織に提供します。 複雑な規制要件を解釈することで、企業はコンプライアンスを維持し、規制リスクを効果的に軽減できます。

カスタマイズされた財務上のアドバイス

生成 AI と金融が融合して、カスタマイズされた財務アドバイスを提供し、高度なアルゴリズムとデータ分析を活用して、個人や企業にパーソナライズされた推奨事項と洞察を提供します。 このカスタマイズされたアプローチにより、顧客満足度が向上し、個人が投資、貯蓄、財務計画について十分な情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

財務書類の効率的な検索と合成

金融における生成人工知能は、さまざまなソースから関連情報を自動的に抽出することで、財務文書の検索と合成のプロセスを簡素化します。 この機能により、包括的な洞察が得られるため、財務アナリストの時間が節約され、意思決定が向上します。

自動化された会計プロセス

生成 AI は、データ入力、照合、金融取引の分類などの日常的な会計タスクを自動化するのに非常に有利です。 手動の労力を削減し、エラーを最小限に抑えることで、財務記録管理の効率と精度が向上します。

効率的な財務レポートの作成

生成 AI は、複数のソースからのデータを合成し、構造化された形式で表示することで、財務報告書を作成するプロセスを合理化する可能性があります。 これにより、企業は利害関係者、規制当局、投資家向けにタイムリーかつ正確なレポートを作成できるようになります。

不正行為の検出とデータプライバシーの確保

金融における生成 AI の効果的な応用の 1 つは、不正行為の検出とデータ セキュリティです。 生成 AI アルゴリズムは、金融取引における不正行為を示す異常やパターンを検出できます。 さらに、堅牢な暗号化技術を実装し、機密の財務情報へのアクセスを監視することで、データのプライバシーを確​​保します。

(こちらもお読みください: 銀行業務における AI – 銀行における人工知能の使用方法)

ポートフォリオおよびリスク管理ソリューション

金融における生成人工知能は、過去のデータ、市場動向、リスク要因を分析することにより、高度なポートフォリオの最適化とリスク管理を可能にします。 金融機関がデータに基づいて意思決定を行い、リスクを最小限に抑えながら収益を最大化できるように支援します。

アルゴリズム取引戦略の実装

生成 AI アルゴリズムは、市場データを分析し、収益性の高い取引機会を特定することにより、アルゴリズム取引戦略を開発および実装します。 これにより取引効率が向上し、トレーダーはリアルタイムの市場変動を活用できるようになります。

税務プロセスの最適化

Generative AI は、税法、規制、財務データを分析して税務計画と報告を最適化することで、税務コンプライアンス プロセスを自動化します。 これにより、企業は税法を遵守しながら納税義務を最小限に抑えることができます。

顧客感情分析

生成 AI は、ソーシャル メディア、アンケート、顧客サポートのやり取りなど、さまざまなソースからの顧客フィードバックを分析して、金融商品やサービスに対するセンチメントを測定できます。 金融機関は、顧客の感情を理解することで、顧客のニーズや好みに合わせてサービス内容やマーケティング戦略を調整できます。

信用リスク評価

金融における生成 AI の顕著な用途の 1 つは、信用リスク評価です。 生成 AI アルゴリズムは、信用履歴、財務諸表、経済指標などの多様なデータソースを分析して、個々の借り手や企業の信用リスクを評価できます。 これにより、貸し手はローンの承認、金利、与信限度額に関して、より正確で情報に基づいた意思決定を行うことができ、最終的にデフォルトリスクを最小限に抑え、ローンポートフォリオを最適化することができます。

財務向けチャットボットと仮想アシスタントの開発

生成 AI は、パーソナライズされた顧客サポートを提供し、質問に答え、日常的な財務タスクを実行するチャットボットと仮想アシスタントを強化します。 これらの AI 主導のアシスタントは、顧客エクスペリエンスを向上させ、金融機関と顧客間のやりとりを合理化します。

金融サービスにおける生成 AI の実例

業界のトップ企業が銀行や金融分野でジェネレーティブ AI の力をどのように活用して、アプローチに革命を起こし、顧客エクスペリエンスを向上させ、収益性を向上させているかを詳しく見てみましょう。

詳細な調査を通じて、金融における生成型人工知能の楽観的な影響を明らかにします。

JPモルガン

世界有数の金融機関である JPモルガン・チェースは、最先端の AI テクノロジーへの積極的な投資を通じて、イノベーションへの強い取り組みを示しています。 これらの進歩の中でも、Generative AI は、ブランドが運営のさまざまな側面を向上させるために活用する極めて重要なツールとして際立っています。

リスク管理フレームワークの洗練から取引戦略の強化、顧客サービス体験の向上まで、Generative AI は JPモルガンのエコシステム内で多面的な役割を果たします。

ゴールドマン・サックス

投資銀行業務と資産管理における優れた能力で知られるゴールドマン・サックスは、Generative AI を含む AI および機械学習テクノロジーの変革の可能性を受け入れてきました。

ゴールドマン・サックスは、Generative AI を取引業務に組み込むことで、投資戦略を最適化し、リスク管理プロトコルを改善し、市場動向を先取りすることに努めています。

モルガン・スタンレー

ウェルスマネジメントと金融サービスの有力企業であるモルガン・スタンレーは、競争力を強化するために AI を活用したイノベーションを模索する最前線に立っています。 モルガン・スタンレーは、Generative AI の活用に重点を置き、不正検出機能を強化し、ポートフォリオ管理プロセスを最適化し、顧客に個別の財務アドバイスを提供することを目指しています。

複数の生成 AI モデルによる金融分野での業務の発見

FinTech 業界はイノベーションによって成長し、アプローチを強化して収益性を高めるための新しい方法を常に模索しています。 生成 AI モデルは、この進歩の探求において極めて重要な役割を果たし、金融企業が目標を達成するために活用するさまざまな貴重なツールやテクニックを提供します。

これらの各モデルを詳しく掘り下げて、それらが FinTech セクターの成功にどのように貢献しているかを探ってみましょう。

変分オートエンコーダー (VAE)

VAE は、画像やテキストなどの高次元データのエンコードとデコードを学習するニューラル ネットワーク アーキテクチャです。 これらは、現実的で多様な出力を生成するために広く使用されています。

敵対的生成ネットワーク (GAN)

GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つのニューラル ネットワークで構成されており、これらは競争的にトレーニングされます。 GAN は、リアルな画像、ビデオ、その他の形式のデータの生成に優れています。

自己回帰モデル

自己回帰移動平均 (ARMA) や自己回帰統合移動平均 (ARIMA) などの自己回帰モデルは、過去の観測に基づいて時系列の将来の値を予測します。 これらは、時系列予測タスクによく使用されます。

変圧器モデル

OpenAI の GPT (Generative Pre-trained Transformer) シリーズのような Transformer モデルは、データ シーケンスをより効果的に処理できるセルフアテンション メカニズムに基づいています。 これらのモデルは多用途であり、テキスト、画像、その他の種類のデータを生成できます。

深層強化学習 (DRL) モデル

DRL モデルは、深層学習と強化学習技術を組み合わせて、複雑な動作を学習し、一連のアクションを生成します。 これらはロボット工学やその他の動的環境でよく使用されます。

ピクセルCNN

PixelCNN は、高解像度の画像をピクセルごとに生成するために特別に設計された自己回帰モデルの一種です。 隣接するピクセル間の空間依存関係をキャプチャして、リアルな画像を作成します。

フローベースのモデル

フローベースのモデルは、一連の可逆変換を通じて単純な確率分布をより複雑な確率分布に変換する生成モデルです。 これらのモデルは、画像生成、密度推定、およびデータ圧縮タスクに使用されます。

正規化フローを使用した変分オートエンコーダー (VANF)

VANF は、変分オートエンコーダー (VAE) と正規化フローの長所を組み合わせて、複雑なデータ分布から高品質で多様なサンプルを生成します。 正規化フローを利用して複雑な潜在空間分布をモデル化し、サンプル品質の向上を実現します。

Generative AI を金融業務に組み込む方法 – 重要なステップ

金融サービスに生成 AI を統合するために必要な全体的かつ戦略的なアプローチを詳しく理解してみましょう。 システム的な方法論を包括的に理解し、信頼できる開発会社と提携することで、企業は Generative AI の変革の可能性を効果的に活用して、イノベーションを推進し、目標を達成できます。

ニーズの評価と目標

まず、金融プロジェクトの複雑さを深く掘り下げるための包括的な調査フェーズを開始します。 これには、目の前の課題と目標を正確に特定して定義するための細心のニーズ評価の実施が含まれます。

データの収集と準備

データ収集フェーズでは、さまざまなソースから財務データを包括的に収集します。 次に、データを注意深くクレンジングおよび前処理して、エラーを除去し、形式を標準化します。 関連する特徴を追加してデータセットを拡張し、その豊富さと多様性を強化します。 データの整合性を維持するために、これらのプロセス全体で法規制への準拠を確保します。

モデルの開発と実装

堅牢なデータセットを手に入れたら、金融プロジェクトに特化した生成 AI モデルの開発と実装に着手します。 この段階には、特定された課題に対処し、定義された目標を達成するための適切なアルゴリズムと方法論の導入が含まれます。

テストと検証

モデル開発が完了したら、厳密なテストと検証のプロトコルを確立します。 これには、金融のさまざまなユースケースやシナリオにわたって、生成 AI モデルを徹底的にテストすることが含まれます。 導入前にモデルの堅牢性を確保するために、潜在的な欠点や矛盾を特定して対処します。

ソフトウェアワークフローへの統合

ソフトウェア エンジニアと緊密に連携して、モデルを既存のソフトウェア ワークフローにシームレスに統合し、UI/UX の相互作用を確保し、財務ドメインの運用効率を向上させます。

継続的な監視と最適化

導入後の継続的なモニタリングと改善を活用して、進化する金融トレンドに適応します。 リアルタイムのパフォーマンス追跡、データ分析、反復的な機能強化を実装して、モデルの有効性と関連性を維持します。

需要に応える: 金融サービスにおける生成 AI の課題に対するソリューション

金融ビジネスが生成 AI の領域に進出する際に直面する手ごわい課題の包括的な調査に着手しましょう。 私たちはこれらの課題を深く掘り下げ、これらの障害を克服し、金融業界の革新的な進歩への道を切り開く革新的なソリューションを明らかにします。

データの品質と偏り

生成 AI モデルは、トレーニングの対象となるデータのバイアスの影響を受けやすくなります。 これにより、ローンの承認、信用スコアリング、アルゴリズム取引などの分野で不公平な結果が生じる可能性があります。 偏ったデータは歴史的な不平等を永続させ、差別的な慣行につながる可能性があります。

ソリューション

• 堅牢なデータ クリーニング手法を実装して、トレーニング データ セットからバイアスを特定して除去します。
• 多様なデータ ソースを組み込んで、より広範囲の財務情報を表現します。
• モデル出力の潜在的なバイアスを追跡するための公平性メトリクスと監視ツールを開発します。
• AI によって生成された重要な財務上の意思決定に対して、人間の監視とレビュー プロセスを採用します。
• データのバイアスを回避し、公平かつ公平な結果を確保するために、責任ある AI の原則と戦略を優先します。

説明可能性と解釈可能性

生成 AI モデルは複雑になる場合があり、特定の出力にどのように到達するかを理解することが困難になります。 この透明性の欠如は、AI による推奨や決定を正当化する必要がある金融機関にとって問題となる可能性があります。

ソリューション

• Explainable AI (XAI) テクニックを利用して、モデルの推論プロセスについての洞察を提供します。 これは、信頼を構築し、規制遵守を確保するのに役立ちます。
• 金融専門家の理解を容易にするために、モデルの出力について人間が判読できる解釈を開発します。
• 金融アプリケーション向けに特別に設計された、解釈可能な生成 AI モデルの開発を優先します。

統合と変更管理

生成 AI モデルと既存の金融システムの統合は複雑になる場合があります。 さらに、金融機関は従業員を AI 統合に向けて準備し、潜在的な離職懸念や再教育ニーズに対処する必要があります。

ソリューション

• 統合の実現可能性をテストするためのパイロット プロジェクトから始めて、AI 導入への段階的なアプローチを開発します。
• 従業員トレーニング プログラムに投資して、Generative AI を効果的に使用するために必要なスキルをスタッフに提供します。
• イノベーションとコラボレーションの文化を育み、AI を金融ワークフローにスムーズに統合します。
• AI の潜在的な利点を率直に伝え、従業員の懸念に対処し、前向きな変化を促進します。

モデルの一般化性と適応性

金融市場は常に進化しており、過去のデータが常に将来の傾向を完全に予測できるとは限りません。 静的データセットでトレーニングされた生成 AI モデルは、これらの変化に適応するのに苦労し、不正確または古い出力につながる可能性があります。

解決

• 新しい情報でトレーニング データを継続的に更新し、モデルの一般化可能性を確保します。
• リアルタイムのデータ ストリームに基づいて出力を学習および調整できる、適応型の生成 AI モデルを開発します。
• 転移学習手法を採用して、既存のモデルの知識を新しい金融シナリオで活用します。

(こちらもお読みください: AI モデルの崩壊を防ぐ: 合成データセットの固有のリスクに対処する)

限定的なデータアクセス

生成 AI モデルは、大規模で高品質のデータセットで成功します。 金融データは取得に費用がかかり、さまざまな機関に断片化されており、厳格なプライバシー規制の対象となる場合があります。 この限られたデータ アクセスは、金融における生成 AI モデルの開発と有効性を妨げる可能性があります。

解決

• 従来の財務データを補完するために、ソーシャル メディアのセンチメントや経済指標などの代替データ ソースを探索します。
• プライバシー規制を遵守しながら、モデルのトレーニング用に匿名化されたデータを共有するために、金融機関間でデータ連携協定を策定します。
• 合成データ生成技術を活用して、トレーニング目的で人工的だが現実的な財務データ セットを作成し、データ プライバシー ルールの遵守を確保します。

世界的な規制の細分化

AI の規制状況、特に金融における生成 AI の使用に関しては、依然として進化しており、国ごとに異なります。 この一貫した世界的な規制の欠如は、国際金融機関に不確実性をもたらし、テクノロジーの広範な導入を妨げます。

解決

• 業界の協力と規制機関との連携を通じて、金融における生成 AI に対する明確で一貫した世界的な規制を提唱します。
• Generative AI モデルが既存の金融規制や新たなガイドラインに確実に準拠するコンプライアンス フレームワークを開発します。
• 進化する市場規制に関する情報を常に入手し、それに応じて AI の実践を適応させてコンプライアンスを維持します。

Appinventiv の最先端の生成 AI 開発サービスで金融ビジネスに革命を起こす

金融ソフトウェア開発専門会社として、Appinventiv は、綿密なプロジェクト計画、綿密な調査分析、最先端のテクノロジー ソリューションを特徴とする、Generative AI を金融ビジネスに組み込むための包括的なアプローチを提供しています。 当社の思想的リーダーのチームは、優れたサービスとその分野の専門知識を組み合わせ、ベテランのお客様と新規のお客様の両方に合わせたエクスペリエンスを提供します。

AI 主導のソリューション開発における豊富な経験を活かし、各金融プロジェクトの固有のニーズに合わせたカスタムの生成 AI ソリューションを設計および実装します。

ジェネレーティブ AI 開発会社として、当社はソート リーダーシップを優先し、金融におけるジェネレーティブ AI の活用で可能なことの限界を押し上げる方法を継続的に模索しています。

Generative AI ソリューションを活用した革新的な金融アプリを作成し、金融分野でのエンゲージメントを強化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるには、当社にお問い合わせください。

よくある質問

Q. ジェネレーティブ AI は金融分野でどのように活用できますか?

A. Generative AI は、顧客エンゲージメントからリスク管理に至るまで、金融分野で多数のアプリケーションを提供します。 これを利用して、顧客感情を分析し、パーソナライズされた財務上のアドバイスを生成し、投資戦略を自動化できます。

さらに、Generative AI は、予測モデルのトレーニング、ポートフォリオ管理の最適化、財務文書処理の合理化のための合成財務データの生成を支援します。

Q. Generative AI は、予測モデルをトレーニングするための合成財務データの生成をどのように支援できますか?

A.金融における生成 AI は、現実世界の金融データのパターンと特性を模倣して、予測モデルをトレーニングするための合成データを生成する上で重要な役割を果たします。 Generative Adversarial Networks (GAN) や variational Autoencoders (VAE) などの技術を通じて、Generative AI は、プライバシーと機密性を維持しながら、実際の金融データによく似た合成データセットを作成できます。

Q.Generative AI を財務プロジェクトに統合する際に企業が直面する主な課題は何ですか?

A.企業は、Generative AI を金融プロジェクトに導入する際に、データ プライバシーの問題、モデルの解釈可能性、レガシー システムとの統合、規制への準拠、人材の獲得、コスト分析など、いくつかの課題に直面します。 Appinventiv のような専門技術パートナーの助けを借りてこれらの課題に対処することは、金融分野での導入とイノベーションを成功させるために不可欠です。

プライバシーを強化するための堅牢なデータ暗号化技術の実装、解釈性を高めるための説明可能な AI モデルの開発、人材のギャップを埋めるための包括的なトレーニング プログラムの提供は、これらの課題に対する潜在的な解決策となります。