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生成AI（GenAI）は人工知能の一分野であり、機械学習（ML）の傘下にあり、深層学習（DL）と自然言語処理（NLP）の交差点に位置している。
その中心で、世界で最も話題になっているテクノロジーは、人間とアルゴリズムの関係を変えようとしている。
ロンドンでのAWSとHCLTechのイベントで、HCLTechのシニア・バイス・プレジデント、ヘッド・ストラテジック・イニシアチブおよびクラウドエコシステム、金融サービス担当のMani Nagasundaram氏は次のように述べた。
ドットコム・クラッシュにもかかわらず、ドットコム・ブームの後に新しいビジネスが生まれました。GenAIの世界でも、新しいビジネスや産業が出現するでしょう」。
ガートナーのITシンポジウムの最初の基調講演で、アナリストのメアリー・メサグリオ、ドン・シャイベンライフ、エリック・ブレテヌーは、GenAIがあらゆる産業に多大な影響を与えることを強調した：
- 2025年までに、ジェネレーティブAIは世界の90％の企業の労働力パートナーになる。
- 2030年までに、80％の人間がスマートロボットと毎日関わるようになる
しかし、このインパクトはまだ定義されておらず、組織はGenAIが自社をどこに連れて行くのか不明確である。さらに、ガートナーは、2028年までに、大規模言語モデル（LLM）をゼロから構築した企業の50％以上が、コスト、複雑性、技術的負債のためにその努力を放棄すると予測している。
金融サービスへの影響
金融サービスに特化すると、銀行は不正検知、予測、リスクモデリングなどの成長分野でGenAIを適用し、ロボアドバイザーなどのより高度な自動システムが登場する。
パネルの中で、J.P.モルガン・ペイメント、ソリューションデザイン、クライアントサービス、インプリメンテーションのグローバルヘッドであるヘレナ・フォレスト氏は次のように述べた：AIと機械学習は何十年も使われてきました。しかし、GenAIの開発スピードは驚異的です。私たちは産業革命に似たものを経験しています。金融サービスにおけるインパクトはまだ顕在化していませんが、初期のユースケースは、社内外のナレッジを利用してコードを書いたりテストしたりすること、記録されたミーティングから自動的にフォローアップやアクションを実行すること、業績報告などが従業員や投資家に与える影響を測定するためのセンチメント分析に関するディープラーニングに重点を置いています」。
Avaloqの英国・アイルランド担当マネージング・ディレクター、スーマン・ラオ氏は次のように付け加えた。GenAIの戦略と導入に多額の投資をしているプライベート・バンキングは多くありません。仮にそうであったとしても、リスクの低いユースケースを対象にしています」。
データの考慮
他のAIモデルと同様、GenAIモデルはデータを必要とする。
AIのトレーニングは、データ管理のための強固な戦略に裏打ちされなければならない。金融サービス企業は、顧客データを保護し、その信頼を維持することの重要性を理解しています。企業が念頭に置くべき最も重要な原則は、何が使用されているか、メタデータがどれだけクリーンであるかについて明確なガードレールを持つことです」と、ナットウエストのリテールCDIO、戦略・変革・リスク・サービス部門の責任者であるカリアン・クレイトン氏は述べた。
組織は、信頼性が高く、正確でクリーンなデータをLLMに継続的に供給する必要があります。これは大変な作業です。GenAIを活用したユースケースを適用する前に、一歩下がって、スケーラブルな技術プラットフォームと厳格なデータ戦略を構築する時間を取る必要があります。
このような環境では、進化するサイバーセキュリティの脅威の世界におけるデータセキュリティは、組織がGenAIモデルをトレーニングするための基本である。
金融サービス企業は、日々データの安全性を確保しなければなりません。GenAIに関して言えば、ハッカーはテクノロジーを駆使してスキルを向上させているが、組織も同様である。誰もが同じツールを持っており、業界は常に進化し、悪質業者と戦うためにアップグレードしています "とステート・ストリートのSVP兼国際ICTOであるNiamh Daly氏は述べています。
リスクと規制
リスクへの懸念やその他の障壁を克服するために、組織はリスク・コントロール・パートナーやCRO（最高リスク管理責任者）と早期に連携し、AIの透明性の観点から必要とされるコントロールを構築する必要がある」とクレイトン氏は言う。
不確実性と明確な課題にもかかわらず、ガートナーの調査によると、金融サービスのリーダーの70％近くが、ジェネレーティブAIツールは組織にとってリスクよりもむしろメリットの可能性があると回答している。
クレイトンは、顧客を保護するためには規制が必要だと付け加えた：国によってデータ・プライバシー法が異なる中、統一された世界として我々が支持できる一連の原則と基準について、世界的な収束と野心が見られることを期待している」。
適切なAI規制はまだ策定されていないため、世界の主要国が足並みを揃えようとしている。フォレストは、「最初の焦点は、ディープフェイクやデータ・プライバシーのような差し迫ったリスクと、人類への存続的脅威のような長期的リスクに置くべきだ」と助言した。
彼女はこう続けた：このようなモデルをどこまで発展させることができるのか、誰も予測することはできません。緊急事態に備えて、スイッチを切るボタンはあるのでしょうか？私たちは、公正な競争とイノベーションの自由、そして安全性を取り入れたバランスの取れたアプローチを取る必要があります」。
新しい世界
この新しい世界では、GenAIは人々がこれまでとは違う方法で仕事をすることを可能にしようとしている。大量の雑務から解放され、生産的で有益な行動に集中する時間が生まれるのです」とデーリー氏は言う。
そして、この新しい環境では、私たちが学び続けることが重要です。
同時に、ラオによれば、組織は労働力をスキルアップする必要がある：これらのGenAIモデルが導入された場合、それを監督し、生成されるものが正確で偏りがないことを確認するために、従業員をスキルアップする必要があります。監督することが重要なのです
この新しい、GenAI主導の世界におけるバイアスの問題に対処するために、フォレストは「クリーンなデータこそがバイアスに対処する道である」と説明した。
彼女はこう指摘する：しかし、ChatGPTのようなものは、バイアスを含む良いものも悪いものも含めてインターネットを飲み込んでしまった。だから、検証されたデータで信頼できる情報源に確実に戻るにはどうしたらいいのか、特にこうしたツールをますます利用するようになっている世代にはどうしたらいいのかという疑問が残る」。
協調的アプローチ
パネルで議論されたように、金融サービスのリーダーは、組織のビジョンに沿った賢明なアプローチを示しながら、戦略的にGenAIの領域をナビゲートしています。
HCLTechは、AWSのようなテクノロジーのパイオニアと協力して、多様な領域にわたって顧客を熱心にサポートしています。MLOpsフレームワークの複雑さ、強固なデータ戦略の構築、エンドユーザー体験の向上、開発者の生産性の最適化、バックオフィス・プロセスの合理化など、HCLTechはAWSと連携し、不動のパートナーとして立ち向かいます。
この協業シナジーは、HCLTechとAWSの共同イニシアチブである専門事業部門にまで及び、世界各地に分散するクラウドネイティブのGenAIラボと連携して運営されている。このコラボレーションは、AWSプラットフォーム上のGenAIの民主化された能力を活用し、特に金融サービス業界向けにカスタマイズされています。インターネット領域から切り離されたセキュアな環境の確立、適切なモデルの見極め、実データを利用する前のトレーニングプロセスのカスタマイズなど、パネルディスカッションで発言された適切な課題に対処するこのパートナーシップは、進化し続ける金融テクノロジーのランドスケープにおいて極めて重要なソリューションプロバイダーとして登場します。
AWSのEMEA & APJ GSI Partner Success Leader for Global Financial ServicesのDilhani Palehepitiya氏がイベントの中で強調したように、顧客、システムインテグレーター、テクノロジーベンダーを含む「3つの力」は、様々なユースケースに関する迅速な実験（POC）を促進する。このコラボレーション・アプローチにより、数週間以内にカスタマイズされたソリューションを迅速に特定することが可能になり、顧客は迅速な反復と失敗を繰り返すことができる。このプロセスを合理化することで、検証済みの重要なユースケースのみに焦点を絞ることができ、Time-to-Valueの提案を大幅に強化することができます。HCLTechとAWSのパートナーシップにシームレスに統合されたこの戦略的提携は、金融サービスの顧客に具体的な結果をもたらすと同時に、敏捷性と革新へのコミットメントを例証しています。
GenAIで金融サービスに革命を起こす
GenAIが金融サービスやその他多くの業界に革命を起こすことは間違いなく、多大なコストがかかります。しかし、GenAIモデルを大規模に実験しているアーリーアダプターはほんの一握りで、地平線上にある破壊はまだ明確ではありません。
GenAI、そして一般的なAIは、人間、機械、アルゴリズムがどのように相互作用するかに大きな影響を与えるだろう。このテクノロジーは、日常的な活動における生産性と効率性に革命をもたらし、ガートナーがゲームチェンジャーAIと呼ぶものは、新たなビジネスモデルを生み出し、既存のビジネスモデルを破壊するだろう。
パネルからの洞察に基づき、GenAIに備えるために、金融サービス企業は以下を行う必要がある：
- GenAIロードマップを作成し、GenAI活用の指針を示す。
- 実行可能な投資戦略を確立する
- 適切なリスクコントロール、クリーンなメタデータ、バイアスのないAIに対応したデータを確保する。
- AIセキュリティプロトコルの導入
- 規制への貢献と受け入れ
