金融サービスにおける主要課題をAIで解決

執筆者：Chad Davis、シニア・インダストリー・ソリューション・マーケティング・マネージャー

人工知能（AI）の導入により、金融サービス業界は大きな変革期を迎えています。F5 State of Application Strategyレポート：金融サービス版によると、この業界の組織の80%以上がすでにAIをシステムに統合しています。AIの可能性を考えれば、これほど広く導入されているのも不思議ではありません。特定のAIユースケースを自社に導入することの価値について尋ねたところ、Google Cloud生成AIベンチマーク調査の回答者の72%以上が、次のユースケースを「非常に価値がある」または「かなり価値がある」と評価しました。仮想アシスタントの改善（80%）、金融文書の検索（78%）、パーソナライズされた推奨（76%）、資本市場分析（72%）です。

本記事では、金融サービスにおけるAIの主なユースケース、検索拡張生成（RAG）などの重要なAI技術が持つ意義、さらに適切なソリューションの導入によって、金融分野でのAI活用に伴う主な課題にどう対処できるかを解説します。

金融サービス業界における主要なAIユースケース

口座保有者のエクスペリエンス向上：AIは、関連情報を効率的に取得し、状況に応じて口座保有者ごとに最適化することで、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。たとえば、コールセンター担当者が通話中に、顧客履歴やウォレットシェアの情報を即座に取得できます。また、チャットボットやバーチャルアシスタントを制御し、状況に応じてアップセルやクロスセルにつながる可能性が最も高い回答など、関連性が高く有用な情報を提供できる可能性もあります。Morgan StanleyがAIを活用して従業員と顧客のエクスペリエンスを向上させている事例については、こちらをご覧ください。

不正検知：AIは、リアルタイムの監視と異常検知により、誤検知を抑えながら不正検知率を向上させます。犯罪者が手口を変えるよりも迅速に適応でき、行動分析に基づく機械学習アルゴリズムを活用するAI搭載ソリューションを選びましょう。

リスク管理とコンプライアンス：AIはリスク管理において重要な役割を果たし、組織が最新の規制要件に準拠できるよう支援する可能性があります。たとえば、高度なAIモデルを活用することで、コンプライアンスを維持しながら、市場動向を予測し、信用力をより高い精度で評価できます。

業務効率：AIは、コンプライアンスを確保しながら定型業務を自動化することで、業務効率を向上させます。MIT Technology Reviewによると、生成AIの導入により、金融サービス業界全体で年間3,400億ドルのコストを削減できる可能性があります。AIを活用する組織では、顧客満足度、生産性、市場シェアが18%向上し、1ドルの投資につき平均3.50ドルのリターンが得られたと報告されています。

金融サービス分野におけるRAGなどの主要AI技術の重要性

金融機関が、顧客体験の向上、不正検知の強化、リスク管理の効率化、業務効率の向上を目的にAIの導入を進める中、適切な高度AI手法とテクノロジーの活用が不可欠です。そのような手法の1つがRAGです。

RAGは、情報検索と自然言語生成それぞれの強みを組み合わせ、より正確で文脈に即した出力を生成します。つまり、企業が保有する高度な知的財産や非公開データを、OpenAIのChatGPTなどの生成AIモデルの能力と組み合わせる仕組みです。多くの場合、分散環境にある複数のデータベースから関連文書や情報を取得し、それらを活用して一貫性のある応答を迅速に生成します。

金融サービスにおけるAI活用では、RAGはさまざまなAIユースケースの強化に重要な役割を果たします。たとえば、前述したAIによる口座保有者の体験向上の例では、RAGによって回答の精度と文脈理解が向上します。RAGを使用するカスタマーサービス向けチャットボットは、口座情報や取引履歴などの社内情報源から情報を取得し、正確で個々のお客さまに合わせた回答を提供することで、顧客体験の向上につなげることができます。

さらに、RAGは、関連性の高い文書やデータの取得と処理を自動化することで、業務の効率化と規制要件への準拠の確保に役立ちます。

残念ながら、RAGにはメリットがある一方で、異なるインフラストラクチャ技術や環境にまたがるワークロードに依存することに起因する課題も少なくありません。

効果的なAIソリューションでRAGの課題を克服

金融サービスにおけるRAGの主な課題には、パフォーマンスの遅延、データセキュリティのリスク、コンプライアンス違反に陥る可能性などがあります。適切に対処しなければ、金融サービス組織の業務やAI活用の可能性に大きな影響を及ぼすおそれがあります。適切なソリューションプロバイダーと連携することで、以下の方法により、これらの課題に効果的に対処できます。

ロードバランシングの改善によるパフォーマンス低下の最小化：RAGプロセスでは大量のデータ取得・生成処理が行われるため、トラフィック量が増大する可能性があります。そこで、ロードバランシングソリューションを導入し、サーバーや分散環境全体へのトラフィック分散を効率的に管理できることが理想的です。これにより、パフォーマンスを最適化してレイテンシーを最小限に抑え、AIシステムの応答性を維持できます。

アプリケーションセキュリティの強化による機密データ漏えいリスクの低減：RAGシステムは機密性の高い金融データや個人データを扱うため、サイバー攻撃の主要な標的となります。APIセキュリティソリューションまたはAI Gateway製品を使用することで、脅威や脆弱性から保護し、AIプロセスで使用されるデータの完全性と機密性を確保できます。

コンプライアンスおよびレポート機能の強化による、規制遵守の効率化と、それに伴う罰金および是正対応の削減：金融サービス機関は、厳格な規制要件を遵守する必要があります。データアクセス、処理、出力生成など、AIのアクティビティに関する詳細なログを取得できるロギングおよび分析ソリューションは、金融サービス機関によるコンプライアンス監査プロセスの効率化に大きく貢献します。この詳細なログによってAIの運用に関する明確な監査証跡が得られるため、規制基準への準拠を証明するうえで極めて重要です。現在、市場で最も高度なソリューションでは、ロギングおよび分析機能にAIを組み込み、ログの要約を支援しています。

AIリスクを軽減し、成功に向けた基盤を整える

AIが金融サービスに与える影響は計り知れません。口座保有者の体験を一変させ、不正検知を強化し、リスク管理を改善するとともに、業務効率化とコンプライアンス対応を合理化する可能性があります。RAGのような重要なAI技術は、こうした能力の強化に大きく貢献する一方で、検討すべき新たな課題ももたらします。

適切なソリューションを導入することは、RAGに伴う課題への対応において重要な役割を果たします。詳しくはこちら最新のAIアプリに最新のソリューションが必要な理由をご確認ください。