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金融業界の驚異的な精度と成長について考えたことはありますか? 金融業界では、エラーは最小限で、正確さが何よりも重要で、進歩は絶え間なく続いています。しかし、舞台裏でこれらすべてを実現しているのは一体何でしょうか? それは、Generative AI です。
金融における生成 AI は、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提供し、金融分野におけるイノベーションの貴重なツールとなっています。
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。反復タスクを自動化し、ワークフローを最適化することで、Generative AI は業務を合理化し、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、金融サービス分野における生成 AI が 2022 年から 2032 年にかけて 28.1% の CAGR を達成すると予測されていることを示しています。この成長軌道により、金融における生成 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、企業が生成型 AI への投資に資金を提供し、その変革能力を活用して成長と革新の新たな道を切り開く大きな機会があることを明確に示しています。
このブログでは、金融分野における生成 AI のさまざまな側面、ユースケース、実世界の例などを詳しく探っていきます。それでは、さっそく詳細を見ていきましょう。
金融分野では、Generative AI は金融機関にとって見逃せないツールとなっています。Generative AI は比類のない機能で業務と意思決定プロセスを変革します。
この革新的な技術は、ビジネスを大幅に向上させる可能性を秘めています。デロイト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、金融ビジネスでは、生成 AI をプロセスに統合することで、生産性と収益を大幅に向上させることができます。
このレポートでは、ジェネレーティブ AI がコンテキスト認識と人間のような意思決定機能を導入することで、企業や財務のワークフローを強化し、従来の作業プロセスに革命を起こす可能性についても詳しく説明しています。これらの進歩は、人間の脳のニューロンの組織にヒントを得たディープラーニング アルゴリズムを活用した基盤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、財務部門の業務の未来を一変させ、プロセスを変革し、効率を高め、イノベーションを推進すると予想されており、CFO はそれらの影響を細かく理解する必要があります。
生成 AI の財務業務への統合は S カーブの軌道をたどると予想され、大きな成長の可能性を示しています。
現在、財務チームは、特にテキスト生成や調査などの分野でプロセスを合理化するための生成 AI の機能を積極的に検討しています。
今後、Generative AI は金融部門のコア業務に革命をもたらし、ビジネス パートナーシップを再構築する態勢が整っています。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性を高め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
ジェネレーティブ AI と金融の融合は最先端の融合であり、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 における生成 AI がどのように活用され、ビジネスを向上させているかを詳しく見ていきましょう。
金融分野の生成型人工知能は、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できます。複雑な規制要件を解釈することで、企業は規制に準拠し、規制リスクを効果的に軽減できます。
生成 AI と金融が融合して、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、カスタマイズされた金融アドバイスを提供します。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決定を下せるようになります。
金融における生成型人工知能は、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、金融文書の検索と統合のプロセスを簡素化します。この機能により、金融アナリストの時間が節約され、包括的な洞察が提供されることで意思決定が向上します。
生成 AI は、データ入力、調整、金融取引の分類などの日常的な会計業務を自動化するのに非常に有利です。手作業を減らし、エラーを最小限に抑えることで、財務記録の保管の効率と精度が向上します。
生成 AI は、複数のソースからデータを統合し、構造化された形式で提示することで、財務レポートの作成プロセスを効率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で正確なレポートを作成できます。
金融における生成 AI の効果的な応用例の 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、機密性の高い金融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：銀行における AI – 銀行における人工知能の活用方法）
金融における生成型人工知能は、履歴データ、市場動向、リスク要因を分析することで、高度なポートフォリオ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するのに役立ちます。
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で、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、取引の効率が向上し、トレーダーは市場の変動をリアルタイムで活用できるようになります。
ジェネレーティブ 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し、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、企業は税規制へのコンプライアンスを確保しながら、税負担を最小限に抑えることができます。
生成 AI は、ソーシャル メディア、アンケート、カスタマー 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感情を測定できます。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さらに応えられるように、提供内容やマーケティング戦略をカスタマイズできます。
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、経済指標などのさまざまなデータ ソースを分析して、個々の借り手または企業の信用リスクを評価できます。これにより、貸し手は融資の承認、金利、信用限度額に関してより正確で情報に基づいた決定を下すことができ、最終的に債務不履行リスクを最小限に抑え、融資ポートフォリオを最適化できます。
ジェネレーティブ AI は、チャットボットや仮想アシスタントを強化し、パーソナライズされた顧客サポートの提供、問い合わせへの回答、日常的な金融タスクの実行を可能にします。これらの AI 駆動型アシスタントは、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取りを効率化します。
銀行・金融業界のトップ企業が、ジェネレーティブ AI の力を活用して、アプローチを変革し、顧客体験を向上させ、収益性を高めている方法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。
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コミットメントを示してきました。これらの進歩の中でも、ジェネレーティブ AI は、同ブランドが業務のさまざまな側面を向上させるために活用してい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改良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 JPMorgan のエコシステム内で多面的な役割を果たしています。
投資銀行業務と資産運用の優れた能力で知られるゴールドマン・サックスは、生成 AI を含む AI と機械学習技術の変革の可能性を受け入れています。
ゴールドマン・サックスは、ジェネレーティブAIをトレーディング業務に取り入れることで、投資戦略の最適化、リスク管理プロトコルの改善、市場動向の先取りに努めています。
資産管理と金融サービスの大手企業であるモルガン・スタンレーは、競争力を高めるために AI 主導のイノベーションを模索する最前線に立っています。ジェネレーティブ AI の活用に重点を置くモルガン・スタンレーは、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、顧客にパーソナライズされた財務アドバイスを提供することを目指しています。
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、金融ビジネスが目標を達成するために活用できるさまざまな貴重なツールとテクニックを提供します。
これらの各モデルを詳しく調べ、FinTech 分野の成功にどのように貢献するかを検討してみましょう。
VAE は、画像やテキストなどの高次元データをエンコードおよびデコードすること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。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。
GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのニューラル ネットワークで構成され、競合的に一緒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を生成するのに優れています。
自己回帰移動平均 (ARMA) や自己回帰和分移動平均 (ARIMA) などの自己回帰モデルは、過去の観測値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。
OpenAI の GPT (Generative Pre-trained Transformer) シリーズなどのトランスフォーマー モデルは、データ シーケンスをより効率的に処理できる自己注意メカニズムに基づいています。これらのモデルは汎用性が高く、テキスト、画像、その他の種類のデータを生成できます。
DRL モデルは、ディープラーニング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。ロボット工学やその他の動的環境でよく使用されます。
PixelCNN は、高解像度の画像をピクセル単位で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的な依存関係を捉えて、リアルな画像を作成します。
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もの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。
VANF は、変分オートエンコーダ (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。正規化フローを活用して、複雑な潜在空間分布をモデル化し、より優れたサンプル品質を実現します。
金融サービスに Generative AI を統合するために必要な、総合的かつ戦略的なアプローチについて詳しく見ていきましょう。体系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、イノベーションを推進して目標を達成できます。
まず、包括的な調査フェーズを開始して、財務プロジェクトの複雑さを深く掘り下げます。これには、細心の注意を払ってニーズを評価し、目の前の課題と目標を正確に特定して定義することが含まれます。
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、データを慎重にクレンジングして前処理し、エラーを除去して形式を標準化します。データセットに関連する機能を追加して、その豊富さと多様性を高めます。これらのプロセス全体で規制遵守を確保し、データの整合性を維持します。
確かなデータセットが手に入ったら、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。この段階では、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に、適切なアルゴリズムと方法論を導入します。
モデル開発が完了したら、厳格なテストおよび検証プロトコルを確立します。これには、Generative AI モデルをさまざまな金融ユースケースとシナリオにわたって徹底的にテストすることが含まれます。展開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 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、財務分野での UI/UX のインタラクションと運用効率の向上を実現します。
進化する財務トレンドに適応するために、導入後の継続的な監視と改善を取り入れます。モデルの有効性と関連性を維持するために、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ます。
金融ビジネスがジェネレーティブ AI の領域に踏み込む際に直面する困難な課題を包括的に探究してみましょう。これらの課題を深く掘り下げ、これらの障害を克服し、金融業界の変革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。
生成 AI モデルは、トレーニングに使用したデータの偏りの影響を受けやすいため、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を招く可能性があります。偏ったデータは、歴史的不平等を永続させ、差別的な慣行につながる可能性があります。
説明可能性と解釈可能性
生成 AI モデルは複雑になる可能性があり、特定の出力に到達する方法を理解するのは困難です。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。
統合と変更管理
生成 AI モデルを既存の金融システムに統合することは複雑になる可能性があります。さらに、金融機関は、潜在的な雇用喪失の懸念や再教育のニーズに対処しながら、従業員を AI 統合に備えさせる必要があります。
モデルの一般化と適応性
金融市場は常に進化しており、過去のデータは必ずしも将来の傾向を完璧に予測できるとは限りません。静的なデータセットでトレーニングされた生成 AI モデルは、こうした変化に適応するのが難しく、不正確な出力や古い出力につながる可能性があります。
(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)
生成 AI モデルは、大規模で高品質なデータ セットで成功します。金融データは取得コストが高く、さまざまな機関に分散しており、厳しいプライバシー規制の対象になることがあります。データ アクセスが制限されると、金融における生成 AI モデルの開発と有効性が妨げられる可能性があります。
世界的な規制の断片化
AI の規制環境、特に金融における生成 AI の使用に関しては、国によってまだ進化しており、異なります。一貫した世界的規制が欠如しているため、国際金融機関に不確実性が生じ、テクノロジーの広範な導入が妨げられています。
Appinventiv は金融ソフトウェア開発に特化した会社として、綿密なプロジェクト計画、徹底した研究分析、最先端のテクノロジー ソリューションを特徴とする、ジェネレーティブ 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 チームは、卓越したサービスと分野の専門知識を組み合わせ、ベテラン クライアントと新規クライアントの両方にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供します。
当社は AI 主導のソリューションの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独自のニーズに合わせたカスタム生成 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 開発企業として、私たちは思想的リーダーシップを重視し、金融分野でジェネレーティブ AI を活用して可能性の限界を押し広げる方法を常に模索しています。
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、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するには、当社にお問い合わせください。
Q. 金融分野でジェネレーティブ AI をどのように活用できますか?
A. ジェネレーティブ AI は、顧客エンゲージメントからリスク管理まで、金融分野でさまざまな用途に利用できます。顧客の感情を分析したり、パーソナライズされた財務アドバイスを生成したり、投資戦略を自動化したりするために活用できます。
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、予測モデルのトレーニング用の合成金融データの生成にどのように役立ちますか?
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。生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの技術を通じて、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非常によく似た合成データセットを作成できます。
Q. 企業が Generative AI を財務プロジェクトに統合する際に直面する主な課題は何ですか?
A. 企業は、データプライバシーの懸念、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、人材獲得、コスト分析など、金融プロジェクトにジェネレーティブAIを導入する際に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、金融における実装とイノベーションの成功に不可欠です。
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、解釈可能性を高めるための説明可能な AI モデルの開発、人材ギャップを埋めるための包括的なトレーニング プログラムの提供などが、これらの課題に対する潜在的な解決策となります。
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1600人以上の変革エンジニアが貢献
3000 以上の革新的な製品。
元記事: https://appinventiv.com/blog/generative-ai-in-finance/