1967 年 6 月、世界初の「現金自動預け払い機」または「ATM」が、北ロンドンにあるバークレイズ銀行の支店で盛大な式典で披露されました。
その最初のシステムは、今日私たちが知っていて使用しているものとは少し異なっていました。しかし、それから約 60 年が経ち、人々が銀行の営業時間内にしか現金を引き出せない世界を想像するのは困難です。
現在、オーストラリアをはじめ世界中の銀行は、新しい種類の自動化、つまり人工知能 (AI) がビジネス モデルを変革するだろうと、大きな賭けをしています。
Bendigo Bank は月曜日、ローン申請の審査や不正行為の検出などのさまざまなタスクを支援するために、テクノロジー巨人の Gemini Enterprise AI プラットフォームを使用するために Google と複数年契約を結んだと発表しました。
これは、8月に発表された「顧客と従業員に高度なAIを提供する」というコモンウェルス銀行とOpenAIの間の大規模契約に続くものである。
銀行業務の将来には何が待ち受けていますか?そしてリスク管理の責任者は誰ですか?
銀行はすでに長年にわたって、さまざまなタスクを支援する AI ツールを密かに導入してきました。最近チャットボットを使用したことがある場合は、おそらく AI を使用したことがあるでしょう。
現在、AI は銀行や従業員の意思決定を支援しています。詐欺や詐欺をスキャンし、信用スコアを評価し、取引や投資活動をサポートし、時間のかかる日常的なタスクを処理します。
銀行アプリからの危険な取引に関する警告ですか?おそらくAIです。あなたの銀行から来たと主張する電話の発信者が詐欺師である可能性があると考えられますか?おそらくまた AI です。
コモンウェルス銀行だけでも、AI ツールのおかげで顧客の詐欺被害が半分に減り、コールセンターの待ち時間が 40% 短縮されたと報告されています。
この攻撃を主導している銀行はオーストラリアだけではありません。たとえば、米国の投資銀行 JPモルガンは、独自の AI プラットフォームである LLM Suite を開発し、幅広い業務を担当するスタッフを支援するために同社の事業分野全体に展開されていると伝えられています。
調査会社エビデント・インサイツによる AI 導入に関する最近のレポートによると、現在、銀行による生成 AI の使用の約 85% は顧客向けではなく内部で行われています。
しかし、AI 導入の次の波は根本的に異なる可能性があります。人間の作業の迅速化を支援するだけでなく、テクノロジーが自ら判断を下し、行動を起こすことを信頼できるようになる可能性があります。
これを「エージェントAI」と呼びます。 BNY などの一部の銀行のみがテストを行っていますが、初期の結果は有望です。
コンサルティング会社マッキンゼーによる最近の調査では、ある大手世界銀行のケーススタディが紹介されています。この銀行は、新規顧客の申し込みを最初から最後まで処理するために AI エージェントからなる 10 の「チーム」を設立しました。
これらの AI エージェントは政府の登録簿をチェックし、身元を確認し、制裁の有無を検査し、報告書を作成しました。人間が介入するのは異常な場合のみです。
生産性が向上しますか?マッキンゼーによると、基本的な AI 自動化によりチームの速度が 15 ～ 20% 向上する可能性がある一方で、AI に完全な制御を与えると理論的には生産量が 200% ～ 2,000% 向上する可能性があります。
オーストラリアの銀行はこの将来に大きく賭けています。しかし、彼らは人的コストについての痛ましい教訓も学んでいます。 7 月、コモンウェルス銀行のコールセンター従業員 45 人が、AI チャットボットの導入後に職を失ったと告げられました。
そして 8 月、金融セクター組合によって紛争が提起された後、銀行はこのプロセスをより適切に処理し、問題の人員削減を撤回することができたであろうことを認めました。
同行の方針転換にもかかわらず、コモンウェルス銀行のマット・カミン最高経営責任者（CEO）は後に10月のテクノロジーフェスティバルで、AIを最大限に活用することが「緊急性を感じる必要がある」と語った。同氏は、リーダーは座って追従したいという誘惑にもかかわらず、率先して行動する必要があると述べた。
金融サービス業界は、AI を使用する最適な方法を実験し続けています。
1 つのオプションは、パーソナライズされた節約のヒントを顧客に積極的にメッセージを送る AI を活用した財務コーチを作成することです。
検討されているもう 1 つのシステムには、最小限の入力でお金を管理し、請求書の支払いから投資配分まですべてを最適化できる「自律型金融」システムが含まれています。
これは、近い将来、AI システムが銀行業務プロセス全体を単独で実行できるようになる可能性があることを意味します。午前 2 時にローンを申請し、AI がすべてのステップを処理して 5 分後に承認されることを想像してください。
一般の人々は、銀行が公正で説明可能で安全な AI システムを導入することを期待しています。しかし、テクノロジーの進歩は非常に速いため、規制当局は追いつくために慌てています。
特に懸念されるのはアルゴリズムのバイアスです。 AIが過去の差別を反映した過去のデータから学習すれば、不公平な融資行為が永続化し、さらには拡大する可能性がある。
たとえば、これは、歴史的に「悪い投資」とみなされてきた企業の借入能力に悪影響を与える可能性があります。
AIによるミスの責任は銀行自身にあります。説明責任をアルゴリズムに委託することはできません。ただし、こうした間違いの矢面に立たされるのは顧客である可能性が高くなります。
私たちの準備ができているかどうかに関係なく、銀行業務は AI によって根本的に書き換えられることになります。これは、より安く、より速く、よりパーソナライズされた銀行業務を意味する可能性があります。
しかし、それはまた、雇用を脅かし、プライバシーの懸念を引き起こし、私たちのほとんどが理解していないアルゴリズムに巨大な力を集中させます。
政治家が銀行への批判を強める中、本当の試練はAIが銀行業務を変革できるかどうかではない。重要なのは、その変革が利益のためだけでなく公平なものとなるかどうかです。