人工知能 (AI) は、日常業務をより効率的に処理できるため、銀行にとって大きな可能性を秘めています。このツールを使用すると、複雑な分析やリスクモデリングもより簡単かつ迅速に行えます。
Business Insiderによると、ほとんどの取引はアルゴリズムによって行われており、AI は実際に何年も前からウォール街に革命を起こしてきたという。アルゴリズムは、受信した情報を処理し、分析して売買の決定を下すことで、米国ニューヨーク市の金融センターであるウォール街での毎日の取引の 60 ～ 75% の実行に貢献しています。しかし、今の疑問は、この割合がさらに高くなる可能性があるのか、そして AI が利益を求めて人間の仕事を完全に奪うのかどうかだ。
AIアプリケーション競争
ウォール街は、AIが金融取引に劇的な影響を及ぼすと予想している。ニューヨークに本社を置く世界最古の金融サービス企業の一つであるJPモルガンの調査によると、トレーダーの最大53%が、今後3年間でAIまたは機械学習が取引に最も影響を与えるテクノロジーになると考えています（2022年には25%）。
Evident Consulting（米国）の新しいデータによると、最も発展した銀行では、採用職種の約40％がデータおよび定量的エンジニア、管理者などAI関連です。
ゴールドマン・サックスやINGなどの銀行にAIサービスを提供するニューヨークに本拠を置く世界的なテクノロジー企業アイゲン・テクノロジーズは、2023年第1四半期の銀行からのAIの要望が前年同期比で5倍に増加したと述べた。
エビデントのCEO兼共同創設者であるアレクサンドラ・ムサヴィザデ氏は、2022年11月に米国企業オープンAIがChatGPTをリリースしたことで、銀行業界のゲームチェンジャーとしてAIは多くの可能性をもたらすことを銀行のリーダーたちがより認識するようになったと語った。 「AI人材のコストは劇的に上昇している。AI競争が始まった」とムサヴィザデ氏は強調した。
ウォール街の銀行がAI技術を導入するケースが増えている
銀行・金融分野での AI 活用の典型的な例としては、ドイツ最大のプライベート バンキング グループであるドイツ銀行が、顧客の投資が危険にさらされているかどうかを分析できる製品を開発したことが挙げられます。銀行もこのツールを利用して、各顧客のニーズや希望に合ったファンド、株式、債券を見つけます。
ドイツ銀行のデータソリューション部門グローバル責任者であるキルステン・アン・ブレムケ氏は、人工知能と人間の知能の組み合わせに熱心です。
オランダの多国籍銀行・金融サービスグループINGは、債務不履行の恐れのある債務者のスクリーニングにAIを活用している。一方、モルガン・スタンレーは、大規模言語モデル (LLM) を使用して新しい AI テクノロジーをテストすることで、AI の利用を競っています。モルガン・スタンレーは現在、AIと機械学習を利用して米連邦準備制度理事会（FRB）からの厳格な政策やハト派的な政策を示す情報を識別し、金融政策措置の予測に役立てるモデルの特許を保有している。
JPモルガンも同様の計画を持っている。同銀行は5月の特許申請で、投資家が適切な株式を選択するのに役立つChatGPTのような製品を開発したと述べた。エビデントのデータによると、JPモルガンは2月から4月にかけて世界中で3,651件のAI関連職種の募集を行ったが、これはライバルのシティグループやドイツ銀行のほぼ2倍だ。
ニューヨーク証券取引所のトレーダー
多国籍法律事務所フィールドフィッシャーのディレクター、スティーブン・バロウズ氏は、銀行は金利スワップや株式デリバティブなどのツールを通じてAIを活用し、よりカスタマイズされたヘッジソリューションを提供することで、顧客により良い価格を提供できると語る。一方、モルガン・スタンレー銀行（米国）の機械学習研究責任者ユーリー・ネヴミヴァカ氏は、「あらゆる事業、トレーディング部門、投資グループがAIを深く理解しようとしている」と語った。
米国の銀行ウェルズ・ファーゴは、大規模な言語モデルを使用して、顧客が規制当局に報告する必要がある情報を特定し、ビジネスプロセスの改善にも役立てています。一方、フランスの銀行BNPパリバはチャットボットを使って顧客に対応し、AIを使って詐欺やマネーロンダリングを検出・防止している。同様に、フランスの銀行ソシエテ・ジェネラルの AI 監視・分析ツールである Cast は、その計算能力を利用して資本市場における潜在的な不正行為をスキャンします。
政府はAIツールの規制を競う
透明性と効率性
金融・銀行部門における AI 応用の推進は、前向きな変化をもたらす一方で、失業リスクからこの技術の透明性や効率性に至るまで、金融市場にとって大きな課題ももたらします。
まず、将来的に失業するリスクが高まります。ゴールドマン・サックスのアナリストは、世界中で3億のフルタイムの仕事がAIによって自動化される可能性があると懸念している。この数字には、米国のビジネスおよび金融部門の 35% が含まれる可能性があります。
億万長者のウォーレン・バフェット、バークシャー・ハサウェイ社の会長。 「いろいろなことが起こり得る状況では、少し不安になる。我々にはこれを覆す力がないのは分かっているからだ」と、同氏は5月6日の同社の年次株主総会で語った。これに同意し、バンク・オブ・アメリカのCEO、ブライアン・モイニハン氏は、AIは大きなメリットをもたらし、多くのタスクの削減に役立つが、ワークフローと意思決定がどのように行われるかを明確に理解することが重要であると評価した。
AI の応用にはプラスの影響がありますが、課題も伴います。
第二に、透明性は、銀行・金融分野で AI の利用を拡大する際に特に注意する必要がある問題です。銀行は、正確な情報に基づいて取引を行い、取引の決定を行う義務があります。米国の法律事務所フリードマン・カプラン・セイラー・アデルマン・アンド・ロビンズLLPのパートナーで専門家のアン・ボーモント氏によると、AIの利用が拡大すると、銀行がどのようなデータに基づいて判断しているのか、そのデータの利用が適切かどうかを顧客や経営陣に説明することが難しくなるという。
さらに、ケンブリッジ大学（英国）のコンピューターサイエンスとテクノロジーの教授であるアラン・ブラックウェル氏によると、銀行はAIツールを「トレーニング」するためにさまざまなソースからのビッグデータを使用する必要があり、そこから多くの問題も発生するだろうという。
3つ目は、AIツールの開発と運用にかかるコストが非常に高いことです。 Eigen Technologies の創設者兼 CEO である Lewis Z. Liu 氏は、顧客の質問に答えるために大規模な言語モデルを使用する場合の推定コストは 1 質問あたり約 14 ドルであるのに対し、弁護士に回答してもらう場合のコストは 1 質問あたりわずか 6 ドルであると述べています。
ウォール街の取引における AI の役割は目新しいものではないが、多くのアナリストは、特に AI が爆発的に普及し、幅広く適用される状況において、金融取引の実行において AI が人間に完全に取って代わり、利益をもたらす未来について語っている。現在、銀行は業務効率を高めるために AI を開発・応用するという「エキサイティングな」競争を繰り広げており、近い将来、銀行・金融業界の急速な変化が促進されるでしょう。しかし、コンサルティング組織は皆、銀行が明確な AI アプリケーション戦略を持つためには、AI が優れた価値を生み出す領域を明確に特定する必要があると考えています。さらに、AIに関連する問題、AIの適用における不明確な政策環境、データの正確性に関連する問題に対処するために、従業員のトレーニング、専門家の採用、新しいリスク管理フレームワークの導入に重点を置く必要があります。
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