金融サービス向けのAIは、レジリエントなシステムと予測可能な成果を実現するために信頼性と責任を設計段階から組み込む必要があります。
金融システムは、一見すると“重要インフラ”には見えないかもしれませんが、金融サービス事業者の資金の流れを管理・統制するツールやシステムは、交通、エネルギー、製造業のミッションクリティカルなシステムと、多くの共通点を持っています。
国のクレジットカードシステムや生命保険プログラム、住宅ローン仲介業において、AIのハルシネーションやモデルドリフトが及ぼす影響を考えてみてください。ECプログラムからトレーディングフロアに至るまで、誤った、あるいは捏造されたデータが送信されれば、消費者だけでなく金融サービス企業そのものにも、取り返しのつかない損害を与える可能性があります。
日立は、金融サービスにおいてAIを正しく活用することの重要性を深く認識しています。オペレーショナルテクノロジーの伝統と、データおよびAIソリューションの開発・導入における数十年の実績を背景に、同社は金融サービスにインダストリアルAIアプローチを適用しています。このアプローチは、日立グループ企業であるGlobalLogicにおいても、見事に具現化されています。
デジタルエンジニアリングとAIに精通するGlobalLogicは、強固な金融サービスおよびコンシューマー事業を展開し、世界の金融サービス企業に対して、信頼性と責任を備えた形でAIのビジョンを現実にしています。
「AIによるハルシネーションやエラーは、金融サービスにおいて深刻な影響を及ぼす可能性があります」と、GlobalLogicの最高技術責任者である Scott Poby氏は語ります。「機械の故障で人身事故が起きるほどではないかもしれませんが、金融の観点から見れば、顧客に重大な影響を与えかねません。トレーディングであれ資産運用であれ、エラーは急速に拡大し、システム停止を余儀なくされることもあります。数千人規模の顧客や、プラットフォーム上で発生する数百万件もの取引を考えれば、その影響は非常に大きいのです。」
効果を発揮するためには、金融サービス業界も、産業分野と同様に、責任があり信頼性の高いAIを設計するアプローチを取る必要があるとPoby氏は語ります。その第一歩は、ROIに焦点を当てた早期評価、パイロットから本番への移行を前提とした姿勢、そしてガバナンスによる信頼ある環境構築です。
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