Reco McCambry、黒人経営のフィンテック企業NovaeのCEO。同社は十分なサービスを受けていないコミュニティに対し、信用、資本、起業家精神へのより広いアクセスを提供している
2025年はAIの年となっている。真に知的な機械はまだ登場していないものの、膨大な量のデータを分析するために設計されたプログラムがあらゆる業界で急速に導入されている。
しかし、今日の金融アプリケーションにおけるAIはどれほど有益なのだろうか？AIの適用結果に関する多くのレポートはAIを販売する企業によって書かれており、独立した研究者たちはまだ追いついていない状況だ。限られた独立分析を補完するため、私は自社のフィンテックチームのメンバーや、業務でAIを使用している銀行員たちに話を聞いた。
彼らの調査結果は？AIは一部のアプリケーションでは人間の能力をはるかに超えるユニークな価値を提供しているが、他のアプリケーションでは実際に人間の労働者よりも劣っているように見える。
ある調査では、経営幹部の96%がAIによって自社のビジネスの生産性が向上すると期待していたが、従業員の77%はAIツールによって作業が遅くなったと回答している。AIは、膨大なデータのリアルタイム分析や、これまで人員が全く配置されていなかったタスクの処理など、人間にはできない作業を行う場合に有益だった。しかし、カスタマーサービスやコミュニケーションなどのより単純なワークフローにAIを導入すると、エラーが発生し、実際に作業が遅くなった。
では、金融分野でAIは何をしており、それはどの程度うまく機能しているのだろうか？
不正検出
金融におけるAIの用途の一つは不正検出だ。新たな身分盗難の手法と戦うため、より積極的な不正検出アルゴリズムが導入されているが、これにより誤った不正報告が増加している。これらの誤報告により、重要な場面でアカウントが凍結されたり、支払いがキャンセルされたりする可能性がある。
AIはこの状況を改善するために機能しているのだろうか？答えは「はい」のようだ。ただしAIプログラムが適切に構築されていることが前提となる。例えば、リスク管理とビジネス戦略の専門企業であるOliverWymanの分析によると、PayPalは古い不正検出アルゴリズムをAIに置き換えることで、誤った不正報告を半減させることができたという。
アルゴリズム取引と高頻度取引
AIの成長分野としては、自動株式取引がある。不正検出と同様に、取引はAI以前からアルゴリズムを使用して自動化されていた。では、取引AIは古いアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを示しているのだろうか？
この質問に対する答えも「はい」のようだ。複数の研究や文献レビューによると、一部のAIは市場予測の精度を向上させ、より良い投資リターンを生み出している。ただし、研究の著者たちは、AIには現在の出来事が市場行動にどのように影響するかを理解する人間の能力がないと警告している。そのため、取引AIには決定を一時停止したり上書きしたりする能力を持つ人間による監視が必要だと賢明だろう。
パーソナライズされた銀行体験
カスタマーサービスのチャットボットからパーソナライズされたレコメンデーションまで、AIはすでに多くの人々の銀行体験を変えている。では、顧客はこれについてどう感じており、銀行の収益にどのような影響を与えているのだろうか？
調査によると、ほとんどの顧客は助けが必要な時にチャットボットではなく人間に案内されることを好んでいる。ある調査では、顧客のわずか12%がAIチャットボットを人間のカスタマーサービス担当者より好んでおり、48%はあらゆる状況で生身の人間を好むと回答している。
しかし、顧客は銀行からパーソナライズされたオファーを受け取ることは好意的に捉えている。データ分析企業MXによる調査では、顧客の54%が銀行に対し、自分の個人データを使用して自分の財務状況に最適化された特典や商品を提供することを望んでいることがわかった。
では、AIは従来の方法よりもパーソナライズされた体験を提供することに成功しているのだろうか？
マッキンゼーのAI状況2025レポートによると、レコメンデーションをパーソナライズするためにAIを使用している企業は、リード特定、カスタマージャーニーマッピング、販売プロセスの他の重要なステップで改善が見られたという。これは理にかなっている。AIは従来のアルゴリズムよりも多くのデータを収集・分析できるため、すべてが正しく機能していれば、より良いレコメンデーションを生成するはずだ。
しかし、これらのレポートには潜在的な利益相反があることに注意が必要だ。マッキンゼーは企業へのAI販売から利益を得ており、私の観察では、彼らのレポートは2025年にインターネット全体で公開されたAIによる販売成果向上に関する数十の記事で引用されている唯一の情報源のようだ。
エラー検出と修正
金融分野でまだ探索されているAIの使用例の一つは、エラー修正を支援するためにAIエージェントを活用することだ。4,300人のボランティアを対象とした調査によると、アメリカ人のクレジットレポートの約半数に少なくとも一つのエラーが含まれており、この数字は数年間で急速に増加している。2012年には、エラーを含むクレジットレポートの割合は「わずか」20%だった。
一部のエラーは比較的無害だが、他のエラーは融資の拒否、金利の上昇、あるいは雇用の拒否につながる可能性がある。しかし、ネガティブだが正確な項目でさえ、債権者と支払い計画を交渉することでクレジットレポートから削除できることが多い。多くのアメリカ人はそのような選択肢があることを認識していないか、あるいは難しすぎると思って試みない。
私の会社では、顧客のために働くAIエージェントを使用してそのようなエラーを解決することで初期の成功を収めており、彼らに代わって信用情報機関に連絡を取ることもある。これには、クレジットレポートの修正を得るために必要となることが多いエスカレーション技術や法的言語でAIをトレーニングする必要がある。私が見る限り、このように顧客のために働くチャットボットを提供することは金融業界ではまだ広く普及していないが、将来的には変わる可能性があると考えている。
結論
金融分野でのAI活用の初期結果は有望に見える。AIツールは、リアルタイムで大量のデータを分析し、市場や消費者行動について正確な予測を行う点で、従来のアルゴリズムよりも効果的であるようだ。これらは人間が効果的に実行できない作業であり、これらのAIはユニークな価値を付加している。
しかし、多くの顧客や労働者は、人間が実行できるタスクにAIを挿入すると状況が悪化する可能性があると報告している。労働者は確立されたワークフローにAIを挿入すると実際に生産性が低下する可能性があると報告し、顧客はAIチャットボットが人間のエージェントと比較して劣ったカスタマーサービス体験を提供していると感じている。
私はこれから学ぶべき教訓は、企業がAIの採用方法について慎重であるべきだということだと考える。AIのユニークな能力を活用するべきだが、うまく機能している人間中心のワークフローを変更するべきではない。
