人工知能（AI）は金融業界に大きな変化をもたらしている。企業は、これまで不可能だったタスクや分析が可能になるだけでなく、多くの場合、容易になる中で、競争優位性を獲得し、それを維持する方法を模索している。
おそらく、個人もこれを試みているだろう。最も良い例は市場予測だろう。AIに株式市場の動きを正確に予測させる方法を知っていれば、バートン・マルキールの「ウォール街のランダムウォーク」は—まったく別のものになる。
以下はAI Edge Dailyの執筆者たちが説明している内容だ。同サイトではAI時代における金融の変化に関連する記事がまとめられている。
「投資したいが、手動で行う時間（または知識）がない人々のために、AIが介入している。ベターメント、ウェルスフロント、さらには一部の新しいブロックチェーンベースのプラットフォームなどのロボアドバイザーは、ユーザーの目標と市場状況に基づいてポートフォリオを最適化するためにAIを使用している。従来のアドバイザーに高額な手数料を支払う代わりに、ユーザーは分散投資ポートフォリオ、自動リバランス、タックスロスハーベスティングにアクセスできる—これらはすべてアルゴリズムによって実現されている。2025年、AIは投資を管理するだけでなく、リスクプロファイル、財務目標、リアルタイムデータに基づいて積極的に調整を行う。」
しかし、市場予測（これだけでも大きな変化だが）以外にも、適用できるイノベーションがある。銀行はAIを不正検出、財務計画、高頻度取引（市場操作の別の形かもしれないが、独自の領域を持つ）に使用しており、コンプライアンスや顧客対応業務にも活用している。
では、このシナリオにおいて、企業はどのように金融分野で差別化を図るのか？
AIを活用した競争力のある金融ビジネスに関する考察
フォーブスのCCOであるランダル・レーン氏はまさにこの問題についてパネルディスカッションを行った。ディドーのリシ・ネア氏、HFSのデビッド・カシュマン氏、オービーのCEOであるベラ・リウ氏が、状況がどのように変化しているか、そしてどのような戦略が成功する可能性が高いかについて議論した。
ネア氏はサービスのパーソナライゼーションの価値について語った。
「私たちがソーシャルメディア企業をこれほど愛している理由は、それぞれの企業が私たち自身に対して提供する信じられないほどのパーソナライゼーションだと思います」と彼は述べた。「パーソナライゼーションが様々な企業に拡張され、テクノロジーとやり取りするどこでも独自の体験ができるようになると、このテクノロジーは私のことを知っている、このテクノロジーは本当に私の立場を理解していると言えるようになります。そして、私が使用できるものや向かっている場所とそのような関係を持つことで、テクノロジーをより信頼できるようになります。結局のところ、パーソナライゼーションは信頼なのです。」
リウ氏は人間参加型の必要性を指摘し、金融における完全自律型ソリューションの根本的な欠陥を述べた。
「実際にプロセスに人間が関わる必要があります」と彼女は言った。「AIエージェントが自律的に動き回って仕事をするということはできないのです。」
私たちが向かっている方向
その後、カシュマン氏は市場におけるAIの現在の軌道について質問に答えた。
彼が指摘したように、企業は「パイロット版の煉獄」と彼が呼ぶ状態に陥りがちで、完全な展開と次のステップに進むことができない。
「それを脱出できるのは5％から12％の間です」と彼は言った。「つまり、AIで実際に影響を与えている企業についての話です。そのうち、AIの採用が大幅に増加するだろうと思います。なぜなら、これらの企業の小さなグループは、すでに大規模なデジタルトランスフォーメーションを経験しており、そのデジタルトランスフォーメーションを一緒に行った企業を信頼し、次の（方法）に投資する準備ができているからです。」
ミスを恐れる
パネルは信頼とスピードのバランスについて話し合い、ソリューションを市場に投入する方法、プロジェクトを開発する方法、そして最終的にユーザーの声を聞く方法について議論した。
リウ氏はリスク軽減の概念を、ユーザーがプログラムの動作をより理解するためにプログラムを「遅く」したいと考えるユーザー体験と結びつけた。
「AIと連携してワークフローにAIを組み込む際、様々なシステムにデータを入力しますが、AIは実際に非常に優れた仕事をすることができます。時には100％の精度に近いこともあります」と彼女は述べた。「そして、AIエージェントを非常に速く実行して、精神をすり減らすようなデータ入力作業を自動化することができます。」
しかし、彼女は指摘した。効率的なスピードであっても、一部のコンテキストでは、ユーザーはそれをより遅く実行したいと考えている。
「ユーザー調査で分かったことは、ユーザーは実際にAIエージェントを遅くすることを好み、AIがどのようにデータを入力しているかを一歩一歩正確に見ることができるようにしたいということです」と彼女は言った。「そして彼らはそれに従うことができ、ミスの可能性がある場合に介入できると感じ、人間として完全にコントロールできると感じます。そのため、ユーザーは実際にその方が満足しているのです。」
「複雑さをあまり苦痛に感じさせないようなエージェント的な流れがある限り、それがAIが本当に役立つところです」とネア氏は付け加えた。「人間、あるいは何らかの人間参加型が『はい、これをやってほしい』または『はい、これが私がやってほしい正確な方法です』と言った後にAIエージェントを使用し、それが100％実行される...信頼につながるのは人間参加型だと思います。」
残りの内容はビデオをご覧ください。パネルがレーン氏の司会のもと、企業がAIの可能性を活用して製品やサービスで「アルファ」を獲得する方法について考察しています。これは重要な問題であり、AI急増の中で企業間の勢力図がどのように形成されるかを決定するでしょう。例えば、パネルが既存企業の立場について議論した際、一部の参加者は、これらの伝統的な企業は柔軟性に欠け、イノベーションが遅いかもしれないが、業界の後ろ盾という点で優位性を持つと指摘した。リウ氏は、既存企業が「ドメイン経験」を持ち、多くの場合、顧客基盤も持っていると指摘した。
では、競争上の堀とは何か？競争力のある開発はどのようなものになるのか？このパネルは、このような市場におけるAIの影響に関するロードマップを構築するのに役立った。今後の展開にご期待ください。
