AI（人工知能）が現代の金融サービスにとってますます不可欠になる中、中小金融機関は技術そのものだけでなく、それを管理するための人材確保においても追いつくプレッシャーに直面しています。課題はAIを導入するだけでなく、責任を持って費用対効果の高い方法で導入し、監視と法的コンプライアンスを維持することです。
幸いなことに、限られた予算の機関がAIを持続可能な形で統合するための方法はいくつかあります。そのために、フォーブス・ファイナンス・カウンシルのメンバーたちが、イノベーションや誠実さを損なうことなく、増大するAIと人材コストを吸収するための最良の戦略を共有しています。
1. ベンダーの導入サポートを活用する
多くの既存および成長中のAI企業が提供するプロフェッショナルサービスを活用しましょう。Palantirが先駆けた「フォワード・デプロイメント」モデルの人気の高まりに触発され、多くのAIベンダーがソリューションの実装と最適化のためのハンズオンサポートを提供しています。これにより、中小金融機関がAIの旅を始めるのに必要な労力を大幅に削減できます。- ガウラブ・シャルマ氏、Capitalize
2. 低コストでクリーンなエネルギー源の近くに移転する
先進的なエネルギーによって補助されるAIを見つける方法を検討しましょう。先を見据えて、クリーンで基盤となる持続可能な24時間365日稼働する電力源（今後数年間で原子力や核融合など）の近くに自分自身や組織を拠点としましょう。そうすることで、AIシステムはより低コストで、より効率的かつ高速になります。- マシュー・チェイス・レヴィ氏、AE Blue Capital
3. インターンシップとメンターシッププログラムを通じて社内のAI人材を育成する
中小金融機関は、強力なインターンシップとメンターシッププログラムを通じて人材に投資することで、増大するAIコストを管理できます。若手専門家は自然なAI流暢さをもたらし、マーケティング、IT、オペレーションにツールを適用します。このアプローチは社内の専門知識を構築し、高額なコンサルタントへの依存を減らし、忠実で将来に備えた労働力を生み出します。- マシュー・イアク氏、U.S. Energy Development Corporation
4. 協力してリソースを共有する
中小機関は競争ではなく、協力することで勝利します。戦略的にパートナーシップを組み、AIリソースを共有し、既存のチームのクロストレーニングに投資しましょう。テクノロジーが権限を与えられた人々と出会うとき、効率性とイノベーションが繁栄します。- カーラ・デニス氏、KDA Inc.
5. ユースケースとROIを評価する
AIプロジェクトの90%が失敗するという研究結果が多くの記事で発表されています。これが起こるのは、ユースケースを徹底的に理解していないため、AIが必要ない、あるいはまだ十分に進化していない分野にAIを適用しているからです。中小企業はまず、AIが適切なツールかどうかを判断するためのデューデリジェンスを実施する必要があります。もしそうであれば、コストを相殺するためのプラスのROIはありますか？- キラン・ランガラジャン氏、Blue Cross Blue Shield of Rhode Island
6. 既製のAIモデルとベンダーパートナーシップを活用する
大小を問わず、金融機関はAIイノベーションに追いつくために車輪を再発明する必要はありません。コストを抑えるには、すでに利用可能なものを活用することが重要です。既製のモデルは現在、株式間のランキング、スコア、クロス比較を生成できます。これらのモデルをスケールアップし、AIベンダーとパートナーシップを組むことで、企業はコストのごく一部で使用を最大化できます。- ブレンダン・カラン氏、Tradu
7. タスクを自動化し、人間の専門性を高める
中小機関はAIコストを吸収しようとするのをやめるべきです。彼らは定型業務を自動化に任せ、AIが決して習得できないもの—信頼、共感、真の判断力—を売り込む必要があります。最も賢明な機関は人を置き換えるのではなく、人間の洞察を製品化しています。- ジェイ・コーピ氏、Piqued Solutions, LLC
8. オープンソースツールと戦略的クラウド最適化を使用する
まず、無料のオープンソースAIツールの膨大なプールを活用しましょう。ほとんどのクラウドプロバイダーが提供する導入クレジットを最大限に活用して、低コストでプロトタイプを作成します。次に明確なコスト戦略を設定します：ワークロードを厳密に最適化し（適切なサイジング、モデル選択、自動スケーリング）、適切な場合はAI機能に価格を設定して、顧客が増分計算コストを共有または完全にカバーするようにします。- アミット・ジャイン氏、Dhruva Advisors (USACFO)
9. 高インパクトなユースケースと人間による監視に焦点を当てる
中小機関は、定型分析の自動化や、すべてを内部で構築するのではなく信頼できるプラットフォームとのパートナーシップなど、特定の高インパクト領域にAI投資を集中させるべきです。段階的に投資し、リターンを測定し、利益を再投資しましょう。監視については、既存のチームをリスキルし、AIが専門家の判断によって導かれるツールであり続けるよう、人間によるレビューをワークフローに組み込みます。- ポール・ピーターソン氏、Wiss
10. 実用的でユーザー重視の目標を設定する
失敗したAIの取り組みの多くは、計画の不備と詳細な目標の欠如に起因しています。AIツールの追加を検討する際、リーダーは重要な質問をする必要があります：「このシステムの日常的なユーザーにとって現実的な効果は何か？」答えが生活をより簡単にするということでなければ、おそらく避けるべきでしょう。これにより、中小機関は暴走するコストを避け、理想的にはコスト削減につながるでしょう。- エヤル・リフシッツ氏、Bluevine
11. 購入、レンタル、構築のいずれかを選択する
AIの複雑さに対処する中小機関は、レンタル、購入、構築のいずれかを検討すべきです。AIベンダーとのパートナーシップや商用ソリューションの購入は、重い開発・保守コストなしに専門知識と機能を提供できる一方、将来に向けて段階的に内部能力を構築することができます。- ブライアン・ラピダス氏、Association for Financial Professionals
12. 明確なガイドラインを設定し、検証済みのツールを使用する
中小機関は、明確な使用ガイドラインを設定し、イノベーションと顧客保護のバランスを取る検証済みツールを選択することでAIコストを管理できます。企業や機関は、AIが責任を持って価値を付加するための基準を実施すべきです—信頼を守りながら効率を最大化し、不必要な支出を削減します。- シンシア・ヘミングウェイ氏、Fourlane, Inc.
13. まずは狭い範囲から始める
中小企業はAIコストを管理するために、全面的な変革を追求するのではなく、まずは1つの中核的な問題解決に集中するという狭い範囲から始めることができます。信頼できるベンダーとのパートナーシップ、インフラの共有、既存のスタッフをトレーニングしてAIを責任を持って監視できるようにすることで、予算を伸ばしながらコントロールとコンプライアンスを維持できます。- マイケル・フォガス氏、Foguth Financial Group
14. 規模よりも精度を重視する
規模よりも職人技を重視しましょう。AIを巨大なシステムを構築するのではなく、人間の洞察と地域の知識に導かれた精密なツールとして使用しましょう。データ量を追求したり、専門家の軍団を雇ったりする代わりに、中小企業はチーム内で「AI流暢さ」を育成し、テクノロジーをよりスマートな意思決定とより強力なコミュニティの信頼のための触媒に変えることができます。- ニール・アンダース氏、Trusted Rate, Inc.
15. 既存のスタッフのスキルアップに投資する
高額なAI専門家を競争して獲得するのではなく、すでに顧客を理解している既存のスタッフのスキルアップに投資しましょう。10人のAIチームは必要ありません—AIを倫理的かつ効果的に適用する方法を知っている賢明なインテグレーター1人が必要なのです。- ボブ・チトラソーン氏、Wealth Planning By Bob Chitrathorn
16. 自動化と労働力の強化に焦点を当てる
中小企業はAIに関して大手企業と支出競争はできませんが、焦点を絞ることでは勝てます。小さく始め、時間を浪費するものを自動化し、AIを脅威ではなくチームメイトとして使用するよう既存のスタッフをトレーニングしましょう。本当の強みはより多くのテクノロジーではなく、それを賢く適用し、クライアントがまだ信頼している人間の判断力を維持できる人々です。- アナトリー・イオフェ氏、IceBridge Financial Group, LLC
17. コンソーシアムとフラクショナル人材を通じてAIコストを共有する
AIクレジットユニオンのように考えましょう：コストを相互化し、価値を特化させます。モデル検証-コンプライアンス（リスク・アズ・ア・サービス）を共有するためのコンソーシアムを形成し、チームではなく基盤モデルをレンタルし、少数の高ROIユースケースに焦点を当て、人材を「フラクショナル化」します—プールされたモデルリスクオフィスと交代制AIオフィサー。独自の配管ではなく、ガバナンスにお金をかけましょう。- アレクサンドラ・ヴィディウク氏、Beyond Earth Ventures
18. ターゲットを絞ったユースケースと軽量ガバナンスでROIを理解する
AIを段階的に採用し、各投資を明確なROIに合わせましょう。中小機関は競争するために企業規模のソリューションを必要としません—彼らが必要とするのは、不正検出の自動化やコンプライアンスワークフローの合理化など、測定可能な成果を持つターゲットを絞ったユースケースです。各ツールには、オーバーヘッドを膨らませることなく責任ある使用を確保するための軽量なガバナンス構造を組み合わせましょう。- アレクサンダー・ロンジーノ氏、Rework Capital LLC
19. パイロットとパートナーシップを優先する
中小機関はより大きなAIを必要としているのではなく、よりスマートな戦略が必要です。誇大宣伝ではなく、実際の問題を解決するパイロットから始めましょう。過剰に構築するのではなく、パートナーシップを組みましょう。AIと競争するのではなく、AIと協働するためにあなたの人材のトレーニングに投資しましょう。本当のコストはテクノロジーではなく、明確さ、ガバナンス、目的なしにそれを使用することです。- アメル・アル・アハバビ氏、Vertix Holdings LLC
20. 戦略的パートナーシップとターゲットを絞ったユースケースを形成する
中小金融機関は、増大するAIと人材コストを管理するために、共有サービスモデルやフィンテックとのコラボレーションを通じて戦略的パートナーシップを形成することに焦点を当てる必要があります。プラスのROIを持つターゲットを絞ったAIユースケースを優先し、高インパクトで低複雑性のタスクを自動化して節約を生み出し、将来の投資に資金を提供することが重要になるでしょう。- ヴィニート・シェカール氏、Meta
ここで提供される情報は、投資、税金、または財務アドバイスではありません。特定の状況に関するアドバイスについては、ライセンスを持つ専門家に相談する必要があります。
