フィンテックは人工知能 (AI) と無縁ではありません。
推定によると、フィンテックにおける AI 市場は 31.71 年に 2027 億 28.6 万ドルに達し、90% の割合で成長すると予想されています。 すでに、AI はさまざまなユースケースに適用されています。 ケンブリッジ オルタナティブ ファイナンス センターによると、フィンテック企業の XNUMX% がすでに AI を使用しています。
しかし、生成 AI という新たな猛獣が台頭し、金融サービスへの取り組み方に革命をもたらすと期待されています。
しかし、現時点ではこの業界は表面をなぞっただけで、生成 AI がその可能性を最大限に発揮できるようになるまでには長い道のりがあります。
「Gen AI は金融サービスでどのように使用されていますか?」 Information Venture Partners の共同創設者兼ゼネラルパートナーである Robert Antoniades は次のように述べています。 「簡単な答えは、それが使用されていないということです。 確かに広くはありません。 しかし、Gen AI がもたらしたことは、金融機関にとって AI の力に対する認識を高めたことです。」
同氏は、企業は顧客対応プロセスの合理化を支援するためにChat GPTのような生成AIツールを導入しているが、このテクノロジーは金融サービスのバックエンドに大きな影響を与える可能性があると説明した。
しかし、これを可能にするためには、テクノロジーが 100% 正確である必要があります。 今のところ、それは確かにそうではありません。
正確さへの道
Gen AI がいかに不正確であるかの一例は、ほんの XNUMX 週間前に明らかに明らかになりました。
オン・ジェイa 1、「匿名の情報筋」が明らかにジャーナリストに、SEC委員長ゲイリー・ゲンスラーが「内部調査」を待って辞任したと伝えたため、ソーシャルメディアは興奮の渦にあった。 数時間後、これらの主張は誤りであることが判明した。
では、こうした虚偽の主張をしたジャーナリストは誰だったのでしょうか? 生成型 AI ボット。
「金融サービスにおいて重要なものであれば、それは 100% 正確でなければならないことを理解する必要があります」とアントニアデス氏は言います。 「幻覚が入る余地はない。 間違いが許される余地はありません。 AI が生成した回答は実際には適切なものであるため、興味深いものですが、正確ではありません。」
「見込み客やマーケティングの目的であれば問題ありません。 しかし、経済的なアドバイスに関しては、決してそうではありません。 記録保持用。 絶対違う。"
不正確な場合は、壊滅的な結果が生じる可能性があります。
金融サービスにおける生成 AI の潜在的なユースケースを検討すると、完璧さの必要性が明らかになります。
財務アドバイスは、金融における生成 AI の焦点として多くの人が挙げている分野です。 財務アドバイザリー サービスはコストの関係で、多くの人にとってアクセスできない分野です。 ただし、Generative AI を使用すると、顧客とのやり取りに基づいて、特定の顧客の要件に合わせてアドバイザリー サービスを調整できるため、状況が変わる可能性があります。
「実際、Gen AI は、顧客と金融機関の間のインタラクションとコンテキスト化をどのように提供するかについて、非常に興味深いユースケースです」と Antoniades 氏は述べています。 「これだけのデータをすべて取り込むことで、クライアントとの会話と思われる内容を実現できるようになりました。」
「今日何をするかを考えてみると、コールセンターに電話することになります。 彼らのウェブサイトを見てみます。 友達の話を聞いたり、Web 検索をしたり、実際に交流したりすることができます。 そして、生成 AI の美しさは生成の部分だと思います。 それは実際に会話する能力です。」
さらに、詐欺とAMLは大幅に改善できる分野として挙げられており、すでに成果を改善するためにAIと機械学習モデルの適用が進んでいます。
しかし、アントニアデス氏は、このテクノロジーの特に破壊的な応用はインフラの近代化にある可能性があると説明した。
銀行システムは、何年も変わらないインフラストラクチャに基づいて構築されています。 1959 年に開発された言語である COBOL を利用した言語は、新しい技術が出現して急速に過ぎ去っても、堅固な地位を保っています。
しかし、軋むフレームは古さを感じさせます。 新人プログラマーは、 アワになった言語の学習からはより汎用的なコードが優先され、構造を変更するには広範なカスタム プログラミングが必要になります。
「私はこれをインフラを近代化する方法だと考えています」とアントニアデス氏は語った。 同氏は、Generative AI を使用して、古い COBOL コードを作成したり、新しいインフラストラクチャへの移行を加速するための一種のパッチを提供したりできると説明しました。
「金融機関にとって、新しいプラットフォームへの移行はリスクです。 しかし、Gen AI は古いインフラストラクチャや古いコードを新しいコードに置き換え、金融機関が現代に移行するのを支援できると思います。」
ただし、これらのレガシー フレームワークでエラーが発生すると、致命的な結果が生じる可能性があります。
「銀行口座に入金するときは、そこにお金があるか知りたいと思うものです」とアントニアデス氏は言う。 「99.9%の確率でそれが存在するというわけではありません。 それはいつもそこにあります。 彼らがあなたにアドバイスを与えるとき、彼らは本当に 100% 正確であるべきです。 90% 正確ではないはずです。」
その可能性は存在しており、金融機関はその可能性を認識しているとアントニアデス氏は語った。 業界が今必要としているのは、GenAI の成果が完璧に近づくのに十分な開発だけです。
リンク: https://www.fintechnexus.com/generative-ai-in-fintech-goes-far-beyond-the-chatbot/?utm_source=pocket_saves
出典: https://www.fintechnexus.com
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