金融サービスにおける GenAI の導入の課題

散文テキストを生成するコンピュータの能力は、最近では実際のビジネス用途として考慮されるほど十分なものになってきています。では、なぜほとんどの企業はまだそれを使用していないのでしょうか?これらの方法を実装する際のいくつかの課題を見てみましょう。生成 AI (GenAI) は画像、音声、ビデオを生成することもできますが、ここではテキストを生成する機能に焦点を当てます。

GenAI の中心には、あるテキストを別のテキストに変換するモデルがあります。入力テキストは多くの場合、人間のユーザーによる質問やコマンドです。出力テキストは、正しく意味のある応答であることが望まれます。私たちのほとんどは、オンラインの会話を思わせるテキスト メッセージング環境で、これらのモデルの 1 つまたは複数を使って遊んだことがあります。会話しているように見えますが、亀裂が現れると、人間と話しているわけではないことがわかります。

最初のグループの課題は、これらのモデルがどのように作成されたかにあります。これらは、インターネット上の膨大なテキスト コレクションに基づいています。この文章の多くはフィクションであるか、差別などの不適切な表現が含まれています。このテキストの多くは著作権法の対象でもあるため、モデルの合法性がいくぶん不明確になっています。

次のグループの課題は、これらのモデルの性質そのものに関係します。これらは、特定の単語の開始シーケンスにどの単語が続く可能性が最も高いかの巨大な確率行列を表します。そのため、彼らは論理的推論、因果関係の議論、または常識を理解することができません。実際の結果として、彼らは時折、不正確または不可能な答えをすることになります。これは幻覚と呼ばれるものです。

さらに、ビジネスの実践では、これらのモデルは単独で動作することはできず、多くの場合他のベンダーが作成する他のさまざまなソフトウェア ツールに統合する必要があります。 GenAI モデルは、これらのソフトウェア ツールへの言語インターフェイスを表すことができ、多くのタスクを効率化できます。ただし、GenAI モデルとレガシー ソフトウェアを統合する作業はまだ始まったばかりで、ベンダー自体の状況が多様で急速に変化しているため、作業は複雑になっています。

仮に GenAI が金融サービス業界で使用される一般的なソフトウェア ユーティリティに完全に統合されたとしても、人間の知性を誇りとする業界の従業員のトレーニングと変更管理という課題に依然として直面することになります。

これらはすべて原則として課題です。今はそれらを脇に置いて、金融サービスで何をするために GenAI を採用するかを考えてみましょう。

質問に答える際の顧客サービスの自動化や、スマート自動ホットラインなどの日常業務の実行など、他の業界と共通する用途もあります。多くの顧客に、各人の行動パターンに合わせて複雑に調整されたマーケティング電子メールを送信し、その人に本当に適した特定の製品やサービスを宣伝することができます。 

GenAI が人間の言語だけでなくコンピューター言語も話すことがわかると、さらに面白くなります。英語での質問をデータベースの言語である SQL や Web ページの言語である JavaScript に翻訳できます。金融アナリストは英語で質問をし、それを完璧な SQL でデータベースに入力し、その回答を JavaScript ページに変換して分析グラフとして表示することができます。金融アナリストにとって、信頼できる数値データを含むチャートが即座に表示されます。 GenAI は数値コンテンツを作成せず、整形式のデータベースから取得したため、信頼できます。人間の作業と遅延がすべて節約されるため、瞬時の応答は大きなメリットとなります。

GenAI は散文テキストをネイティブに作成できるため、人間が修正する財務分析やレポートの初稿を提供できます。最初の草稿を自動化することで、レポート作成にかかる人的労力の合計を 40% も節約できることが十分に文書化されています。

要約すると、主な課題はモデル自体と他のツールへの統合にあります。統合後は、意欲と訓練を受けた従業員が正しく使用する必要があります。

これにより、金融サービスへの導入に対する最後の障害、つまり信頼がもたらされます。金融専門家、企業経営者、政府規制当局は同様に、これらのテクノロジーが、瞬時に巨額の損失が発生する可能性がある規制された業界にサービスを提供する上で、私たちが期待するほど信頼できるものであるとはまだ完全に信頼していません。これには、正確なデータベースを使用して GenAI を制御するための上記のような統合と、信頼の欠如を理解することで AI 業界自体をより適切に擁護することで対処する必要があります。

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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/25582/implementation-challenges-of-genai-in-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs