銀行 AI インデックス リストの次点はカナダの RBC であり、この銀行は長年にわたり資産管理にディープ ラーニングと強化学習テクノロジーを使用しており、特に「イノベーション」と「透明性」サブランキングで上位 3 位に入っています。インデックスランキング。
RBC は Borealis AI と呼ばれる人工知能研究センターを設立し、親銀行にサービスを提供するだけでなく、人工知能に関する最先端の研究にも取り組んでいます。 KPMG とのインタビューで、Borealis AI の責任者であるキャスリン ヒューム氏は、彼女のチームが銀行の顧客サービスに強化学習をどのように適用したかについて詳しく説明しました。
Borealis AI と RBC Capital Markets チームは、強化学習ベースの取引実行システムを開始しました。 「私たちは、機械学習を使用して、大口または大量の注文を持つ顧客が最大の利益を得るためにより適切に取引をシーケンスできるよう支援する方法を理解したいと考えていました。私たちが作成したモデルは非常に動的であり、従来の取引アルゴリズムよりも柔軟にリアルタイムで応答することがわかりました。ボラティリティの中で。」
Borealis AI は、小売銀行や商業銀行がこれまでのビジネス プロセスを明日の未来の製品に変革することにも成功しました。たとえば、** は、財務アドバイザーが顧客と積極的に関わり、今後の財務ニーズを理解し、より的を絞ったアドバイスを提供できるようにするキャッシュ フロー予測ツールを構築しました。 ** また、アプリを作成し、最新のパーソナライゼーション機械学習テクノロジーの恩恵を受けることで、小売顧客の財務管理も支援します。
今年 4 月、RBC は、同行と Borealis AI が共同開発した NOMI Forecast システムにより、Digital Banker 誌の最優秀人工知能カスタマー エクスペリエンス賞を受賞しました。
NOMI Forecast システムは、ディープラーニングを利用して、クライアントのキャッシュ フローをタイムリーかつ正確に予測します。銀行独自のデータセットを活用したモデルは、請求書の支払い、電子送金、投資、給与支払いなど、RBC 顧客のエクスペリエンスをパーソナライズするようにトレーニングされています。
AI+ウェルスマネジメント: 大手国際銀行はこの方法で GPT を使用することを計画しています
出典：Bingjian Technology Research Institute
AI と銀行に関する最近のリストが引用されることが増えています。このリストはヨーロッパと米国の大手銀行23行をランク付けしており、少なくとも総資産1兆ドル以上が選択の対象となる。
このリストは「Bank AI Index（Evident AI Index）」と呼ばれるもので、コンサルティング会社Evident Insightsが公開しており、一般公開されており、銀行のAI成熟度（AI成熟度）リストをランク付けするのは初めてとなる。
トップ 10 銀行 AI インデックス リスト:
このリストを作成するために、Evident Insights は、50 名を超える主要な人工知能と銀行の専門家の参加を得て、銀行財務報告書と一連のサードパーティ データ ソースからの公開データに基づいて数百万のデータ ポイントを収集しました。リスト。
各銀行は、人材、イノベーション、リーダーシップ、透明性という 4 つの側面にわたる 142 の個別の指標に基づいて評価されます。人材が最も大きな比重を占め、40％に達します。
Evident Insights によると、AI 人材の量と質は、これらのトップ銀行の将来の競争力に大きく影響します。 1位のJPモルガン・チェースは銀行業界で最も多くの人工知能を搭載した従業員を擁し、総従業員数の10％以上を占め、現在も採用を加速している。 JPモルガン・チェースは2023年2月から4月にかけて、リストに載っている全銀行の人工知能およびデータコア職の求人広告の少なくとも20％を掲載した。
LinkedIn などの採用 Web サイトの情報を検索および分析した結果、Evident Insights は興味深い現象も発見しました。生成人工知能が非常に注目されているこの時期に、これら 23 の銀行は **AI 関連の職務内容のわずか 2% 未満*です。 *、大規模言語モデル (LLM) や ChatGPT などの生成 AI のスキルが明示的に言及されています。
Bingjian Technology Research Institute は、Evident 関連の報告書と上場銀行を分析した結果、GPT はよく知られた科学となっているものの、これらの大手国際銀行は GPT がすべての病気を治療できるとは考えていないことも発見しました。人工知能テクノロジーへの早期投資と高度な展開により、多くの銀行**はすでにかなり成熟した深層学習資産管理システムを確立しており、急いで GPT ホットスポットに追いつく必要はありません。 **
それどころか、リストに記載されている「透明性」指標は、多くの大手銀行によって評価されており、より高く評価されています。
モルガン・スタンレー: ナレッジ管理に GPT-4 を使用
モルガン・スタンレーは、銀行 AI 指数リストでかろうじてトップ 10 に食い込んだが、GPT 申請の点で最も注目度が高く、その「イノベーション」サブ項目は 4 位にランクされている。それでも、モルガン・スタンレーのGPTの適用はまだ実験段階にあり、本番環境には導入されておらず、実験分野も広範囲ではない。
OpenAIが今年3月にGPT-4を正式にローンチした際、典型的なケースとしてモルガン・スタンレーの資産管理アプリケーションをローンチした。
具体的には、モルガン・スタンレーは、投資戦略、市場調査と解説、アナリストの見解を網羅した数十万ページのコンテンツのライブラリを維持しています。非常に多くの情報が多くの内部サイトに分散しており、その多くは PDF 形式であり、ファイナンシャル・アドバイザーが必要です (FA) ) 特定の質問に対する答えを見つけるために膨大な量の情報を参照するのは、非常に非効率的な場合があります。
昨年から、同社と OpenAI は協力して、GPT の埋め込みおよび検索機能を使用して、10 万件を超えるドキュメントの「知的資本」を最大化する方法を模索し始めました。
GPT-4 は、企業の内部チャットボット** (外部ではないことに注意してください)** のサポートを提供します。チャットボットは、資産管理コンテンツの包括的な検索と統合を実行し、財務アドバイザーに必要な回答を提供します。
15,000 人以上のファイナンシャルアドバイザーを抱えるモルガン・スタンレーは、社内チャットボットに次のような質問をするかもしれません。
*投資アドバイス (アルファベット株に対する当社の見解と、将来の業績は強気か弱気か?)
*通常通りの業務 (IBM の主な競合他社 5 社は誰ですか?)
* プロセスの質問 (IRA を取り消し不能な信頼にするにはどうすればよいですか?)。
モルガン・スタンレーは、100,000 件の文書をトレーニング コーパスとして使用して、同様の問題に関して GPT-4 を「微調整」しました。
Forbes によると、モルガン・スタンレーの FA の 300 名が「強化学習」でモデルを支援しており、チャットボットから回答を得る際に、賛成票または反対票を与えたり、オンデマンドでより詳細なフィードバックを提供したりすることができます。
ChatGPT について広く批判されている問題の 1 つは、事実に基づいていない「幻覚」コンテンツが生成されることが多いことであり、これは資産管理サービスにとって致命的です。これに応えてモルガン・スタンレーは、FA がシステムに入力できるプロンプト/質問の種類を制限し、トピックをビジネス関連の質問に限定し、出力が既存のナレッジ ドキュメントから得られるようにしています。
FA が使用中にコンテンツが間違っていると判断した場合は、コンテンツのソースにリンクされている基礎となる記事を引用して、理由コードを参照することもできます。これは、ほとんどの大規模な言語モデルよりも完全で信頼性が高くなります。
企業の通常のナレッジマネジメントプロセスでは、FA が外部に提供したい内容はもちろんのこと、投資調査の内容をレビューするコンプライアンス担当者がいます。
実際、モルガン・スタンレーのウェルスマネジメント部門は、15,000人のFAに機械学習を提供するための現実的なツールである「Next Best Action」システム（NBA）の研究に長年費やしてきた。
NBA システムは、機械学習を通じてパーソナライズされた投資アイデアを発見し、CRM システムを通じて特定の顧客に配布します。 NBA システムには 3 つの異なる目標機能があります。
1つは、顧客に投資アドバイスを提供し、意思決定を支援することです。パッシブ運用だけでなく、顧客の希望に応じて個別の株式や債券の投資オプションを提供することもできます。
2 つ目は、現金残高の低下に関するアラートや、顧客の投資ポートフォリオの価値の大幅な変更に関するアラートなど、迅速な操作を行うためのアラートです。
3つ目はライフイベントプランニングで、例えば、顧客のお子さんが病気であることが確認された場合、その病気の治療に最も優れた地元の病院をシステムが紹介したり、治療の資金計画を立てたりすることで、付加価値のある関係を構築することができます。お客様と一緒に。
GPT-4関連事業を率いるモルガン・スタンレーのデータ・イノベーション責任者ジェフ・マクミラン氏は、NBAシステムの「プッシュ」アプローチは、GPTの即時回答に基づく協力のための「プル」アプローチと同じくらい優れている可能性があるとフォーブスに語った。
資産顧問業界向けの垂直ウェブサイトである AdvisorHub が 7 月に発表した最新のレポートによると、モルガン・スタンレーは、今年の第 3 四半期には 15,000 名以上のファイナンシャル アドバイザーに生成 AI ツールを導入する予定ですが、今年 3 月以降、まだ 900 名にすぎません。 FAは裁判を受けている。
銀行AI指数リストでは、モルガン・スタンレーの人材サブ項目はわずか11位にランクされている。モルガン・スタンレーは今年下半期からAI人材の採用を加速しており、最新の募集職種は人工知能と機械学習プラットフォーム向けの新たなウェルスマネジメント幹部を募集するもので、LinkedInによると、この職種の基本年収は18万～26万だという。間の米ドル。
AI チャンピオンおよび準優勝銀行: 既存の機械学習システムを強化
リストのトップに位置するJPモルガン・チェースは、GPTに関して宣言的な計画をいくつか持っているが、申請の詳細についてはあまり明らかにしていない一方、次点のダークホースとして登場したロイヤル・バンク・オブ・カナダ（RBC）は、 GPTについては一度も言及しなかった。
CNBCの報道によると、JPモルガン・チェースはChatGPTと同様のソフトウェアサービスを開発しているという。 JPモルガン・チェースが提出した文書によると、同銀行は5月に「IndexGPT」と呼ばれる商品の商標登録を申請していた。 IndexGPTは「人工知能を活用したクラウドコンピューティングソフトウェア」を活用し、「顧客のニーズに合った証券の分析・選定」を行う。
商標登録文書では、IndexGPTがChatGPTに代表される人工知能技術を使用していると指摘されており、JPモルガン・チェースのグローバル技術ディレクター、ロリ・ビール氏は、同行が1,500人のデータサイエンティストと機械学習エンジニアを雇用し、GPT技術の「複数の使用例」をテストしていると述べた。 。」。
「これは人々が自分の資産をどのように管理するかという聖杯となるだろう」と同行の資産・資産管理部門最高経営責任者メアリー・キャラハン・エルデエス氏は5月22日のJPモルガンのインベスターデーカンファレンスでAIについて語った。
「私たちは、これまで調査したすべての企業について30年分の独自データをロードしてきました」とエルドエス氏は、彼の部門の最近のツール開発について説明しながら語った。毎日です。それに合わせて、私たちはこれほど大きな上昇を見てきました。」
同氏はさらに、**JPモルガン・チェースには独自の社内資産管理ビジネスがあり、GPTのようなモデルは同社のスペクトラム・ポートフォリオ管理システム上で稼働していることを明らかにした。 **
銀行 AI インデックス リストの次点はカナダの RBC であり、この銀行は長年にわたり資産管理にディープ ラーニングと強化学習テクノロジーを使用しており、特に「イノベーション」と「透明性」サブランキングで上位 3 位に入っています。インデックスランキング。
RBC は Borealis AI と呼ばれる人工知能研究センターを設立し、親銀行にサービスを提供するだけでなく、人工知能に関する最先端の研究にも取り組んでいます。 KPMG とのインタビューで、Borealis AI の責任者であるキャスリン ヒューム氏は、彼女のチームが銀行の顧客サービスに強化学習をどのように適用したかについて詳しく説明しました。
Borealis AI と RBC Capital Markets チームは、強化学習ベースの取引実行システムを開始しました。 「私たちは、機械学習を使用して、大口または大量の注文を持つ顧客が最大の利益を得るためにより適切に取引をシーケンスできるよう支援する方法を理解したいと考えていました。私たちが作成したモデルは非常に動的であり、従来の取引アルゴリズムよりも柔軟にリアルタイムで応答することがわかりました。ボラティリティの中で。」
Borealis AI は、小売銀行や商業銀行がこれまでのビジネス プロセスを明日の未来の製品に変革することにも成功しました。たとえば、** は、財務アドバイザーが顧客と積極的に関わり、今後の財務ニーズを理解し、より的を絞ったアドバイスを提供できるようにするキャッシュ フロー予測ツールを構築しました。 ** また、アプリを作成し、最新のパーソナライゼーション機械学習テクノロジーの恩恵を受けることで、小売顧客の財務管理も支援します。
今年 4 月、RBC は、同行と Borealis AI が共同開発した NOMI Forecast システムにより、Digital Banker 誌の最優秀人工知能カスタマー エクスペリエンス賞を受賞しました。
NOMI Forecast システムは、ディープラーニングを利用して、クライアントのキャッシュ フローをタイムリーかつ正確に予測します。銀行独自のデータセットを活用したモデルは、請求書の支払い、電子送金、投資、給与支払いなど、RBC 顧客のエクスペリエンスをパーソナライズするようにトレーニングされています。
縦型大型モデル: 適切なものが最適
モルガン・スタンレーのNBAシステムも、モルガン・スタンレーのSpectrumシステムも、RGBが独自に開発したNOMI Forecastシステムも、いずれも銀行が独自に蓄積したデータで学習させたさまざまなモデルの組み合わせである。トレーニングを微調整するために GPT を移植した後、一般的なインタラクション能力を強化することは、これらのトップ国際銀行と同様の選択です。
海外・国内を問わず、オープンソースの大規模モデルの増加とモデルの学習コストの低下により、一般的な大規模言語モデルへのこだわりは徐々に薄れてきています。閉会したばかりの上海世界人工知能会議から、新しい物語は、産業モデル、垂直モデル、そして「大規模モデルが何千もの産業に力を与える」であることがわかります。
最も典型的な例はブルームバーグ社が立ち上げたブルームバーグGPTで、ブルームバーグ社はモデルをより小型化し、パラメータ数は約500億個と、GPT-3のパラメータ数1,750億個に比べて大幅に削減され、汎用性は落ちるものの、金融分野でのパフォーマンスは大幅に向上した。汎用大型モデルよりも。
金融業界の強力な監督とプロフェッショナリズムにより、金融機関が蓄積した専門的なデータトレーニングとノウハウに基づいて、業界のニーズに適した垂直モデルを作成できることがわかります。 **たとえば、Bingjian Technology が発売した Origin One 大型モデルは、銀行や保険の顧客にサービスを提供するアルゴリズム モデルの長年の経験に基づいて、インテリジェントな顧客サービス、財務文書処理、および外国投資商品の分析に取り組んでいます。 **
ウェルスマネジメント業界では、バーティカルモデルの専門的な利点がますます明らかになり、GPTの登場により、ロボアドバイザーはこれまでの富裕層向けの「独占的なサービス」という概念が変わり、ロングテール市場の急速な発展。 GPT-4 の助けにより、モルガン・スタンレーの 15,000 人のファイナンシャル・アドバイザーの顧客サービスの数と効率は何倍に向上するでしょうか?
これらのトップ銀行に加えて、垂直型大規模モデルにより、スタートアップ企業はアプリケーション層でより多くの顧客にサービスを提供する機会が増えます。テクノロジー企業は、低い参入障壁と独立性を通じて、より多くの沈滞顧客を引き付けていますが、伝統的な大手銀行は、独自の利点を利用して既存顧客をターゲットにし、さまざまな商品ポートフォリオを推進しています。ロボアドバイザーの分野では、規模の異なる機関がさまざまな戦略を決定しています。
米国のロボアドバイザー市場の観点から見ると、主に次の 3 種類の参加者が含まれます。
まず、Wealthfront や Betterment に代表される新興企業は、独自の技術的優位性と敷居の低い要件を利用して、ロングテール顧客の価値を活用します。
2つ目は、バンガードやチャールズ・シュワブに代表される大規模金融機関が、自社の資本優位性、既存顧客優位性、ブランド優位性、競争障壁を活用して、インテリジェントな投資顧問商品を立ち上げていることです。
3つ目は、ブラックロックによるフューチャー・アドバイザーの買収など、サードパーティ企業を買収してスマートな投資顧問市場を迅速に展開することです。
信用格付け会社CRISIL GR&Aの計算によると、インテリジェントな投資調査の分野に大規模モデルを適用することでコストが22.5％削減され、より多くの人々が資産管理の恩恵を受けることができると予想されている。
** 包括性が高まるということは、リスクも増えることを意味します。 **RBC が多くのヨーロッパやアメリカの大手銀行を上回り、銀行 AI インデックスリストで 2 位にランクされているのは、RBC の責任ある AI (責任ある AI) アクションによるものでもあることは言及する価値があります。キャスリン・ヒュームは、AI が悪化させる可能性のあるモラルハザードについて人々がますます認識していると考えています。世界中で、人工知能の倫理的かつ責任ある使用をめぐる議論が激化しています。
説明可能な人工知能 (XAI) は、おそらく GPT に相当する新興テクノロジーとなるでしょう。 ChatGPT のアルゴリズムに関する洞察は完全に「ブラック ボックス」ですが、XAI を使用すると、ユーザーと規制当局は AI がどのように機能するかの基本を精査できるようになり、開発者が意図どおりに機能するようにアルゴリズムを磨くことができます。 **XAI を使用すると、ウェルス マネージャーや投資アドバイザーは AI 由来の金融アドバイスを監視および正当化し、規制要件や顧客の最善の利益に合わせることができます。 **
参考資料：