ジェネレーティブAIは、金融サービスや投資業界にとって強力なツールである。
金融サービス業界では、より迅速で、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、業務の効率化を推進する能力が求められている。
2020年だけでも、世界中で7260億件以上のデジタル決済が行われた。そのうちの25%は手作業で審査されており、遅延やエラー、不正行為の原因となっている。
その恩恵は意思決定にとどまらない。
ジェネレーティブAIには、金融サービスにおける実際の使用例がある：
- チャットボット
- 不正行為の検出
- ブローカーによる投資案件の選択支援
- 信用度のパーソナライズされた計算
- デジタルウォレット間のピアツーピア決済
- 消費者のローンや借金の減額を支援する。
- バイオメトリクス認証のための顔認識または音声認識
その用途は無限であり、重要な問題を提起している：
金融サービス業界におけるジェネレーティブAIの導入に対する信頼をどのように確保するのか？
この記事でそれを探ってみよう。
金融サービスにおけるAIの限界
ジェネレーティブAIは強力なツールだが、特に金融サービス業界では限界がある。
すなわち、AIモデルの透明性と可視性の欠如である。
- モデルはなぜその回答を選んだのか？
- モデルには別の答えがあったのだろうか？
- そのモデルの答えにどれほどの確信があるのか？
- モデルは機密データや不正確なデータから作成されていないか？
- どのように開発され、訓練され、監視され、調整されたのか？
- 既存の社会的偏見に影響されたバイアスはないか？
これらの制限のいずれもが、モデルの信頼性に影響を与える可能性がある。
ジェネレーティブAIのリスク
ジェネレーティブAIのリスクには以下のようなものがある：
- データソース モデルの訓練と更新に使用されるデータには、著作権資料、代替見解を持つ国や組織からの情報、機密情報、PHI（保護された医療情報）、CUI（管理された未分類情報）、または生成AIモデルに含めることを意図していないその他の機密データソースが含まれる可能性がある。
- モデルのガバナンス：OpenAIを含む商業組織が提供する生成AIモデルは、モデルがどのように開発され、訓練され、監視され、調整されているかについての洞察を提供しない。これらのプロセスを理解しないと、モデルのゴールとアウトプットがエンドユーザーに誤解される可能性があります。
- モデルの透明性：生成AIモデルは、エンドユーザーに出力を提供する前に、多数のデータポイントを評価する。 多くの場合、モデルはユーザーに出力を提供する前に複数のオプションを評価しなければなりません。市販の製品では、モデルの不確実性を可視化したり、レスポンスの説明やコンテキストを提供したり、モデルが提供しうる代替のレスポンスを提供したりすることはできません。
- モデルのバイアス：生成AIシステムは、学習データセットやアルゴリズム構造から、社会的・人口統計学的な差異に影響されたバイアスを示す可能性がある。適切に対処されなければ、これらのモデルは、ソースデータに埋め込まれた他の要因の中でも、人種、性別、年齢、民族性に関連する既存の社会的偏見を吸収し、拡大する可能性がある。
取引監視におけるジェネレーティブAI
これらの制限がどのように作用するか、具体的な例を見てみよう：トランザクション監視。
ジェネレーティブAIを導入して取引を監視している銀行に勤めているとしよう。
AIモデルが開発される際、過去の匿名化され集計されたデータで学習され、過去のパターンに基づいて事象を予測し、取引をスコア化できるようになる。
モデルが本番稼動すると、何百万ものデータ・ポイントを受け取り、それが何十億通りもの相互作用をすることで、人間のどんなチームよりも速くアウトプットを生成する。
このAIモデルは、データ収集における「ノイズ」を減らし、誤検知を減らし、取引監視者がリスクのある取引を認識するのに役立つ！
そして、ここにリスクが生じる。
AIモデルは、最初にモデルを構築したチームだけが理解できるクローズドな環境で、これらの出力を生成することができる。
それだけでなく、このデータセットが意図しない偏見に満ちたバイアスをモデルに持ち込み、その結果、特定の民族グループに対して偽陽性がはるかに多く発生している可能性もある。
だからこそ、モデルの透明性が重要なのだ。
説明可能なAIとは何か？
説明可能なAIは、AIモデルのあらゆる側面に透明性と可視性を与える。これにより、AIモデルとのやり取り、特にモデルの出力を理解し、信頼することができる。
ここでは、その仕組みを簡単に説明しよう：
- 理由コードは、モデルのユーザーから見える出力に割り当てられる。
- ユーザーはこれらのコードを確認し、結果の説明と検証を行うことができる。
例に戻ろう：
アカウント・マネージャーや不正調査担当者は、複数のアウトプットが同様のバイアスを示しているのではないかと疑っている。
理由コードをレビューして、バイアスが存在するかどうかを確認することができる。開発者は、バイアスを取り除くためにモデルを変更し、同じような出力が二度と起こらないようにすることができる。
金融サービスにおける説明可能なAIの力
説明可能なAIは、金融サービス業界に大きなメリットをもたらす。
モデルを可視化し、それがなぜ特定の出力を生成するのかを理解することは、信頼、説明責任、コンプライアンスを促進するのに役立つ。
説明可能なAIが金融サービス業界に与える影響をいくつか紹介しよう。
リスクの評価と軽減
説明可能なAIは、リスクモデルで考慮される要因や変数の透明性を提供し、ユーザーがリスク評価を理解し、検証できるようにする。
ユーザーは、出力を信頼するのではなく、分析されたデータと、モデルがその特定の出力を選択した理由についての洞察を得る。
例に戻ろう：
銀行は説明可能なAIを使って信用力を評価することができる。
さまざまなデータポイント（クレジット履歴、収入、人口統計情報、クレジットスコアなど）を分析した後、Explainable AIモデルは、出力した与信判断を説明することができる。
これは公平性を確保し、融資における差別的慣行のリスクを軽減するのに役立つだろう。
コンプライアンスと規制要件
説明可能なAIはまた、監査可能で透明性の高い意思決定プロセスを提供することで、金融機関が規制の枠組みに準拠するのを支援する。
これらのプロセスは文書化されており、AIモデルによる決定を理解し、正当化することが容易になる。
例に戻ろう：
銀行は、膨大な量の財務データを分析し、疑わしい取引にフラグを立て、不正行為を検出するための説明を提供するために、説明可能なAIを使用することができます。
この透明性は、コンプライアンス担当者が規制ガイドラインを確実に遵守するのに役立つ。
ポートフォリオ管理と投資判断
説明可能なAIは、資産配分、ポートフォリオの最適化、投資戦略の策定において、ポートフォリオ・マネージャーや投資家を支援することができる。
それは次のようなものだ：
- 過去の市場データの分析
- パターンの特定
- 推奨事項の説明
最後のポイントが重要だ。
AIモデル出力の根拠を理解することで、ポートフォリオ・マネージャーや投資家は、納得のいくリスクと利益を評価し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。
顧客の信頼と教育
説明可能なAIは、金融機関が顧客との信頼関係を構築するのに役立つ。
例えば、ロボ・アドバイザリー・プラットフォーム。
大手投資会社のほとんどは、何らかの形でロボ・アドバイザーを提供している：
もしロボアドバイザーが投資推奨の説明を提供したらと想像してみよう。
顧客は、なぜその推奨が提案されたのかを理解することができ、その推奨を信頼する理由を得ることができる。
また、金銭的な意思決定や、その選択がどのように自分の目標に沿うものなのかについても学ぶだろう。
金融における偏見を防ぐ
説明可能なAIは、金融判断における偏見や偏見を防ぐのにも役立つ。
生成AIモデルは、その限られたデータセットと、ソースデータに埋め込まれた既存の社会的偏見を吸収し拡大する能力のために、バイアスがかかりやすい。
説明可能なAIがなければ、モデルは人種、性別、年齢、民族性に関連する保護特性に基づいて応募者を差別する出力を生成する可能性がある。
Explainable AIを使えば、アカウント・マネジャー、不正調査担当者、ポートフォリオ・マネジャーなどは、意思決定に至ったデータをレビューすることができる。
説明可能なAIでスマートなお金の動きを
説明可能なAIは、金融機関がAIモデルを採用する賢い方法である。
ジェネレーティブAIのブラックボックスを取り除き、データとモデルがその出力を選択した理由に対する透明性をユーザーに与えることで、ユーザーはリスクを回避し、金融サービス業界でAIモデルを自信を持って使用することができる。
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