AI(人工知能)での銀行業務の自動化は今後10年でどこまで進むか?

AI技術紹介 各業界のAI活用 業務自動化

AIに携わるエンジニアの視点から
銀行業務の自動化の可能性を語りたい。
銀行業務に関わられていない方は
モデルケースとして自身の業務のどこに当てはまるか参考にしていただきたい。

ー 「AI」の導入で所属部署が消滅、銀行員の嘆き ー

[1]の記事によると、融資審査にAIを導入することによって
誰でもできるようになったので部署が解散したとある。

AIに携わるものとして自動化によって職を奪われてしまうケースに
正直、心苦しさも感じるが、私もいつ時代の流れに残されるかわからないという点では
まだ他人を心配できる段階ではない。

そして、私はAIがもたらす未来では
生活に必要な仕事が全て自動化され
「働かなくていい」時代が来ると信じている。

時間がかかってもみんなにとって良い時代が来ると信じている。

さて、話しを基に戻すと
融資審査に具体的にどういった技術の
「AI」が導入されたかは気になるところではあるが
私が元銀行員の知り合いに聞いた限りは
融資業務全体を自動化するのは難しそうだと言っていた。

その知り合いの言うにはそもそもAI導入の前から
融資での点数付けをするための決まったルールはあったらしい。

その上で、銀行員の人間としての判断が必要な部分は
資産状況などの実態把握や
将来性を見極めて未来どの程度売上・利益が上がるのかを
大局的に判断する、といったことのようであった。

技術的には過去の膨大な人間が追いきれない何百、何千万という
融資データを学習することで、人間の銀行員を上回る
融資実績を残すことはあり得るのではないかと思う。

上記の大局的な判断ではおそらく言語処理技術を基に
その企業に関する情報をスコアに変換するのが適切かと考える。

表題にある今後10年でどのくらい進むか、ということについては
定型的な作業はほぼソフトが行うことになり
最低限、それも大きな融資案件に限って確度を高めるためだけに
上記の大局的な材料を人間が入力することになると予想する。

ー AI活用事例:クレジットカード利用不正検知 ー

三井住友FGの例[2]で
カード不正利用の疑いを見つけ出すのに
本当に不正な取引だった比率を従来の5%程度から90%程度と
大幅に向上
させたとある。

この膨大なデータからの「不正検知」は
技術的には「異常検知」と呼ばれる分野で
かなり確立された技術もある。

他には工場でのラインの異常を検出したりと
数値入力から統計的に外れ値を見つける仕組みになっている。

特にアメリカではクレジットカード会社が
類似の事例をたくさん出しているので
金融系の不正利用検知はどんどん自動化されて
今後10年でもシステムとして確立されていくであろう。

ー 活用のカギは学習データ ー

まず銀行は風習として減点方式なのだろうか
関係者を見ている限り
データの管理でとにかく失敗したくないという恐れが感じられる。

それはもちろん顧客に関わるデータであれば
当然のことと思うが
その管理の厳しさがデータ活用において壁になると予想している。

自社だけでエンジニアを囲ってシステムを開発する場合でなければ
外部で専門的な部分を委託する際には
データの持ち出しが必要になると思うが
それをとにかく拒むケースも多いと思う。

確かに外に出すことでリスクが増えるのは間違いないが
安全性については
正しい知識を持って、例えば暗号化や一部を匿名化
使用するデバイスや経路を管理することで
高い安全性を確保できると考えている。

よって闇雲に拒絶するのではなく
安全に活用できる方法を現状を把握した上でテクノロジー活用を行わないと
いつかベンチャーや海外のもっと動きが速いところで開発された
システムに日本のシステムが淘汰されるといったことも
懸念としてある
と思う。

参考文献:

[1]http://news.livedoor.com/

[2]https://www.nikkei.com/

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