CONTENTS

1. 生成AIが世界に与えた衝撃
2. 生成AIのリスクとの向き合い方
3. 金融業界における生成AI活用
4. 生成AIで価値創造するための論点
5. 終わりに

要約

1. 生成AIの進化はビジネスや社会に深い影響を与えている。特に、アウトプットの適用範囲が広い点と、自然言語での命令により適切な出力を出せる点が優れている。一方で、生成AIも万能ではないため、特性を理解したうえで活用を進める必要がある。
2. 生成AIの普及は多大な可能性を秘めているものの、「ハルシネーションによる誤情報の生成」「個人情報・機密情報の漏洩」「ディープフェイクによるセキュリティ攻撃」などの重大なリスクも伴う。これらのリスクを正しく理解し、対策する必要がある。
3. 金融業界は生成AIの活用機会が多い。社内業務への生成AI活用には「リテラシー向上」「活用補助」「社内データ連携」が、問い合わせ対応への生成AI活用には「社内データ連携」「回答精度改善」が、社員教育への生成AI活用には「優良事例のデータ化」「フィードバックと調整の継続」「活用範囲の拡大」が重要である。
4. 生成AI導入は、ユースケース収集、優先度づけ、実証実験、本番開発・運用というプロセスを踏む。「ユースケース収集」では、現場社員と役員など視座の異なる役職から、収益を生み出す案、コストを改善する案など性質の異なる案を収集すべきである。「優先度づけ」では、生成AIには「短期間で一定程度の機能を有するプロトタイプをつくることができる一方で完成形までの道のりの予測が難しい」という開発特性があるため、有望な案を複数残して迅速に実証実験に進むことが重要である。「実証実験」では、UI/UXや業務オペレーションについても議論を行うべきである。「本番開発・運用」では、複数部署と円滑なコミュニケーションを行える体制を整えなくてはならない。

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執筆者情報

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  古山 隆章

  金融コンサルティング部

  シニアコンサルタント

※組織名、職名は現在と異なる場合があります。