生成AIのビジネス利活用への関心が急速に高まり、金融業界でも幅広い領域で高い効果を発揮することが期待されている。そうした中、金融データ活用推進協会では今年5月、金融機関の生成AI活用事例や事例ごとに考慮すべきリスクと対応例を示したハンドブックを公表した。ハンドブックを作成した狙いは何か、今後どのように発展させていくのか、代表理事の岡田拓郎氏に語っていただいた。

コロナ禍以降のアメリカでは、新たな労働力は専ら海外からの移民に頼っている。このため11月に行われる大統領選挙を経て、反移民的な政策が推し進められるようになると、労働需給が引き締まり、インフレや賃金上昇が再加速しかねない。

有価証券運用のRAFが十分に機能しないのは、ITシステムの非効率性により、現場における情報共有やリスク分析に大きな制約があることに起因する。dRAF導入により、有価証券運用ITシステムを戦略的な意思決定に即した体系に整備することが重要だ。

NISAは資産運用の入り口になりつつあり、金融初心者もNISAを通して資産運用を行っていると考えられる。ただし、こうした金融初心者に関しては長期投資の有意性の理解につながる複利や分散投資の理解度が低い傾向にあり、今後は基礎的な金融知識を浸透させていくことが課題となる。

野村総合研究所は、体況が万全ではない個人の保険加入実態を明らかにすることを目的に、2024年3月にアンケート調査を実施した。調査の結果、生命保険業界には依然として社会貢献を実践しつつ、マーケットの拡大を見込むことができる潜在的な機会が存在することが明らかとなった。

過剰な情報が意思決定を妨げ、精神的な負荷をもたらす「情報オーバーロード」状態にある現代社会において、意思決定を支援し代替する技術への関心が高まっている。金融業界は古くからデータ活用を行ってきたが、生成AI等によるテクノロジーの革新は、金融業界における意思決定プロセスを変革していく可能性がある。

企業の従業員の資産形成支援や健康経営への関心の高まりを背景に、海外の保険業界では職域事業強化の動きがみられる。職域事業拡大のためには、海外のウェルビーイングを契機とした事例を参考に、企業が抱える課題に応え、従業員のニーズを取り込むことが求められる。

物理学者の夢は、すべての現象を1つの数式で説明する統一理論をつくることだ。理論の数式モデルは、観測データにフィットする必要がある。例えば、17世紀のケプラーは40回の試行錯誤の末、火星の軌道データにフィットする数式モデルを見つけ、軌道が楕円であることを発見した。