Financial Services Blog    

Other parts of this series:

  1. 真の「生産性向上」と業務プロセス再構築、そして人の重要性海外先進事例に学ぶデジタル変革実現の鍵とは? ~ウェビナー
  2. RPAの要諦と次なるデジタル変革への挑戦 ~ウェビナー
  3. 「アンバンドル」から「社会構造変革」へ:日本におけるフィンテックの将来的可能性 ~ウェビナー
  4. 来たる“創造的破壊”の波に向けた、保険ビジネスのあり方とは ~ウェビナー
  5. デジタルウェルスマネジメントがもたらすアドバイスモデルの転換 _真の顧客本位の実現に向けて ~ウェビナー
  6. コーポレート領域でのデジタル技術導入による変革効果の限界と打開策–RegTechを中心とした効果創出の仕組みづくり  ~ウェビナー
  7. HUMAN + MACHINE:ビジネス変革における第3の波に日本企業はどう立ち向かうべきか ~ウェビナー
  8. ブロックチェーンは金融ビジネスをどう変えるか、何が可能になるのか~ウェビナー
  9. デジタル変革のあるべき姿 – 伊予銀行様DHDバンクを例に ~ウェビナー
  10. デジタル変革の鍵を握るCloud活用をどう進めるべきか – 金融業界における成功の要因 ~ウェビナー
  11. 真の顧客起点型ビジネスモデルの追求 –2つの主導権争いと鍵となるテクノロジーの展望~ウェビナー
  12. デジタルトランスフォーメーション(DX)における人材活用・リスキルの進め方とは~ウェビナー
  13. 顧客を知り、顧客に応え、顧客と共に育てるビジネス ー 2019年消費者動向調査を踏まえて ~ウェビナー
  14. Beyond RPA -RPAは期待した効果を出せたのか?これまでの総括と求められる次なる一手:第1回 RPAの特性と活用推進の鍵 ~ウェビナー
  15. BEYOND RPA -RPAは期待した効果を出せたのか?これまでの総括と求められる次なる一手:第2回 求められる次の一手と2つの方向性
  16. 第1回 グローバルのイノベーションにみる保険の新たな姿 _今だからできるサービスと日本への示唆~ウェビナー
  17. 第2回 グローバルのイノベーションにみる保険の新たな姿 _今だからできるサービスと日本への示唆~ウェビナー
  18. Bank4.0時代に向けた銀行変革 - “破”銀行、“創”銀行:第1回 Bank4.0時代の到来と国内金融機関への影響~ウェビナー
  19. Bank4.0時代に向けた銀行変革 - “破”銀行、“創”銀行:第2回 Bank4.0時代の“銀行”と実現に向けた鍵~ウェビナー
  20. 顧客価値と企業経営_Design Pivot 新しいデザインとの向き合い方 第1回 金融機関に求められる新たなビジネスデザイン~ウェビナー
  21. 顧客価値と企業経営_Design Pivot 新しいデザインとの向き合い方 第2回 新たなデザインとの向き合い方
  22. デジタルビジネスを加速させる次なるステージの組織運営と人材活用 _デジタルトランスフォーメーション(DX)のその先へ:第1回ディスラプションの進行と金融業界の現状~ウェビナー
  23. デジタルビジネスを加速させる次なるステージの組織運営と人材活用 _デジタルトランスフォーメーション(DX)のその先へ:第2回 変革へのロードマップ(1)オペレーティングモデル・シフト~ウェビナー
  24. デジタルビジネスを加速させる次なるステージの組織運営と人材活用 _デジタルトランスフォーメーション(DX)のその先へ:第3回 変革のロードマップ(2)リソース・シフトとワーク・シフト
  25. 守るテストと攻めるテスト:第1回 創造的破壊(disruption)の進行と金融業界の現状
  26. 守るテストと攻めるテスト:第2回 創造的破壊(disruption)の進行と金融業界の現状~“攻めるテスト”の要諦
  27. BPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)のその先へ _これまでとデジタル化時代における 今後のあるべき姿 :第1回 新たな市場環境とアウトソーシングのかたち
  28. BPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)のその先へ - これまでとデジタル化時代における 今後のあるべき姿 第2回 ― BPSのメリットと活用事例
  29. COVID-19による金融業界へのインパクトと先進事例に学ぶ「ニューノーマル」へのシフト:第1回 COVID-19のインパクトと『ニューノーマル』のかたち
  30. COVID-19による金融業界へのインパクトと先進事例に学ぶ「ニューノーマル」へのシフト:第2回 先進事例に学ぶ「ニューノーマル」へのシフト 銀行業界
  31. COVID-19による金融業界へのインパクトと先進事例に学ぶ「ニューノーマル」へのシフト 第3回 先進事例に学ぶ「ニューノーマル」へのシフト〜証券・保険業界
  32. 異業種連携による新たなビジネスチャンス獲得のための要諦とは:第1回 異業種連携の最新動向と金融サービスのポテンシャル
  33. 異業種連携による新たなビジネスチャンス獲得のための要諦とは:第2回 異業種による金融参入事例〜MarCoPayの実現に向けた日本郵船の取り組み
  34. 異業種連携による新たなビジネスチャンス獲得のための要諦とは:第3回 異業種による金融参入・連携における成功実現の要諦
  35. 保険イノベーションの最新動向 〜EFMA受賞イノベーションから見た次なる一歩とは:第1回 EFMAアワード受賞企業と保険イノベーションのトレンド
  36. 保険イノベーションの最新動向 〜EFMA受賞イノベーションから見た次なる一歩とは:第2回 保険会社が取るべき次なる一歩
  37. 筋肉質な経営体質に転換するための、聖域なきコスト削減 – リバウンドしない仕組みづくりとカルチャー変革
  38. 欧州デジタルバンキング、何が成否を分けたのか。そこから学ぶ日本への示唆とは:第1回
  39. 欧州デジタルバンキング、何が成否を分けたのか。そこから学ぶ日本への示唆とは:第2回
  40. 顧客体験を軸にしたビジネス変革 ~他業界に学ぶ顧客体験の追求と成長へのチャレンジ~
  41. 2021年の金融業界の展望 – 「ニューノーマル」を実現するために金融機関には何が求められるのか
  42. 「2025年の崖」を乗り越えるモダナイゼーションの現実的な施策とは その4 ~アクセンチュアの謎、なぜレガシーモダナイゼーションで選ばれるのか?
  43. データドリブン保険経営の要諦〜大同生命におけるビジネス・アナリティクス・クリエイティブ三位一体改革〜
  44. Capital Markets 2025 – 証券ビジネスの再創造に向けて
  45. Technology Vision 2021から読み解く日本の金融機関への示唆
  46. 日本初のデジタルバンク「みんなの銀行」は何を目指しているのか - 横田頭取・永吉副頭取をお迎えして
  47. 保険イノベーションの最新潮流~ Efma受賞イノベーションから見た最新事例と保険DXの将来像~
  48. 「パーパス起点」で金融機関はどう変わるのか ~ “Business of Experience(BX)”実現に向けた具体的な変革ポイント
  49. アウトソーシングの新潮流と人材戦略について
  50. 「事故のない世界」を目指して。イーデザイン損保の新たな自動車保険「&e アンディー」からパーパス起点の変革の意義を紐解く
  51. 2022年、金融機関の持続的成長には何が必要なのか。銀行・証券・保険の各業界のトレンドと展望を総括
  52. 銀行業界を牽引するグローバル大手銀行の戦略から、日本の金融機関への示唆を読み解く
  53. 岐路に立つ金融機関系システムは、10年後を見据えてどのように変わるべきなのか
  54. 金融機関のグローバル展開パターンを分析し、成功の要諦とシナジーの生み方を読み解く
  55. COVID19とは何だったのか。これまでの総括とこれからの予測、そして日本の金融機関への示唆
  56. メタバースは現実世界やビジネスをどう変えるのか。テクノロジー・ビジョン2022に寄せて
  57. 顧客ニーズの変化や手数料率の低下。証券リテール業界はどのように変わるべきなのか
  58. 保険イノベーションのグローバルトレンドと、今後起こりうる大きな変化。Qorus(旧Efma)受賞イノベーションから最新事例のご紹介
  59. 多様化するリスクに対し、日本の金融機関が取るべきデータドリブンなリスクマネジメントとは
  60. 顧客を「生活者」として捉え直す。真の顧客志向による顧客体験の最適化とマーケティングの変革
  61. 2023年の金融業界を占う。不確実な世界で持続的な成長と新たな価値創造を実現するための注力テーマ
  62. AI活用は意思決定の領域にまで拡大。金融業界におけるAI活用と「責任あるAI」の実現に向けて
  63. 金融機関におけるTalent Transformation(TX)の進め方
  64. イノベーションの潮流に変化の兆し。新興国のイノベーション事例から日本の金融機関は何を学べるのか?
  65. 社会実装が始まる量子コンピュータ。金融業界こそ量子コンピューティングを活用すべき理由とは
  66. ジェネレーティブAIが金融業界にもたらす巨大なインパクト。「AI社員」の活用事例も紹介
  67. コア領域こそ内製化を。DX全盛の今こそ金融業界のIT現場を取り巻く状況を知る
  68. アトム(現実)とビット(仮想)の融合が始まった。テクノロジービジョン2023から世界の向かう先を知る
  69. Qorus Innovation in Insurance Awards 2023の受賞イノベーションを解説。保険イノベーションの今後を占う
  70. “価値”そのものに着目した新たな変化の波。Web3の進化が金融業界にもたらす可能性について
  71. 【新年特別企画】銀行、証券、保険の各業界で生成AIの活用が本格化へ。2024年の金融業界を占う
  72. 第64回金融ウェビナーのご案内:アフラック生命保険株式会社の保険契約管理業務に係わる抜本的再構築「プロジェクトZERO」へかける思い ~取締役専務執行役員/CTO/CDIO二見様をお迎えして

第53回の金融ウェビナー(2023年2月27日開催)では金融業界におけるデータ・AIの活用について紹介しましたが、ChatGPTの爆発的な普及により、ジェネレーティブAI(生成AI)の注目度はさらに高まっています。

ジェネレーティブAIの活用は様々な業界で急速に進みつつありますが、金融ビジネスにどのようなインパクトを与えるのか、そして人間の能力をどのように拡張しうるのか、今回の金融ウェビナーでは、アクセンチュアでの実際の活用事例も交えながらジェネレーティブAIの潜在能力を見ていきます。

特にウェビナー本編で投影した、アクセンチュア社員が「AI社員」と一緒に会議を行う様子を収めた動画は、参加者の方から多くの反応をいただきました。本レポートと併せてオンデマンドの動画版もぜひご覧ください。

ジェネレーティブAIの整理と金融業界へのインパクト

既に多くの方がご存知のように、大規模言語モデルのChatGPTは類を見ないスピードで急速に普及し、わずか2ヶ月でユーザー数1億人を突破しました。また、MBA最終試験や米医師資格試験に対してChatGPTが生成した回答が合格レベルに達するなど、その能力の高さも世間を騒がせています。

大規模言語モデルはMBAや医師、弁護士など、専門性が高い職業への影響が取り沙汰されることが多いものの、実際にはあらゆる場面での活用が可能であり、インターネットと同等か、それ以上のインパクトを社会にもたらす可能性も秘めた技術であると言えます。

以下はビジネスへの影響度を業界別に見たグラフです。「大規模言語モデルによるビジネスへの影響が大きい」とされる業界の上位を見ると、1位は金融業、2位は保険業、4位に証券と、特に金融業界へのインパクトが大きいことが分かります。

ビジネスでのユースケース例を以下にまとめていますが、あらゆる部門、あらゆる業務においてジェネレーティブAIは活用可能です。今後、様々な業務のあり方が大きく変わっていくことは確実だと言えます

一方、ビジネスでAIを活用するには、そのリスクも認識しておくことが欠かせません。まずひとつめのリスクは、ウェブブラウザなどでデフォルトの設定のままジェネレーティブAIを利用すると、インプットした情報がAIの学習に使用されてしまうという情報漏洩のリスク。もうひとつは、ジェネレーティブAIは「もっともらしい」アウトプットを出すことに特化した技術であるということ。その真偽や倫理性は人間が判断する必要があります。

アクセンチュアでの「AI社員」の活用事例

ここからはアクセンチュアでの活用事例を紹介します。先述のリスクを踏まえ、アクセンチュアでは自社内に「アクセンチュア版ChatGPT」とでも呼ぶべきGPTを構築し、セキュリティのリスクを低減しながらジェネレーティブAIを活用しています。インターネット上の情報から学習したGPTではなく、社内のナレッジをベースに回答するGPTを構築することで、アウトプットの精度は調整が可能になります。

現在、アクセンチュアでは「AI社員」のパイロット導入を進めています。これは社内で「ピアワーカープラットフォーム」と呼んでいるものであり、イメージとしては、上司や先輩からの指示でリサーチをしたり、報告をレポートにまとめたりといった新入社員が担当していた業務をAI社員に任せるものです。いわば若手社員にもアシスタントがつくような形となり、すべての従業員をエンパワーメントできる取り組みになります。

ピアワーカープラットフォーム=AI社員を実現する基盤としてアクセンチュアが活用しているのが「AI Hubプラットフォーム」です。これはアクセンチュアが2018年からサービスを開始しているAIプラットフォームで、ジェネレーティブAIを含めた様々なエンジンから最適なものを適材適所で組み合わせ、社内外のデータやソフトと連携し、セキュリティも担保することが可能です。

万能のAIというものは存在せず、文章や画像の生成が得意なAI、数字の予測が得意なAI、最適化が得意なAIなど、様々なAIがあります。また、直近ではChatGPTがもっとも高い注目を浴びていますが、その時のベストなAIは変わっていく可能性もあります。AIを最適な形で活用するためには、AI×AIの組み合わせで大きな効果を生むことや、必要に応じてAIを自由に「脱着」することは重要なポイントになります。

なお、この章ではアクセンチュア社内で「AI社員」を利用している実際の会議風景の動画も投影し、大きな反響をいただきました。ぜひウェビナーのオンデマンド版もご覧いただくことをおすすめします。

金融業界でのジェネレーティブAI活用領域

次に、金融業界でジェネレーティブAIをどのように活用できるのかを見ていきます。

まず銀行については、店舗やアプリなどの対顧客サービスにおいてGPTを搭載したエージェントが出てくると考えられます。ウェルスマネジメントでも、AIによって最適な商品や運用手法の提案が行えるようになります。また、営業・マーケティング、企画の領域でもGPTを活用した高度化・効率化が進むでしょう。その他、バンキングアプリ開発でもジェネレーティブAIを使った高度化・効率化が可能です。このように、銀行の非常に広範な業務でAIの活用が考えられます。

証券業界においても銀行と同様、フロントからミドル・バックまで、幅広い分野でAIの適用が可能です。トレーダーの意思決定支援やリスク管理などの領域もAIが得意とするところです。

保険業界も同じく、きわめて広い範囲でAIを活用することができるでしょう。

このように銀行、証券、保険のすべての業界において、そして幅広い分野においてAIの適用が可能になっています。ジェネレーティブAIは、今まで人間にしかできないと思われていた分野でも能力を発揮しつつありますが、人間とAIで出せる選択肢の幅は違います。どこで/どのようにAIを適用するか、しっかりと定義することが大切です。

AIで全社改革を実現するには、多様な能力・知見が必要

ジェネレーティブAIの導入と適用においては、まず「あるべき姿」を描くことが何よりも重要です。そして以下のステップのように、社員への啓蒙、AIの適用可能領域を特定するアセスメントを行い、実証実験(PoC)だけで終わらせることなく、全社改革につなげていきます。

以下はジェネレーティブAI導入のプロジェクトで多い進め方の例です。特徴は、ひとつずつステップを踏んでいくというよりは、方針の討議、社員啓蒙、情報漏洩を防ぐガイドラインの策定、社員が利用できる環境の提供などを並行して一気に進めていく点です。ジェネレーティブAIの普及速度がきわめて早く、自発的に利用する社員も出てくる中では、一気呵成に全社展開まで進めていくスピード感が求められます。

今回のウェビナーはジェネレーティブAIの世界のほんの一部を紹介しただけですが、導入には多岐にわたる要素が必要になります。技術力に加え、業務を変革する経験値。どのような顧客体験が求められており、業務がどうあるべきかを描ける知見。様々な領域における豊富なナレッジは、ジェネレーティブAIの導入や活用においてアクセンチュアが持つ大きな強みです。

私たちアクセンチュアがクライアントと一緒に実現したいのは、ジェネレーティブAI時代の新しい金融業界の姿です。ジェネレーティブAIのインパクトや可能性にご興味のある方は、アクセンチュアでの実際の活用動画も収められたウェビナー動画をぜひご覧ください。ジェネレーティブAIのインパクトを体感していただけるかと思います。

今回のウェビナーでは、金融業界の外部へと目を向け、最新の顧客体験の創造に取り組んでいる事例を紹介しました。本記事の内容は、オンデマンド視聴可能なウェビナーでより詳しく紹介しております。ハンズオン資料のご提供ほか、豊富な図版を交えた説明、視聴者からのQ&Aを含む約60分の映像コンテンツとなっておりますので、ぜひご視聴ください。

アクセンチュア金融サービス本部ウェビナー第57回のご視聴はこちら

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