金融サービスの高度化に向けたAI活用、AIディスカッションペーパー（第1.0版）から

近年、生成AIやディープラーニングといった技術の進化により、金融業界のサービスは大きな転換期を迎えています。従来のデータ分析や定型業務自動化の枠を超え、数多くの金融機関が新たなビジネスモデルの模索やサービスの高付加価値化を目指すなかで、AIは重要な役割を担いつつあります。

具体例としては、金融商品のパーソナライズや不正検知の高度化、そして膨大な文書・データを活用した戦略的な意思決定支援などが挙げられます。一方で、ハルシネーションのような予期せぬリスクや、データ漏えいといった懸念も指摘されており、安全性や透明性の確保が強く求められています。

金融庁が2025年3月4日に公表した「AIディスカッションペーパー（第1.0版）」などをもとに、今回は「金融サービスの高度化に向けたAI活用」について取り上げたいと思います。

AIがもたらす金融サービスの新展開

AIの登場によって、金融サービスの在り方が大きく変化しています。たとえば、顧客の属性や取引傾向を機械学習で分析し、個々のニーズに最適化した商品やサービスを提案する「パーソナライズド金融」は、かつては大手企業や特定のオンライン事業者だけが手掛けていた領域でした。

現在では、クラウドサービスや外部ベンダーと連携することで、中小規模の金融機関などでも実現可能になりつつあります。このような新たなサービスは、顧客が本当に必要とする金融商品を最適なタイミングで提供する仕組みを整えることにもつながり、ビジネスモデル全体を変革するポテンシャルを秘めています。

一方、リスク管理やコンプライアンス面では、AIが過去の不正事例や取引データを解析することで、従来のルールベース型の監視では発見が難しかった不正や異常値を検出しやすくなっています。大量のデータから常に学習を重ねるAIの特性によって、金融犯罪の手口が変化しても、機動的かつ精度の高い監視体制を維持できる可能性が高まっています。

生成AIの活用と期待される効果

生成AIは、大規模言語モデルを基盤としたテクノロジーであり、テキストや画像などの多様なデータを組み合わせて応用範囲を広げています。文章の自動生成や要約、さらには翻訳といった機能が知られていますが、それだけでなく、テスト用データの生成や高精度なチャットボット構築など、多くの用途が検討されています。

金融分野では、問い合わせ対応や書類作成の効率化を超え、コールセンターにおける顧客対応の品質向上や、社内に蓄積されたマニュアルやFAQの有効活用が期待されています。

また、生成AIはエンジニア以外の社員でも扱いやすいため、業務部門が主体的に使いこなす例が増えています。大規模言語モデルをベースにしたサービスをクラウドから提供する事業者が多いため、初期投資を抑えつつPoC（概念実証）を行いやすいのもメリットとなります。

出典：金融庁 2025.3

実務上の課題と求められる対応

AIの活用に際して多くの金融機関が直面しているのは、データ整備の問題です。紙で管理されていた資料や取引履歴をデータ化する必要があり、OCRの導入や情報システムの統合など、土台づくりに時間がかかるケースがあります。複数の部門が別々に保有していたデータが統合されていない場合には、組織横断的なプロジェクトを立ち上げる必要も出てきます。

外部ベンダーとの連携においては、サードパーティーリスクも大きな懸念です。クラウド事業者への過度な依存や、外部に提供したデータの権利帰属など、契約面で細心の注意を払う必要があります。

また、生成AIモデルが自動生成する回答が常に正確とは限らず、誤情報やバイアスを含む回答をしてしまうハルシネーションのリスクが指摘されています。そのため、対顧客サービスに直接活用する際には、業務担当者によるモニタリングや検証プロセスを重視することが必要となります。

出典：金融庁 2025.3

ガバナンス強化と人材育成の重要性

AIを安全かつ効果的に活用するためには、組織全体を統括するガバナンス体制が重要となります。金融庁が公表したディスカッションペーパーでも、経営陣が率先してリスク管理や内部統制のルール整備を主導する例が紹介されています。具体的には、AIモデルの開発・導入フェーズから監査部門や法務部門を巻き込み、説明可能性や公平性を担保するための仕組みを構築することが重要です。

また、AI人材の育成や確保も大きな課題です。データサイエンティストやエンジニアを外部から招聘するだけではなく、既存スタッフのスキルアップや部門横断的な人材交流を促す試みも見られます。

生成AIのように扱いやすい技術であっても、その背後にあるアルゴリズムやデータ構造を理解しなければ、モデルが示す結果を正しく検証できません。今後は、経営トップや管理職も含め、データやAIをめぐる知識を高める仕組みが必要です。

社会的責任とAI時代の競争力

金融機関は資金仲介機能や決済機能を担うなかで、社会的に大きな責任を負っています。AIが組み込まれた判断やサービスが誤作動や情報漏えいを起こした場合、その影響は多方面にわたる可能性があります。金融システムの安定性や利用者の信頼を揺るがさないためにも、経営陣はAI導入に伴うリスクだけでなく、持続的なイノベーションと社会的価値を両立させる視点を持つことが求められます。

国内外の規制やガイドライン策定の動きが加速しているのは金融機関にとって追い風といえます。利用ルールが明確になれば萎縮せずに技術活用を進められ、国際的な競争力を高める機会にもなります。

将来的に見れば、AIと金融サービスの融合はさらに進み、リアルタイムのリスク管理や新たな事業領域への参入など、ビジネスモデル全体を変える可能性を秘めていると考えられます。