金融業界の企業がAIツールを使いこなすには、解決すべき課題が複数ある。金融業界各社のリーダーが、現場で感じた課題をまとめた。
詐欺検出に人工知能(AI)技術を取り入れたツール(AIツール)を使用する際に「データプライバシー」が障壁となる――。保険会社American International Group(AIG)でシニアプロジェクトマネジャーを務めるベサ・アブラシ氏は、こう指摘する。データプライバシーは、データへのアクセス権限を誰が所有するか、誰がそのアクセス権限を認定するかといった問題だ。
アブラシ氏は「オンプレミスシステムやクラウドサービスといったさまざまなシステム間でデータをやりとりする際には、データプライバシーに関する規制や手続きを順守しなければならない」と話す。金融業界の企業がデータプライバシーの問題を回避できるように、ベンダーはAIツールのインストール場所を自由に選択可能にする必要があると同氏は考える。
データプライバシーに関する規制は、共有可能なデータの種類をますます厳しく取り締まるようになっている。「氏名だけではなく、何もかもが個人情報として扱われる」(アブラシ氏)
再保険会社Guy Carpenter & Companyで保険計理人として働くディーン・マーカス氏は「再保険業界でAIツールがさまざまな問題を解決する可能性を秘めている」と語る。一方で複数ツール間の連携、適切なデータの用意、AIモデルのタイムリーな調整といった課題も挙げる。
「さまざまな課題がある中で、金融機関は競争力を維持するためにAIツールを使用せざるを得ない状況にある」。米銀行Wells Fargoのシニアリードマネジメントオフィサーであるミッシェル・ワン氏はこう語る。
ワン氏が働くWells Fargoのリスク管理部門は、データ分析にAIツールを使用している。同社はAIツールを導入したばかりで、「使い方を理解する際は、必ず問題に直面していると言っても過言ではない」と同氏は話す。「競争力を維持するには、AIツールの実験をする場を社内に確保する他ない」と同氏は考える。
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ(仮想PC画面)は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「マーケティングオートメーション」 国内売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、マーケティングオートメーション(MA)ツールの売れ筋TOP10を紹介します。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年4月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年4月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。