金融：バーティカルAIの早期導入分野
人工知能（AI）は、さまざまな分野に革命をもたらす態勢を整えており、金融業界は、この変革の最前線に立つことになります。これは、最近開催された陸家嘴金融サロンでの重要なポイントであり、中国の専門家が集まり、AIの未来について議論しました。そのコンセンサスは？差別化されたAIモデル、特にバーティカルAIアプリケーションが、金融業界のゲームチェンジャーになるということです。
金融セクターは、AIによるディスラプションの機が熟していることを示す、ユニークな特徴を持っています。上海に拠点を置くAIスタートアップStepfunの副社長であるLi Jing氏によると、高度なデジタル化、新技術の積極的な採用、そして重要なことに、イノベーションへの投資意欲が相まって、金融はAIの早期導入の最有力候補となっています。
考えてみてください。金融機関はすでに大量のデータを抱えています。取引の処理、リスクの管理、市場トレンドの分析のための堅牢なシステムがすでに整備されています。AI、特にバーティカルAIは、この既存のインフラストラクチャの上に強力なレイヤーとして機能し、効率、精度、意思決定を強化することができます。
バーティカルAIアプリケーションの台頭
汎用AIモデルが注目を集めていますが、多くの専門家によると、真の動きは、業界特化型、つまりバーティカルAIにあるとのことです。上海に拠点を置くMetaX Integrated Circuitsの取締役会秘書であるWei Zhongwei氏は、金融、輸送、教育、科学研究など、さまざまな分野でバーティカルAIアプリケーションの需要が急増していることを強調しました。
金融の何が違うのか？
仕事の性質が異なります。広大で多様なデータセットでトレーニングされた汎用AIモデルとは異なり、バーティカルAIモデルは、特定の業界の特定のニュアンスと要件に合わせて調整されます。金融においては、これは複雑な規制、複雑な金融商品、そして市場行動の微妙なダイナミクスを理解することを意味します。汎用AIは、株式市場に関するまともなニュース記事を書くことができるかもしれませんが、バーティカルAIモデルは、市場の動きを予測したり、不正な取引を特定したり、投資アドバイスをパーソナライズしたりすることが、はるかに高い精度でできる可能性があります。
イノベーションの推進力：自動車とスマートフォン
金融以外にも、陸家嘴金融サロンでの議論では、AIイノベーションの他の主要な推進力についても触れられました。Li Jing氏は、自動車業界とスマートフォン業界が、AIアプリケーションとデバイスの進歩の中核になると予想されると指摘しました。
関連性は？
これらの業界は、金融と同様に、大量のデータを生成しています。例えば、自動運転車は、センサー、カメラ、マッピングシステムからの絶え間ない情報の流れに依存しています。スマートフォンは、ユーザーの行動、好み、インタラクションに関するデータを収集しています。このデータの洪水は、AIアルゴリズムが学習し、適応し、改善するための肥沃な土壌を提供します。
新しいコンテンツの作成に焦点を当てたAIのサブセットであるジェネレーティブAIも、特にプロフェッショナルなコンテンツ制作の強化において、重要な役割を果たすと予測されています。財務報告書の作成、市場分析の生成、さらには顧客向けのパーソナライズされたコミュニケーションの作成を支援できるAIツールを想像してみてください。
今後数年間：AI統合の重要な時期
今後2〜3年は、AIがさまざまな業界での統合を加速させるための重要な時期と見なされています。Wei Zhongwei氏は、この期間中のAIテクノロジーの主要なベンチマークとして、汎用性、安定性、信頼性の重要性を強調しました。これは、インフラストラクチャプロバイダーが、さまざまな分野の厳しい要件を満たすことができる高品質の製品とサービスを提供するために、レベルアップする必要があることを意味します。
それは、最も強力なAIアルゴリズムを持つことだけではありません。これらのアルゴリズムが堅牢で、信頼性が高く、さまざまなユースケースに適応できることを保証することも重要です。AIを活用した取引システムが誤動作したり、不正確な予測を行ったりした場合の潜在的な結果を考えてみてください。賭け金は高く、信頼性が最も重要です。
金融における差別化された競争
Guotai Junan Securitiesの最高情報責任者であるYu Feng氏は、金融セクターがバーティカルAIモデルを好むことについて明らかにしました。彼は、独自のデータを活用し、戦略を微調整し、トレーニング目標を調整することにより、金融会社は競争上の優位性を達成できると説明しました。
言い換えれば、バーティカルAIは、金融機関が競合他社との差別化を図ることを可能にします。同じ汎用AIモデルに依存するのではなく、特定のニーズと戦略に合わせてカスタマイズされたソリューションを作成できます。これにより、均質化された投資アプローチの落とし穴を回避できるだけでなく、同一のAIモデルの広範な使用から生じる可能性のある市場のボラティリティの増幅のリスクも軽減されます。
AI統合の課題への対応
AIの金融、そして実際にはあらゆる業界への統合には、課題がないわけではありません。StepfunのLi Jing氏は、根本的な変化が必要であることを認めました。
重要な側面の1つはアクセスです。例えば、デバイスメーカーは、AI機能のより深い統合を可能にするために、システムへのアクセスを拡大する必要があります。これは、APIを公開し、AI開発者が基盤となるハードウェアおよびソフトウェアインフラストラクチャを利用できるようにすることを意味します。
もう1つの課題は、サードパーティのサービスプロバイダーの領域にあります。これらのプロバイダーは、エージェントアーキテクチャの下でフレームワークを根本的に再設計する必要があります。これは、従来のソフトウェア開発パラダイムから、ソフトウェアエージェントが自律的かつインテリジェントに動作する、よりAI中心のアプローチへのシフトです。
政策支援の役割
技術的なハードルを超えて、Li Jing氏は、AIの採用を促進する上での政策支援の重要な役割も強調しました。政府および規制機関は、イノベーションを奨励すると同時に、潜在的なリスクや倫理的懸念に対処する環境を作り出す必要があります。
これには、データプライバシーに関する明確なガイドラインの策定、AIの安全性と信頼性の基準の確立、企業がAIの研究開発に投資するためのインセンティブの提供などが含まれる可能性があります。
データプライバシーの懸念への対処
データプライバシーは、AIの時代、特に機密性の高い顧客情報が常に処理されている金融セクターにおいては、主要な考慮事項です。Li Jing氏は、プライバシー保護は克服できない課題ではないと述べ、この懸念に正面から取り組みました。
「技術的には、すでに有望な方向性を特定しています」とLi氏は断言しました。
それはどういう意味ですか？
これは、AIに関連するプライバシーリスクを軽減するのに役立つ技術的なソリューションがすでに開発中であることを示唆しています。これらには、生のデータに直接アクセスすることなく、分散型データセットでAIモデルをトレーニングするフェデレーテッドラーニングや、個人のプライバシーを保護しながら意味のある分析を可能にするためにデータにノイズを追加する差分プライバシーなどの技術が含まれる可能性があります。
今後の道：コラボレーションとイノベーション
陸家嘴金融サロンからの包括的なメッセージは明確です。AI、特にバーティカルAIは、金融業界を変革するでしょう。今後数年間は、テクノロジープロバイダー、金融機関、政策立案者の間の緊密な協力が必要となる、重要な時期となるでしょう。焦点は、潜在的な課題に対処しながら、新しい機会を解き放ち、イノベーションを推進できる、堅牢で信頼性が高く、安全なAIソリューションの開発に置かれます。道のりは間違いなく複雑ですが、潜在的な報酬は計り知れません。