[概要]本稿は、「『ビッグモデル、ビッグな未来』―銀行業界におけるインテリジェント変革の新たな方向性」シリーズの第2弾です。本稿では、業界調査に焦点を当て、ケーススタディを用いて、銀行業務プロセス・リエンジニアリングとサービスモデル・イノベーションにおけるビッグモデル技術の実用的応用価値を明らかにします。ビッグモデル技術の革新的な応用方向に関する洞察を提供するとともに、「データ、アルゴリズム、システム」という3つの主要要素に焦点を当て、ビッグモデル機能システムを構築するための実用的なロードマップを提示します。このロードマップは、トップレベル設計、シナリオパスの選択、組織メカニズムの保証、人材育成など、複数の側面を網羅し、業界の実践に役立つ実用的なリファレンスを提供します。

はじめに：銀行業界における大規模モデリング技術の需要と応用展望

現在、銀行業界はデジタル変革の重要な局面を迎えています。従来の銀行はあらゆる方面からの競争圧力に直面し、均質化、非効率性、高コストといった問題が顕在化しており、デジタル化によるコスト削減、効率性向上、そして顧客体験の最適化が喫緊の課題となっています。ビッグデータモデリング技術の登場は、銀行業界に新たなビジネスチャンスをもたらしています。言語理解、知識表現、マルチモーダル知覚、論理的推論といった強力な能力は、顧客インサイト、リスク管理、精密マーケティング、インテリジェントサービスといった分野で重要な役割を果たすことができます。ビッグデータモデリング技術の発展に伴い、より革新的なアプリケーションが生まれ、銀行のコア競争力を形成する強力なツールとなるでしょう。

しかし、銀行業界における大規模モデルの適用には、多くの課題も存在します。第一に、大規模モデルの構築コストは高く、コンピューティング能力、ストレージ、ネットワークといったインフラへの要求が非常に高いため、銀行は技術革新のために多大なリソースを投入する必要があります。第二に、大規模モデルの商用化は依然として模索段階にあり、銀行には成熟した技術リファレンスアーキテクチャと実務経験が不足しています。第三に、大規模モデルの適用には膨大な量の機密データが含まれるため、セキュリティとコンプライアンスに対する要件が厳しくなり、銀行はエンドツーエンドのリスク管理メカニズムの改善を必要とします。さらに、マルチスキル人材の不足、適用シナリオの断片化、アルゴリズムモデルの管理の不備なども、銀行業界における大規模モデルの大規模適用を制約しています。

今後、大規模モデルは銀行業界のインテリジェント化を牽引する重要な原動力となる可能性が高い。銀行業界は、先進的かつオープンなアプローチでこの最先端技術を積極的に導入し、戦略的に計画・開発を調整し、継続的に投資を増やし、主要技術のブレークスルーを加速し、アプリケーションエコシステムを改善し、新たな技術革命の波の中で主導権を握るよう努めなければならない。

この記事は、大規模銀行モデルの応用に向けた主要な道筋を分析し、トップレベルの設計を改善し、開発方向を明確にし、コア技術を突破し、シナリオベースのソリューションを作成し、業界のインテリジェントな変革を促進し、デジタル銀行とスマート銀行の包括的な構築のための強固な基盤を築く方法を探ることに焦点を当てます。

I. 銀行業界における大規模モデルの適用事例：成功事例と課題への対応

（I）インテリジェントな顧客サービス：顧客サービス体験の再構築

インテリジェントなカスタマーサービスは、銀行業界において大規模なカスタマーサービスモデルが最初に導入された事例の一つです。従来の人間による対応では、増え続ける顧客からの問い合わせへの対応に苦慮し、ルールベースの質疑応答ロボットでは複雑な金融知識に関する質問への対応が困難です。しかし、強力な言語理解力とタスク完了能力を備えた大規模なカスタマーサービスモデルは、24時間365日、オムニチャネルでシームレスなインテリジェントなカスタマーサービスを提供できます。

A銀行を例に挙げると、同行は国内大手のモデルメーカーと提携し、数十億件の金融業界の発言コーパスを学習させたインテリジェント接客ロボット「ZSジュン」を開発しました。「ZSジュン」は、自然で流暢なマルチターン会話を通じ、顧客の意図を理解し、ナレッジベースを検索することで専門的な回答を提供します。口座開設、資産管理、クレジットカードなど、よくある質問への回答精度は95%を超えています。苦情などの感情的な問題に対しても、適切な安心感を与えることで顧客満足度を大幅に向上させています。「ZSジュン」は1日あたり100万件以上の会話を処理し、運用コストを大幅に削減しています。

しかし、大規模モデルを活用してインテリジェントな顧客サービスを強化するには、多くの課題にも直面します。まず、垂直ドメインのカスタマイズが難しく、一般性と専門性のバランスをとるためにコーパスと知識ベースを継続的に最適化する必要があります。次に、効果的な人間と機械のコラボレーションメカニズムがないため、複雑で個別のニーズに対応できません。3つ目に、セキュリティとコンプライアンスのリスク管理が難しく、機密データの匿名化とコンテンツレビューを強化する必要があります。これに対して、A銀行はいくつかの対策を講じました。まず、垂直ドメインでの微調整の品質を向上させるために、データアノテーションと知識蓄積への業務担当者の参加を増やしました。次に、複雑な問題に対する作業指示を合理化するために、人間と機械のコラボレーションメカニズムを導入しました。さらに、銀行は、データ、アルゴリズム、アプリケーションを網羅する包括的なAIガバナンスシステムを確立し、インテリジェントな顧客サービスのコンプライアンスと安定した運用を確保しました。

（II）インテリジェントマーケティング：サービス精度の向上

従来の銀行マーケティング手法は、多くの場合、かなり広範囲に及ぶ上に、非常に均質化された商品を扱うため、顧客個々のニーズを満たすことが困難です。しかし、大規模モデルは膨大な顧客データから学習し、多次元のユーザープロファイルを作成することで、的確なアウトリーチとパーソナライズされたサービスの提供を可能にします。

B銀行は、国内有数のテクノロジー企業と提携し、数十億件の対話記録とナレッジグラフに基づくインテリジェントマーケティングエンジンを開発しました。このエンジンは、顧客の金融行動と閲覧履歴から主要な特徴を抽出し、顧客の嗜好に関する深い洞察を獲得します。富裕層顧客には適切な資産運用商品を自動で推奨し、若年層顧客には消費者信用とモバイルバンキングのマーケティングに注力します。さらに、この大規模モデルは、パーソナライズされた招待SMSメッセージや会話型マーケティングコピーを自動生成し、顧客からのフィードバックに基づいて戦略をリアルタイムで最適化できます。このインテリジェントマーケティングモデルは、顧客転換率とクロスセル率を大幅に向上させたことが実証されています。

しかし、インテリジェントマーケティングにはいくつかの課題も存在します。第一に、アルゴリズムによる差別化のリスクがあり、データのバイアスが増幅される可能性があるため、モデルの公平性最適化の改善が必要です。第二に、パーソナライズされたレコメンデーションには解釈可能性が欠けており、プライバシー侵害の懸念が生じているため、解釈可能性に関する研究の強化が必要です。第三に、クリエイティブなコピーの生成は依然として柔軟性に欠けており、モデルの常識的な理解と推論能力のさらなる向上が必要です。これに対し、B銀行はデータの悪用リスクを軽減するためにプライバシー保護技術を導入しました。同時に、モデルによって生成されるコンテンツのコンプライアンス、関連性、多様性を向上させるために、アルゴリズムの最適化を継続しています。

（III）インテリジェントリスク管理：強力なリスク防止バリアの構築

リスク管理は銀行の生命線です。従来のルールベースのリスク管理モデルは、ますます複雑化する外部リスクへの対応に苦戦しています。大規模モデルは、膨大な量の異種データからリスク特性を自律的に学習し、多次元のリスクプロファイルを正確に描写することで、リスク管理と早期警戒能力を大幅に向上させます。

C銀行は、大規模モデリング技術をマネーロンダリング対策分野に応用し、「インテリジェント・アンチマネーロンダリング・プラットフォーム」を開発しました。このプラットフォームは、グラフニューラルネットワークや時空間シーケンス解析などのアルゴリズムを用いて、資金の流れや行動シーケンスを含む膨大なデータからマネーロンダリングの取引パターンを自律的に学習します。社内外のリスクイベント知識ベースと組み合わせることで、疑わしい取引をリアルタイムで特定します。大規模モデルの導入により、疑わしい取引の検知率が大幅に向上し、誤報率も大幅に低下しました。さらに、このプラットフォームは犯罪組織間の関係性を追跡できるため、マネーロンダリング対策の捜査効率が大幅に向上します。

しかし、大規模モデルをリスク管理に適用するには、いくつかの課題があります。第一に、リスク管理に関する知識の獲得は困難であり、継続的な学習と業界経験の蓄積が必要です。第二に、業務は複雑で常に変化しており、大規模モデルは一般化能力に欠けるため、継続的な増分学習が必要です。第三に、リスク管理タスクでは意思決定の高い解釈可能性が求められるため、モデルの性能と透明性のバランスが不可欠です。これらの課題に対処するため、C銀行は公安や税関などの機関とのデータ統合を強化し、マネーロンダリング対策の専門家の知見も導入しました。さらに、アクティブラーニングメカニズムを採用し、大規模な疑わしい取引から生成された説明を手動でレビューしてフィードバックすることで、モデルを継続的に最適化しています。

II. 大規模模型建設のための戦略計画：先駆者の配置と後続者の戦略

（I）トップレベル設計：大規模モデルをデジタル変革戦略に組み込む

銀行はビッグデータ技術の変革的影響を十分に認識し、それをトップレベルのデジタル変革戦略に組み込む必要があります。そのためには、認識、組織、リソース、システムの面で体系的な計画と実行が必要です。

認知レベルでは、経営幹部はデジタルマインドセットを醸成し、将来を見据えた分析を強化し、大規模モデル分野における最新の動向を迅速に把握し、大規模モデルに関する科学的理解を構築する必要があります。大規模モデルは単一の技術ではなく、インテリジェンスによって推進される体系的な変革であり、ビジネスプロセス、管理メカニズム、組織構造の包括的な再構築が必要であることを十分に認識することが重要です。

組織レベルでは、専任の大規模モデルイノベーションチームを設置し、銀行のデータ、コンピューティング能力、人材などのリソースを統合し、大規模モデル機能の開発を包括的に計画する必要があります。イノベーションチームは、トップレベルのアーキテクチャ設計、コア技術課題への対応、そして応用シナリオを強化する汎用ミドルウェアの開発を担当します。イノベーションチームのガバナンスメカニズムを改善し、本支店の関係部門の責任を明確にし、集中型と分散型のアプローチと部門間連携を組み合わせた新たな組織構造を構築する必要があります。

リソースレベルでは、大規模モデルの開発を継続的に推進するために、資金と人材への投資を強化する必要があります。プロジェクト開始時には、シナリオ価値を重視し、2～3つの戦略的な応用シナリオに焦点を当て、ベンチマークとなる実証を行う必要があります。ソフトウェアとハ​​ードウェアのインフラストラクチャを体系的に計画し、ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合した、クラウド、エッジデバイス、そしてデバイス間の連携技術アーキテクチャを探求し、コンピューティングパワーのオンデマンドスケジューリングと柔軟なサービスを実現する必要があります。

組織レベルでは、大規模モデルの革新的な特性に適応したライフサイクル管理メカニズムを構築し、モデルの開発、テスト、レビュー、リリース、モニタリング、反復における品質基準とプロセス仕様を再構築する必要がある。大規模モデルの適用に関する管理措置と運用ガイドラインを導入し、データセキュリティ、プライバシー保護、倫理審査といったリスクの予防と管理要件を強化する必要がある。

大規模モデルの戦略計画は、需要主導型で段階的なアプローチを堅持すべきです。コアビジネスシナリオに焦点を当て、あらゆる事業ラインから幅広く要件を収集する必要があります。「成熟したら実装し、利用可能になったら複製する」という原則に従い、迅速に反復し、着実に前進させる必要があります。

(II) アプリケーションパス: 重要なシナリオに焦点を当て、段階的にブレークスルーを実現します。

大規模モデルの応用は、それぞれの強みを活かし、中核分野と重点分野に重点を置くべきです。上記のケーススタディに基づき、主に以下の4つのシナリオを推奨します。

1. インテリジェントカスタマーサービス。大規模なインテリジェントカスタマーサービスは、最も包括的かつ迅速に対応できるアプリケーションシナリオです。高頻度取引の相談シナリオに重点を置くことをお勧めします。まずは、いくつかの業務分野に焦点を当て、垂直ドメインの知識ベースを構築し、小規模なアプリケーションを試行してデータと経験を蓄積します。その後、シナリオの幅とサービスの深さを拡大し、すべての業務、チャネル、プロセスにわたるインテリジェントサービスを実現することを目指します。

2. インテリジェントマーケティング。富裕層顧客と高価値シナリオに焦点を当て、パーソナライズされたレコメンデーションと的確なマーケティングを通じて顧客中心のアプローチを実現します。ポイント交換や商品レコメンデーションといった比較的成熟したニッチなシナリオから始め、徐々に商品・チャネルを横断した協働マーケティングへと発展させていきます。ユーザーの信頼を高めるため、アルゴリズムの解釈可能性を強化する必要があります。インタラクティブな体験を向上させるため、人間と機械の連携を強化する必要があります。

3. インテリジェントなリスク管理。詐欺防止やマネーロンダリングといったリスクの高い外部領域に重点を置き、「AIを活用した詐欺対策脳」を構築する必要があります。これは、社内外の多様な情報源から得られる多様なデータをフル活用し、グラフニューラルネットワークや時空間シーケンスといったアルゴリズムを用いてリスクを正確にプロファイリングすることを意味します。同時に、人間と機械の連携を強化し、従来のリスク管理プロセスに大規模モデルを組み込み、手作業によるレビューと意思決定を支援する必要があります。

4. インテリジェント投資リサーチ。大規模モデリング技術は、投資リサーチ、資産配分などの様々な場面で役立つ「インテリジェント投資リサーチアシスタント」の開発に活用できます。膨大な金融データと情報に基づき、投資分野の知識強化モデルを学習させることで、パーソナライズされた投資リサーチレポートを自動生成できるようになります。将来的には、因果推論と強化学習アルゴリズムを組み合わせることで、大規模モデルに投資意思決定能力を与え、投資アドバイザーの能力強化に貢献できるでしょう。

シナリオはそれぞれ、技術アーキテクチャ、リソース配分、実装の難易度において大きく異なるため、銀行は現地の状況に適応し、的を絞ったアプローチを取る必要があります。より専門的なシナリオと豊富なデータ蓄積のある分野を優先します。パイロットプロジェクトを通じて再現可能な手法を開発し、大規模な適用を推進する必要があります。

（III）能力構築：データ、アルゴリズム、システムの連携

アプリケーションシナリオの実装を成功させるには、基盤となる強固な機能基盤が不可欠です。銀行は、データ、アルゴリズム、システムといった分野において、体系的な取り組みを行う必要があります。

データ面では、高品質なデータは大規模モデルの核となる生産材料です。データガバナンスのトップレベル設計を強化し、統一されたデータ標準・仕様を策定する必要があります。業務ライン間のデータサイロを打破し、データの共有とオープン化を推進する必要があります。データのライフサイクル管理能力を向上させ、「正確に収集し、迅速に伝送し、適切に保管し、効果的に活用する」ことを保証する必要があります。専門的なデータアノテーションを強化し、セマンティックデータガバナンスを実施し、大規模モデルの基盤を強固なものにする必要があります。

アルゴリズムに関しては、自社開発技術を優先しつつ、協業によるイノベーションも取り入れるという原則を堅持する必要があります。銀行全体の主要技術担当者がオープンソースコミュニティに参加し、最先端のアルゴリズムイノベーションを吸収することを奨励しています。特定の業種においては、事前学習、微調整、圧縮といったコアアルゴリズムのブレークスルーを探求するため、分野横断的な共同研究チームを設立する必要があります。業界固有のアルゴリズムモデルライブラリを構築し、モデルライフサイクル全体の管理を強化します。

システム面では、大規模モデル開発のためのツールチェーン全体の改善が必要です。これには、データ処理、特徴量エンジニアリング、分散学習、クラウドネイティブ推論、モデル管理のエンドツーエンドの統合が含まれます。目標は、AIプラットフォームを単一の技術スタックからフルスタックサービスへと拡張し、大規模モデルアプリケーションの開発を支援することです。統合されたデータレイクとコンピューティングリソースプールを構築し、クラウド、エッジ、デバイス間の連携アーキテクチャを最適化して、柔軟なプロビジョニングを実現する必要があります。

（iv）エコシステム構築：健全な開発環境を構築するための社内外の協力

大規模モデルの構築には、産業界、学界、研究機関、そして応用分野の関係者間の緊密な協力が不可欠です。銀行は、産業エコシステムの積極的な参加者および形成者となり、内外の連携を強化する必要があります。

内部的には、技術とビジネスの融合を堅持する必要があります。デジタル変革リーダーシップチームを設立し、部門横断的な連携体制を強化し、業務、IT、データ、リスク管理の各部門を横断した統合運用を実現する必要があります。銀行全体のAI能力出力プラットフォームを構築し、業務イノベーションを推進する必要があります。マルチスキル人材の育成を強化し、ジョブローテーションなどの方法を通じて、技術面と業務面の障壁を打破する必要があります。

対外的には、オープンソースコミュニティに積極的に参加し、業界の実践から学ぶ必要があります。汎用的な基礎モデルについては、研究開発コストを削減するために、テクノロジー大手との提携を選択できます。垂直統合シナリオについては、アルゴリズムの革新と共同研究において、大学や研究機関との連携を強化します。また、規制当局とのコミュニケーションを強化し、業界標準の導入を促進し、大規模モデルのイノベーションを促進する制度的環境を構築する必要があります。

大規模モデルの導入を推進するにあたり、銀行は状況を適切に評価し、既存のリソースを活用する必要があります。変化を柔軟に捉え、最先端のイノベーション成果を積極的に吸収し、自らのデータ、シナリオ、顧客リソースを活用し、差別化された発展の道を模索する必要があります。社内外の連携、産学連携、研究、応用の融合を通じて、大規模モデルの活用のための健全なエコシステムを構築する必要があります。

III. 大規模モデル推進の課題と解決策：技術、倫理、人材を含む多角的なアプローチ

大規模モデリング技術はまだ初期段階にあり、普及には時間がかかるでしょう。銀行はこれらの課題に正面から取り組み、多角的なアプローチで取り組む必要があります。

（a）技術的課題：対象を絞った研究を強化し、適応性を向上させる

大規模モデルは、金融アプリケーションにおいて依然としていくつかの技術的ボトルネックに直面しています。第一に、一般化能力が不十分であり、垂直領域からのデータと知識の学習・転送能力が限られています。第二に、解釈可能性が低いため、高リスクの意思決定シナリオをサポートすることが困難です。第三に、推論効率が低いため、複雑なタスクへのリアルタイム応答を処理することが困難です。

これに対応して、銀行は各業界の特性に合わせたターゲット型研究を強化する必要がある。垂直セクターにおけるデータ集積に関しては、データ収集チャネルの拡大と専門テキストデータの構築強化を図る必要がある。転移学習においては、モデルの性能と一般化可能性のバランスをとるため、より効率的なファインチューニングパラダイムを探求する必要がある。モデルの解釈可能性に関しては、因果推論と帰属分析の研究を強化し、モデル出力のトレーサビリティと信頼性を向上させる必要がある。推論加速に関しては、ハードウェア連携メカニズムの最適化に加え、クラウド、エッジ、エンドポイントを統合した分散推論の実現を探求する必要がある。

（ii）倫理的課題：責任ある適用を確保するためのプロセス全体のガバナンスの強化

大規模モデルの応用には膨大な量の機密データが含まれるため、プライバシー保護、公平性、データセキュリティに対する要求はより高くなる。大規模モデルの不適切な使用は、アルゴリズムによる差別や情報漏洩といった倫理的リスクにつながる可能性がある。

これに対応して、銀行は「責任あるAI」の概念をトップレベルの設計に統合し、プロセス全体を通じて倫理リスクガバナンスを強化する必要があります。第一に、データ収集、モデル開発、アプリケーションの展開を含むエンドツーエンドのリスク管理システムを構築します。第二に、プライバシー保護技術の適用を強化し、機密情報の漏洩を防止します。また、グループの公平性に関する研究を強化し、アルゴリズムによる差別を排除する必要があります。第三に、説明可能性のメカニズムを改善し、システムの透明性を高めます。第四に、外部の利害関係者とのコミュニケーションを強化し、社会各界の声を広く取り入れ、AI倫理に関するコンセンサスを構築します。

（III）人材育成の課題：学際的な人材育成の強化と分野横断的な連携の促進

大規模モデリングは、人材の学際的統合能力に極めて高い要求を課す複雑なシステムエンジニアリングプロジェクトです。従来の「技術＋ビジネス」型の人材ではもはやニーズを満たすことができず、AIと金融の両方を理解した複合的な人材集団が緊急に必要とされています。

これに対応して、銀行は人材育成システムを再構築する必要がある。既存従業員については、ジョブローテーションやプロジェクト経験などの方法を通じて、技術面および業務面の障壁を打破する必要がある。また、AI全般に関する教育を強化し、全従業員のデジタルリテラシーを向上させる必要がある。潜在的人材については、AIと業務の専門知識を組み合わせたデュアルメンター制度を導入し、分野横断的な融合を促進し、マルチスキル人材を育成する必要がある。銀行は幅広い人材を採用し、柔軟な人材獲得メカニズムを模索する必要がある。大規模モデル向けの新たな応用シナリオやソリューションを創出するため、分野横断的なイノベーションチームの設立を奨励する必要がある。

結論：変化の波に乗り、銀行業界における変革的発展を推進する

大規模モデルは、将来の金融変革を牽引する新たな原動力となりつつあります。新たな技術革命の最前線に立つ銀行業界は、オープンで革新的、かつ統合的な開発アプローチを基盤として、大規模モデルの新たな波を積極的に取り込む必要があります。まず、業界の実情を踏まえ、段階的に進めていく必要があります。第一に、短期的には、重要なシナリオにおけるパイロットプロジェクトに注力し、迅速にブレークスルーを達成し、ベンチマークを確立します。第二に、中期的には、業界全体にわたる大規模モデル能力システムを包括的に構築し、差別化された競争優位性を生み出します。第三に、長期的には、大規模モデルのガバナンスメカニズムを構築・強化し、持続可能で信頼性の高い革新的発展を実現します。また、「技術＋エコシステム」という双発アプローチを堅持します。技術面では、自主的な研究開発を強化し、大規模モデルの中核基盤を掌握します。エコシステム面では、産学連携、研究・応用連携を幅広く展開し、オープンで共有可能なイノベーションネットワークを共同で構築します。社内外の連携と多様な施策を組み合わせることで、大規模モデルの健全な発展に好ましい環境が整えられます。

総じて言えば、ビッグデータ分析は「レバレッジ効果」を持つ革新的な技術であり、銀行の技術ロードマップ、ビジネスモデル、そして組織構造に包括的かつ深遠な影響を及ぼすでしょう。状況を評価し、原則を堅持しながら革新を進め、変化をリードしていくことでのみ、銀行はビッグデータ時代の課題を乗り越え、着実かつ持続可能な発展を実現し、銀行業界をインテリジェントな変革へと導くことができるのです。

「ビッグモデル・ビッグフューチャー」

—銀行業界のインテリジェント変革に向けた新たな方向性

人工知能（AI）の急速な発展に伴い、ビッグデータモデリング技術は世界の産業発展の様相を急速に変えつつあります。国民経済の中核を担う銀行業界は、かつてない変革の機会と課題に直面しています。この重大な試練を乗り越えるために、銀行業界は自ら変革を主導し、イノベーションで発展を牽引し、シナリオベース、インテリジェント化、エコシステムに基づく新たなビジネスモデルの構築を加速させる必要があります。ビッグデータモデリング技術の応用は、銀行のデジタルトランスフォーメーションをリードする上で、間違いなく重要な手段となるでしょう。