生成 AI は金融サービス業界に急速な変革をもたらしており、不正検知やリスク管理、投資リサーチ、顧客エンゲージメントなど、さまざまな分野でイノベーションを加速させています。NVIDIA は 4 月 17 日、マクニカ主催のイベント「NVIDIA 金融 AI Meet-up with Macnica」に参加し、NVIDIA グローバル バンキング戦略統括の Aser Blanco（エーサー ブランコ）が、AI が金融ビジネスをいかに変革しているのか、グローバルな最新動向を交えながら紹介しました。あわせて、日本を代表する主要な金融機関やパートナー企業が登壇し、データ主権と精度の両立といった国内のニーズに応えるための最新の取り組みを共有しました。 AI の活用は進化ではなく革命 冒頭でブランコは、「AI 活用は単なる進化ではなく、本当の意味での革命です」と述べたうえで、まず、NVIDIA の本質を説明しました。「NVIDIA は単なるチップ メーカーではありません。確かに我々は優れたチップを設計しています。しかし、NVIDIA の本質は、AI 革命を支えるプラットフォームなのです」。チップ、インフラ、モデル、アプリケーションに至るまでを、統合された一つのスタックとして設計、提供していることこそが、あらゆる AI 企業が NVIDIA を必要とする理由です。 もう一つ重要な点はオープンソースへの強いコミットメントです。NVIDIA はモデルだけでなく、学習データ、学習済みの重みまで含めて公開しており、利用者は新しいビジネスを作ることができます。「AI イノベーションはオープンソースモデルの上で起きます。金融業界においても、自らコントロールできるインテリジェンスの構築が不可欠です」 AI ファクトリーは銀行にとって歴史的な転換点 では、なぜ金融業界にとって AI が重要なのでしょうか。金融サービスは年間約 1.2 兆ドルの利益を生み出す世界最大の利益産業です。AI を活用したプロセス改善だけで、2,000 〜3,400 億ドルの追加利益が生まれると試算されています。これは年間利益が最大約 20％ 増加することに相当しますが、この数字は、実際の可能性を過小評価しているかもしれません。例えば、詐欺被害だけでも年間 5,000 億ドル超の損失が発生しており、その額は毎年 10％ 以上のペースで増加しています。AI による詐欺検出の改善は、数千億ドル規模の価値を生み出す可能性があります。 NVIDIA の調査レポートでは、金融業界が AI を大規模に導入しつつあることを裏付けています。99% が AI 投資を継続または拡大すると回答し、89% が既に AI による収益増、コスト削減を実感しています。また 84% がオープンソースの重要性を認識しています。 銀行業では、1961 年にバークレイズがメインフレームを導入した後、本質は長らく同じでした。しかし構造は大きく変わり始めています。「未来の銀行はデータセットではなくインテリジェンスで動きます。2025 年には複数の大手銀行が AI ファクトリーを導入しました。これは 60 年代のメインフレーム導入に相当する転換点です」 多数の専門特化型モデルによって構成される未来の銀行 では、AI 中心の銀行は、どのように設計すべきでしょうか。それは、独自の自社データとオープンソース モデルを組み合わせることで実現できます。例えば大阪における商業用不動産融資の判断基準、日本および米国地域におけるリスクに対する考え方、気象リスクの評価などは、他の誰も持ち得ない固有の資産です。このデータとオープンソース モデルを組み合わせることで、各銀行独自のインテリジェンスが生まれます。「銀行の中核となるインテリジェンスは、自分たちで構築すべきです」とブランコは強調しました。 重要なのは、モデルの事前トレーニング、ファインチューニングと蒸留です。これには、モデルの学習、必要なタスクに合わせた調整、そして求められるサイズへの縮小が含まれます。これにより、安い、速い、正確という 3 つの実利も得られます。未来の銀行では、与信審査に特化したモデル、商品や価格知識に特化したモデル、顧客行動をよりよく理解するトランザクション モデルなど、各タスクに最適化された複数の専用モデルを持つことになるでしょう。 業務効率が劇的に向上 モデルの活用先として、まず既存プロセスの改善が挙げられます。たとえばトランザクション モデルを構築すれば顧客の行動を高精度に予測できます。これは不正検知や次の商品提案など多くの用途に活用可能です。 モデルの活用は、従業員の生産性向上にも貢献します。分析や調査などにかけている時間を短縮できれば、顧客と向き合う時間を増や