業界別AI活用事例を調べてみた～金融業界編～
このnoteでは、AIの活用事例について、特に金融業界に絞って紹介していきます。
モルガン・スタンレーの事例
モルガン・スタンレーとは、世界的な金融グループのひとつ。
Wikipediaを引用します。
モルガン・スタンレー（Morgan Stanley, NYSE: MS）は、アメリカ・ニューヨークに本拠を置く世界的な金融機関グループである。JPモルガンやゴールドマン・サックス、メリルリンチ等とともに、投資銀行業務の幅広い分野においてリーグテーブル上位に位置する名門投資銀行と言われている。
ちなみに、モルガン・スタンレーとJPモルガンは別物です。
私は最初、同じだと思ってました笑
モルガン・スタンレーは、ChatGPTを作った非営利研究機関OpenAIの生成AIツールを導入し、リサーチやウェルスマネジメント分野で業務効率を大幅に向上させています。
金融市場の状況や商品について、素早く正確な情報が得て、金融アドバイザーの業務効率が改善させて、より良い顧客サービスの提供を実現しています。
「AskResearchGPT」というのを使っているみたいですね。
「Morgan Stanley Research Announces AskResearchGPT Powered by OpenAI」という、モルガン・スタンレーのプレスリリース記事に書いてありました。
さすがグローバルな大企業、すでにAIを使いこなしていらっしゃるご様子。
ブルームバーグの事例
ブルームバーグというのは、金融関連の情報発信をするアメリカの大手企業です。
投資をやってる人なら、ブルームバーグニュースを見たことがある人も多いのでは？
ブルームバーグは「BloombergGPT」という金融特化の大規模言語モデルの開発をしています。
大規模言語モデル（LLM）とは、大量のデータを学習して、人間の役に立ってくれるモデルのこと（すごくざっくり
BloombergGPTは、おもに以下のような能力をもっています。
ニュースの分類
名前の認識
感情分析
質問応答
ブルームバーグはこれまでの蓄積で、大量の金融データをもっています。
この膨大なデータを学習してBloombergGPTは、つくられています。
BloombergGPTは金融に関することをめちゃくちゃいっぱい知っててすぐ教えてくれるという超優秀な子です。
金融業界は、独特なビジネス用語が使われることも多く、専門用語を適切に解釈できる金融特化のLLMの必要性が高いといわれています。
特化したLLMなら、より適切な回答が可能です。
金融業界だけではなく、ほかの業界でも特化型LLMがあったら便利そうですね。
でも導入の障壁も高そうです。
帳票処理の効率化の事例
ほかにも金融関連の事例を紹介します。
AIによる文字認識（AI OCR）技術を使って、紙の文章をデジタル化し、
事務作業の自動化をしている事例があります。
さらにデータを機械学習することにより、文章の内容などを識別する能力も高めています。
融資審査の事例
金融業界では、融資審査にAIを使うことで人的ミスを減らして、信頼性の高い審査ができるようにする取り組みもあります。
融資の審査には複雑なデータ分析やリスク評価が必要ですが、これを人間ではなくAIがやってくれるというお話。
市場予測の事例
AIを使ってさまざまなデータを読み込み、市場の動向を理解して予測を行うという事例もあります。
投資の世界では「アルゴリズム」といって、AIが自動で売買してくれるシステムがあります。
「アルゴ」とも言います。
AIを使うことで、ニュースやSNSの投稿といった情報から市場の動きを予測してアルゴ取引するのが可能とのこと。
アルゴを使わない私のような一般投資家からしたら、夢のような機能です…！
金融業界といえば、働く人の年収も高いし、何かとお金まわりがいいですが、AIにかけるお金もすごそうです。
私は積み立てNISAや日本株をやっているので、金融業界のAI事情は今後もチェックしていこうと思います。