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  • Special Contents3~大学生のための金融IT講座
大学生のための
金融IT講座
ITの急速な発展により、金融機関はこれまでにない大きな転換期を迎えようとしています。この特集では、現在起こっている様々な技術革新の潮流や、それに対応する日本総研の新たな取り組みを社員の対談を通じてご紹介します。
FinTech講座
金融AI講座
大学生のためのFinTech講座
近年、急速に耳にすることで増えてきた「FinTech」という言葉。
そもそも「FinTech」とは何か、「FinTech」によって金融×IT分野のプロフェッショナルである日本総研の仕事がどのように変わっていくのかをご紹介します。
話し手
聞き手

金融を大きく変える可能性を秘めた
“FinTech”とは?

N.TAGUCHI

最近、さまざまなメディアで“FinTech(フィンテック)”という言葉をよく耳にします。FinTechとはいったい何なのでしょうか?

N.HANARI

金融(Finance)とテクノロジー(Technology)を組み合わせた造語で、IT(情報技術)を使った新しい金融サービスのことです。金融とITは、それぞれ「お金」と「情報」を扱っています。すでに電子マネーが普及しているように、「お金」というのはそもそも実体がなく、その価値というのはいわば「情報」のようなもの。ですから金融とITは非常に親和性が高く、この2つを組み合わせることで、革新的な金融の仕組みを生み出せる可能性が大いにあるのです。昨今、IT企業やベンチャー企業などがこのFinTechの領域に積極的に参入しており、高い利便性や大幅なコスト削減を実現する金融サービスの開発競争が進んでいます。 FinTechへの投資の将来予測は、東京五輪が開かれる2020年に全世界で4兆円を超える試算があります。これは2015年実績の2倍近く。投資額が5年で2倍になるような成長市場は、他にはあまりありません。そのためFinTechは「21世紀前半最大のフロンティア(未開拓地)」と言われています。

N.TAGUCHI

FinTechがこうして急速に盛り上がってきたのは、どのような背景があるのでしょう?

N.HANARI

やはりテクノロジーの進歩が大きいですね。コンピュータのハードウェアやネットワークの処理能力が近年劇的に進化しており、結果、システムの開発・運用コストが劇的に低下しました。そうした背景により、ベンチャー企業のFinTech領域への参入がこれまで以上に容易になったのです。さらに、スマートフォンの普及もFinTechを後押ししています。いわば誰もがネットワークとつながる高性能な情報端末を持っているわけですから、このスマートフォンを通して多くの人にさまざまなITサービスを提供できる環境も整いました。

N.TAGUCHI

現状、FinTechの領域でどのようなサービスが生まれているのでしょうか?

N.HANARI

スマートフォンを通じて簡単に送金や決済ができたり、コンピュータが最適な資産運用をアドバイスしてくれたり、あるいは企業がインターネットを使って容易に資金調達できたりするなど、今までにないサービスが続々と開発されています。

N.TAGUCHI

FinTechの登場で、これから金融業界にも変化はありますか?

N.HANARI

お話しした通り、FinTechの担い手となっているのは、既存の金融業界の外にいるIT企業やベンチャー企業です。今後は金融業界と他業界との垣根が低くなり、銀行などの金融機関はこれからまったく違う業界の企業と競合したり、協業したりすることが当たり前になっていくでしょう。ちなみに、日本政府もFinTechを今後の国内経済の発展に貢献する重要なテーマとして掲げています。銀行法の改正によって規制が緩和され、これまで健全性維持の観点から銀行には許されていなかったFinTech企業の買収も可能になりました。これからますます、金融機関とFinTech企業の距離が縮まっていくと考えられます。

FinTechのコアテクノロジーと、
それがもたらす未来とは?

N.TAGUCHI

FinTechにはいろいろな技術要素がありますが、特に注目されているのはどんなテクノロジーですか?

N.HANARI

さまざまなテクノロジーが関連していますが、特に注目度が高いのは「AI(人工知能)」と「ブロックチェーン技術」の2つといえるのではないでしょうか。

N.TAGUCHI

AIといえば、先日、Google が開発した囲碁の人工知能“AlphaGo(アルファ碁)”が世界トップ級のプロ棋士に勝利を収めて、大きな話題になりました。

N.HANARI

そうですね。クルマの自動運転技術などもそうですが、AIはあらゆる産業分野で最も注目を集めている技術のひとつです。AIとは簡単に言えば、コンピュータが人間の脳のような働きをして自律的に物事を判断していく技術です。もともと金融の世界は大量のデータがすでに蓄積されている分野であり、それをAIによって分析することで新しい知見を生み出し、金融サービスに活かしていこうとしています。ブロックチェーン技術は、仮想通貨であるビットコインの基盤となっている技術として有名です。少し専門的になるのですが、ブロックチェーン技術は分散型のコンピュータネットワークであり、ネットワーク上で行われるすべての取引履歴を不特定多数のコンピュータで分散管理することで、システムの信頼性を担保するという仕組みになっています。履歴の改ざんが極めて困難であり、仮想通貨を流通させる新たな取引インフラとして期待されています。

N.TAGUCHI

AIやブロックチェーン技術によって、どのような金融サービスが実現されるのでしょうか。

N.HANARI

AIを活用すれば、作業効率や精度が大幅に向上します。たとえば、クレジットカードの不正利用者の行動パターンを分析することで、不正な取引をAIが即座に検知することも可能になります。また融資業務においても、AIが過去の取引情報などのビッグデータを分析することで与信を判断し、スピーディーな融資ができるなどお客さまへのサービス向上につながります。さらに資産運用業務においても、家計の状況や個人の嗜好、将来予測などから最適な運用方法を提案するロボアドバイザーなども一般的になるでしょう。一方、ブロックチェーン技術がもたらす大きなインパクトは、金融機関に依存しない送金や決済ができるということにあります。ブロックチェーンで構築された取引システムで仮想通貨を利用すれば、数円単位でも送金や決済が可能になり、今後、新しいビジネスモデルが生まれるはずです。

N.TAGUCHI

まさにこれまでの金融の常識を覆すようなサービスが生まれるのですね。

FinTech時代において、
日本総研が果たすべき役割とは?

N.TAGUCHI

先ほどのお話でいうと、既存の金融機関はこれからFinTechベンチャーを「競合先」ではなく「協業パートナー」として関係を深めていくことになるのですね。

N.HANARI

これまで金融機関は、自社で活用するITシステムの大半を自分たちで開発するという「自前主義」の傾向が強かった。というのも、システムの「安定性」や「堅牢性」を担保する上では自社開発する方が確実であったからです。しかし変化の激しい現在のビジネス環境において求められるのは「スピード」と「独創性」であり、もはや自社が提供するべき金融ITサービスをすべて自社開発することは困難になりつつあります。そうした中で、自社と外部の企業が技術やノウハウを持ち寄り、独創的なFinTechをスピーディーに開発していこうという「オープンイノベーション」という意識が高まってきています。特に近年では大手金融機関がベンチャーとの連携を急速に強めており、オープンイノベーションはますます加速していくものと見込まれます。そのため、まだまだ進化の途上にあるFinTechをいかに巧みに活用して、優れたアイデアや技術を自社のビジネスに組み入れていくかが、これからの金融機関を大きく左右するように思います。

N.TAGUCHI

そうした中で、これからSMFGのIT中核企業として日本総研に求められることとは何でしょうか?

N.HANARI

FinTechを含めた技術の目利きとして、グループ企業各社と情報共有を行い、各社が目指すべきビジネスの姿を実現するために必要な知見やリソースを提供することが求められます。そのためには、日本総研が自らオープンイノベーターとしてFinTechベンチャーとの連携を強めていくことも重要です。

N.TAGUCHI

FinTech時代において、日本総研はどのように強みを発揮していくべきでしょうか?

N.HANARI

金融業界は、さまざまな法律や規制のもとでビジネスを展開しています。そのため金融ITの開発には、複雑な法律や規制を理解し、対峙する高度なノウハウが必要不可欠です。事実、FinTechベンチャー企業自身も、国ごとに異なる法律や規制にどう対峙していくかといったノウハウはまだまだ不足しています。そうした中で「金融×IT」を究めてきた日本総研は、金融ITのプロとして、有力なベンチャーと協業していくことでFinTech時代においても大きな存在感とリーダーシップを発揮できると考えています。

N.TAGUCHI

日本総研がすでに実現しているFinTechの事例はありますか?

N.HANARI

2017年7月を目処に、三井住友銀行の個人向けの残高照会や入出力明細等の照会サービスを対象としたAPIの提携をスタートします。APIとは、Application Programming Interfaceの略で、あるアプリケーションの機能や管理するデータなどを他のアプリケーションから呼び出して利用するための接続仕様等のことを指します。

N.TAGUCHI

APIの提携によって、具体的にどんなことが実現するのでしょうか?

N.HANARI

たとえば、お客さまが提携先企業に三井住友銀行の契約者番号やパスワードを開示することなく提携先企業のサービスが利用可能となり、セキュリティレベルが向上します。APIの活用により、提携先企業と三井住友銀行が協働して、それぞれが保有する情報やサービスを組み合わせることで、お客さまに多様なサービスを提供できるようになるでしょう。また将来的には、三井住友銀行の振込・振替サービス等のAPI提供や、SMFG各社のサービスとのAPI連携についても検討を進めています。また、法人向けAPI接続サービスは2017年春頃を目途にサービスの提供を開始します。株式会社マネーフォワードとの連携を皮切りに、株式会社オービックビジネスコンサルタント、株式会社インフォマート等のFinTech企業等との連携を順次進めているところです。

(参考)提携先企業を通じたAPIのイメージ

N.TAGUCHI

FinTech関連技術やサービスをオープンに取り入れながら、さまざまな商品・サービスが生まれていきそうですね。今から楽しみにしています。今日はありがとうございました。

大学生のための金融AI講座
機械学習、ディープラーニングといった人工知能(AI)技術の本格活用が始まっています。
特にAIによって大きく変化すると言われているのが金融機関のビジネスです。
AIの活用によって金融にどのような変革が始まるのか、社員の対談を通じてご紹介していきましょう。
話し手
聞き手

今、まさに現在進行形で進んでいる、金融ビジネス上の「AI」

N.TAGUCHI

今、AIがとても注目されていますが、正しく理解されているとは言いがたい気もします。そもそもAIとは何でしょうか?

S.YUI

そうですね。実は知能の定義自体が曖昧なことから、人工知能の定義は明確に存在しないのですが、一言でいえば人間による知的能力をコンピュータで実現する技術です。その方向性は主に2種類あり、1つは人間の知能そのものを持つ機械を作ろうとする立場「汎用AI」と、もう1つはある限られた分野で人間が知能を用いて行うことを機械に代替させようとする立場「特化型AI」に分けられます。たとえばAIが囲碁や将棋のチャンピオンと競って勝利したことがニュースでも取り上げられましたが、これはあくまでも人間が適切なデータを基にコンピュータに学習させた結果であり、AI自体が知能や意志を持っているわけではありません。汎用型AIと呼ばれる、知能や意志を持ったAIはまだまだ将来の技術と言えます。しかし特化型のAIであっても、その技術を駆使することによって産業構造を揺るがすほど大きな影響力を持つと言われています。

N.TAGUCHI

なるほど。AIはビジネスにどのように寄与するのでしょうか。

S.YUI

すでに実用化が進んでいるのが、AIを利用した自動化・効率化です。ビッグデータから得られた知見を用いて新たなサービスを創出し、顧客価値の向上を支援することも、AI利用の1つです。

N.TAGUCHI

金融におけるAIの取り組みは、これからますます加速すると言われていますが、たとえばメガバンクでは具体的にどのように活用されているのでしょうか。

S.YUI

そうですね。コールセンター業務の効率化はAI活用の代表的なものの1つです。日本総研と三井住友銀行は、2014年にIBM Watsonという技術を活用したソリューションを同行のコールセンター業務に導入しました。お客さまの問い合わせ電話の内容を音声認識システムがリアルタイムにテキスト化してWatsonへ質問し、Watsonが業務マニュアルやQ&A集から問い合わせ内容に対する回答候補をオペレーターに提示するもので、邦銀初めての試みでした。

N.TAGUCHI

AIがオペレーター業務を支援するという形ですね。こうした活用方法は増えてきているのでしょうか。

S.YUI

2016年より、銀行内における照会応答業務にAIの活用を開始しています。まず、国内与信業務や法人のお客さまからの各種問い合わせに対応しました。さらに2017年からは、個人のお客さまに関するサービスへと活用領域を拡大するとともに、欧米拠点向けに英語による照会応答にも対応しています。

N.TAGUCHI

海外拠点の与信業務は、これまで時差の関係で照会者が回答を得るまで時間が掛かっていたので、AIで回答できるようになれば大幅な時間短縮につながりますね。

S.YUI

さらに、サイバー攻撃への対応力強化に関しても、AIを活用しています。外部機関から共有された世界中のサイバー攻撃に関する手口や傾向等の膨大な脅威情報に対して、AIが自然言語処理技術を用いて自動的に分析し、セキュリティ対策に有用な情報を抽出することで、新たに確認されたサイバー攻撃に対する防御や検知を行います。

N.TAGUCHI

これまでは、セキュリティ技術者が対応していた業務なのでしょうか。

S.YUI

はい。一般的には、こうした脅威情報に対して、セキュリティ技術者が1件1件内容を分析したうえで、監視システム等にサイバー攻撃を防ぐための設定を行う必要がありました。しかしAIの活用により、世界中の脅威情報を迅速かつ正確に監視システム等に反映することができ、日々高度化するサイバー攻撃に備えることが可能となります。本件は、FS-ISACという金融機関内でセキュリティの情報共有を行う機関で蓄積された25万件以上の脅威情報に対して自動で分析を行う本邦初の試みです。将来的には、この取り組みで得られたノウハウを金融業界全体で活用することも検討しています。
また、監視システムで検知した不審な通信・挙動について、AIが世界中の文献や専門家のブログ等の情報源から学習・蓄積したセキュリティ関連情報から、検知内容に対する攻撃手口や脅威度を検索することで、セキュリティ技術者が対処方法等を判断するための支援も行っています。

N.TAGUCHI

AIの活用によって、関連性が高い最新情報を的確に収集することができ、セキュリティ技術者はこれまで以上に迅速かつ正確に対応することができそうですね。

S.YUI

まさにそうです。「人間の仕事がAIに奪われる」という話がよく聞こえてきますが、実際にはAIは人間を代替するものではなく、幅広くアシストする存在であると言えます。

「AI」で、何ができるのか。「AI」の課題について

N.TAGUCHI

膨大なデータをコンピュータに学習させ、答えを導くという技術は、近年人間を超えると言われ注目を集めています。実際にはどうなのでしょうか。

S.YUI

機械学習の一種であるディープラーニングにおいては、大量データからどのような特徴があるのかを数値化する「特徴量」を自動的に学習し、特定の分野においては人間の精度を超えるようになりました。つまり、AIが「できる」仕事は人間よりはるかに「よくできる」ようになった、と言えます。一方、実際にはAIができないことは非常にたくさんあります。AIには意志がありませんから、たとえば課題をどうやって解決するか、ビジネス上でどんな目標を立てるかといったことはAIにはまったくできません。

N.TAGUCHI

そのあたりは、AIについて一般の方がよく誤解されている部分かもしれないですね。ところで、AIの導入については様々な情報が発信されていますが、逆にAIを導入することによる問題点はあるのでしょうか。

S.YUI

AIを導入することによる問題点、というよりも、現在、最も注目を集めているディープランニングの技術には様々な課題がある、と言えます。まず、学習には大量のデータが必要となる点ですね。ディープラーニングを用いて特徴量を抽出するためには、ラベル付けされた大量のデータが必要となりますが、そのまま学習に使える都合のよい大量データはほとんどのケースでは存在しません。また、精度を維持したり向上させたりするには継続的に大量のデータが必要となりますが、獲得できない場合には対応できない、という問題点があります。

N.TAGUCHI

大量のデータの調達には、社内外との調整や、処理基盤の調達、構築等が伴うので、相応の期間とコストが必要になりそうですね。

S.YUI

そうですね。
当社を例にすると、三井住友フィナンシャルグループ各社のビジネス担当と分析目的を明確化した上で、グループ内で蓄積している多種多様なデータが十分でない場合は追加調達をするのか、それともデータの蓄積を継続して適切な分析タイミングを見極めるのかなど、合意していく必要があります。
さらに、業務に応じてデータの保存期間や形式などには違いがあるため、AIに学習させる前の段階で、データを加工し、品質を高めるという作業も必要となります。AIの実用化に向けては、精度を担保した上でどう高速処理を行うかといったハードウェアの対応も検討しなくてはなりません。

N.TAGUCHI

多くの企業でビッグデータの活用に難航していると聞くのも、そのあたりの難しさがあるのかもしれませんね。

S.YUI

また別の問題として、ディープラーニングで作成した学習モデルはブラックボックスであるという大きな課題があります。ディープラーニングは、自ら大量のデータを学習し、自律的に解答を導き出すという性質上、学習モデルの解釈が人間には困難です。

N.TAGUCHI

つまり、出力結果を利用するユーザーに対して、結果の根拠の説明ができないということでしょうか。

S.YUI

そうです。例えばお客さまに金融商品・サービスをご提案する場合、その内容の根拠な理由などをご説明する責任があります。しかしAIが出した結果がどのようなロジックを元に算出されたものなのかが分からないのであれば、お客さまへの説明責任が果たせず、商品・サービスのお勧めができない、という大きな課題が生まれます。

N.TAGUCHI

なるほど。こうした課題を解決する方法はあるのでしょうか。

S.YUI

解決したい課題と求められるアウトプットを明確にし、適切な技術を選定する目利き力が必要だと考えます。また、ディープラーニングについては、精度の高いブラックボックス型の課題に対して解釈性を与える方法や、解釈性の高いホワイトボックス型の手法の精度を高めるという2つのアプローチが進展していくと考えられています。

「AI」時代に、求められる人材とは

N.TAGUCHI

これまでお伺いしてきて、確かにデータの演算速度の向上によって、今後さらにAIが技術面でも実用面でも発展していくことはほぼ間違いはないと感じました。
ただし、AIの導入には様々な課題があり、どのような領域・分野が得意であり、逆にどのような領域・分野が不得意なのかなど、AIの特性を正しく評価することが必要だとも思いました。

S.YUI

そうですね。AIを魔法の杖のように捉えるのではなく、AIで何ができるのかをしっかり理解した上で、データを基にAIをどこでどう活用して、お客さまお一人お一人に最適な商品やサービスを提供していくかが、AIを活用したビジネスの成否を分けることになります。自社の強みが何で、どこにAIを活かせるかを明確にしておく必要があると言えます。

N.TAGUCHI

これらを具体的に実現していくために、日本総研の社員はどのようなことが求められるのでしょうか。

S.YUI

三井住友フィナンシャルグループのIT戦略の実現を担う日本総研に求められているのは、グループ各社の持つデータをうまく利活用し、生産性を向上させるだけでなく、金融グループにおいて新たなビジネス創出にも取り組んでいくことです。金融業では、IT無くしてイノベーションは起こり得ません。日本総研の先端技術ラボでは、先端技術を活用した新たな金融サービスの早期実現のために、先端技術の情報収集、特定先端技術の技術検証・評価、グループ各社からの技術相談など、グループの技術の目利き役として、AIやブロックチェーンなどの先端技術の導入を目指して日々活動しています。ただし、AIやブロックチェーンといった技術はビジネスにおいて成果を出すための手段であることを忘れてはなりません。AIにすべてを任せるのではなく、アルゴリズムをブラックボックス化させず、業務上の責任や最終判断は人間が行うような体制を構築する、というシステム運用も必要なのです。金融業務に精通した日本総研が携わるからこそ、グループ内の様々なビジネスを確実に成功に導くための、地に足が付いたAIへの取り組みを推進していくことができると思っています。

N.TAGUCHI

貴重なお話ありがとうございました。