RAG止まりか……？「1歩先の生成AI活用」に進める金融機関の“ある条件”
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生成AIの導入が加速する一方、金融機関は“本番適用”の直前で足が止まっている。個人情報や機密データを扱う業務では、データ主権や規制対応、セキュリティの要件が重くのしかかる。さらに、モデルの性能や仕様が数カ月単位で変わる“進化の速さ”が、選定・運用・コスト管理を不安定にし、現場の負荷を増幅させている。キャッシュレス拡大や新興勢力の台頭で変革は待ったなし──それでは、持続可能なAI基盤をいかに描くべきか。
（Photo/Getty Images）
AI活用で苦労多すぎ？金融機関が直面する“ある悩み”
生成AIの活用が急速に広がる一方で、多くの金融機関が本格導入への高いハードルに直面している。規制遵守とセキュリティ確保を前提とした環境では、既存のAIサービスだけでは限界があることが明らかになりつつある。変化し続ける技術動向に対応しながら、どのように持続可能なAI基盤を構築すべきか。
現在、多くの企業でドキュメント要約、社内問い合わせ対応、コード開発支援、業務文書チェックといった身近な業務にAIモデルが活用されている。しかし、金融機関特有の課題が浮き彫りになってきている。
ある大手銀行では、外部のAIサービスを試験導入したものの、顧客データや機密情報を扱う業務への適用に踏み切れずにいる。システム部門の現場からは、「パブリックAIではデータの保存場所や処理方法に不安がある」という声が上がっているようだ。
また、別の地方銀行では、AIモデルの性能が数カ月で大きく変化することへの対応に苦慮している。実際、2023年以降のAIモデルのリリース状況を見ると、GPTやClaudeは半年足らずでメジャーバージョンが更新され、LlamaやMistralといったオープンソースモデルも短期間で改良版が投入されている。ある調査では、最新とされるモデルの優位性が維持される期間は平均して3～4カ月程度に短縮されていることが判明している。
さらに、金融業界を取り巻く環境変化も導入を急がせる要因となっている。金融庁による生成AIガイドラインの策定、キャッシュレス決済の急速な普及、ネオバンクやフィンテック企業の台頭により、従来の業務プロセスでは競争力の維持が困難になりつつある。こうした中で、金融機関はどのようにAI活用に取り組めば良いのだろうか。
現在、多くの企業でドキュメント要約、社内問い合わせ対応、コード開発支援、業務文書チェックといった身近な業務にAIモデルが活用されている。しかし、金融機関特有の課題が浮き彫りになってきている。
ある大手銀行では、外部のAIサービスを試験導入したものの、顧客データや機密情報を扱う業務への適用に踏み切れずにいる。システム部門の現場からは、「パブリックAIではデータの保存場所や処理方法に不安がある」という声が上がっているようだ。
また、別の地方銀行では、AIモデルの性能が数カ月で大きく変化することへの対応に苦慮している。実際、2023年以降のAIモデルのリリース状況を見ると、GPTやClaudeは半年足らずでメジャーバージョンが更新され、LlamaやMistralといったオープンソースモデルも短期間で改良版が投入されている。ある調査では、最新とされるモデルの優位性が維持される期間は平均して3～4カ月程度に短縮されていることが判明している。
さらに、金融業界を取り巻く環境変化も導入を急がせる要因となっている。金融庁による生成AIガイドラインの策定、キャッシュレス決済の急速な普及、ネオバンクやフィンテック企業の台頭により、従来の業務プロセスでは競争力の維持が困難になりつつある。こうした中で、金融機関はどのようにAI活用に取り組めば良いのだろうか。
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・金融機関が超えるべき「3つの壁」の正体とは
・「プライベートAI」がホントに成果を出す理由、5つのメリット
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