Artificial intelligence (AI) は金融業界を変革しており、金融機関の 91%が AI を利用しています。コンピューティングコストの低下、ツール群の進化、そして競争圧力が相まって、AI は不正利用検知、クレジット、決済、コンプライアンスの分野で、実験的なものから不可欠なものへと変わりました。これには機会とリスクの両方が伴い、特に金融のように厳しく規制された業界ではその傾向が顕著です。

以下では、金融分野における AI が決済とリスク業務をどのように変化させているのか、それが顧客体験にとって何を意味するのか、さらに、これらのシステムを導入する金融機関を取り巻く規制面とセキュリティ面の状況について説明します。

主なポイント

• AI は、不正利用検知と与信リスク評価において、明確で測定可能な成果をもたらします。

• 説明可能性と差別的影響に関する規制要件には注意が必要です。

• ほとんどの金融機関にとって次のステップは、こうした AI 主導のツールを責任を持って導入することですが、これは技術面だけでなく、組織運営やガバナンスの面でも課題となります。

金融業界で AI の導入が加速している理由

金融は常にデータ量の多い業界でした。しかし長い間、そのデータを収集する能力に比べて、それを活用する能力は大きく立ち遅れていました。

現在、その状況を変えつつある 3 つの要因が重なっています。

• コンピューティングコストの低下: 5 年前であれば、大量処理環境で大規模モデルを実行することは、ほとんどの事業者にとってコスト面で現実的ではありませんでした。コストが低下したことで、現在では多くの中規模の金融機関でも実用的になっています。

• オープンソースのツール群の成熟: 既存のインフラを基盤に構築するほうが、ゼロから構築するよりも通常は速く、低コストです。これにより、社内に大規模な AI チームを持たない金融機関の参入障壁が下がりました。

• 競争圧力の激化: クレジットリスクや不正利用に関して、より迅速で正確なシグナルを持つ金融機関は、より少ないデータ量向けに設計された旧システムを今も使っている金融機関に対して大きな優位性を持ちます。

金融サービスを形作る主要な AI トレンド

AI は金融業界で多くの役割を果たしており、フィンテック (金融テクノロジー) の開発現場や法務部門など、あらゆる場で業務の進め方を変えています。

AI は以下の領域を改善しています。

• 社内の生産性: 銀行や保険会社は、大規模言語モデル (LLM) を活用して、アナリストによる決算説明会の要約、与信メモの作成、社内ナレッジベースの検索を支援しています。

• 予測モデリング: 従来のクレジットスコアリングは、限られた変数セット (決済履歴、利用率、信用履歴の長さなど) に依存しています。代替データモデルでは数百もの変数を取り込めるため、従来の与信判断では検討対象になりにくい、信用履歴が乏しい顧客や信用履歴がない顧客に対するリスク評価を行うことができます。

• リアルタイム不正利用検知: 業界では、ルールベースのシステムからモデル主導のシステムへの移行がほぼ完了しています。機械学習モデルは、固定的なルールセットでは捉えられない支出パターンの異常を特定でき、攻撃パターンの変化に応じて継続的に更新されます。

• エージェント型の金融ワークフロー: 業界では、各ステップでの人の関与を最小限に抑えながら、複数段階のアクション (勘定照合、決済処理の実行、例外案件のエスカレーションなど) を行えるエージェント型ワークフローの導入が進んでいます。

AI による金融業界の決済、リスク、業務の変革

AI は、手作業によるプロセスでは到底及ばない速度と規模で、大量のデータ処理とパターン認識を実行できます。AI 決済ツールは、顧客体験と損失率に測定可能な影響を与えてきました。

可能なことは以下のとおりです。

• リアルタイム不正利用スコアリング: 最新のカードネットワークと決済代行業者は、取引ごとの多数のデータポイント (デバイスフィンガープリント、取引速度、地理的パターン、時間帯など) を迅速に分析し、それらを使って決済を承認する前にリスクスコアを生成できます。たとえば、 Stripe Radarは、何百万もの事業者のデータでトレーニングされた機械学習モデルを使用して異常を検知し、各取引にリスクスコアを割り当てます。

• プロアクティブなチャージバック管理: AI は、不審請求の申し立てが行われる前に、チャージバックにつながる可能性がある取引にフラグを立てることができます。これにより、事業者は先回りして返金したり顧客に連絡したりできるため、不審請求の申し立て率を低減できます。

• 与信リスク評価: AI 駆動型モデルは、顧客への貸付に関する与信判断を迅速に返すことができます。中小企業向け融資では、キャッシュフロー分析によって、従来は承認を遅らせる要因となっていた書類のレビューを置き換えたり補完したりできます。

• 資金管理と流動性管理: 財務チームは、過去のパターンをリアルタイムの入金データと出金データとあわせてモデル化することで、AI を使って資金残高をより正確に予測できます。

• コンプライアンスのモニタリング: AI コンプライアンスソフトウェアは、大量のコミュニケーションと取引アクティビティをスキャンし、手作業によるレビューで起こりがちな不一致の多くを避けながら、ポリシー違反や規制リスクのシグナルを検出できます。

金融業界における AI の活用が顧客体験と信頼に与える影響

AI には、顧客により安心感を与え、自分が理解されていると感じてもらえる可能性があります。しかし、同じ能力によって、顧客体験がよりわかりにくく、不透明になることもあります。

次の問題を検討してください。

• パーソナライゼーションとプライバシー: パーソナライゼーションエンジンは、幅広い人口統計学的なセグメントに頼るのではなく、アカウント行動に基づいて関連性の高い商品を提示できます。しかし、AI 主導のパーソナライゼーションは詳細な行動データに依存しており、そのデータがどのように使われるのかに不快感を覚える顧客もいます。

• カスタマーサービスの限界: AI 搭載のバーチャルアシスタントは、残高照会や定型的なリクエストを正確かつ迅速に処理できますが、複雑または曖昧な質問には答えられないことが少なくありません。アシスタントで対応できなかった後に顧客が人間の担当者につながれないと、その関係性が損なわれるおそれがあります。

• 重大な判断における不透明性: 顧客は、与信判断、不正利用のフラグ、またはフラグが付いたアカウントなど、自分に影響する判断に AI が使われていることをおそらく認識していません。そうした判断が誤っていた場合、その不透明性によって異議を申し立てることがいっそう難しくなり、金融機関への信頼を損なうおそれのある恣意的だという感覚を生みかねません。

金融分野における AI をめぐる規制、セキュリティ、倫理上の留意点

金融分野における AI を取り巻く規制の枠組みは急速に変化しており、セキュリティ面や倫理面での懸念も同様です。AI を導入する金融機関は、この変化の速さを踏まえる必要があります。

注意すべき点は以下のとおりです。

• 米国における不利益措置に関するガイダンス: 消費者金融保護局 (CFPB) は、アルゴリズムの使用によっても、貸し手が Equal Credit Opportunity Act (信用機会平等法) に基づき不利益な信用措置について具体的かつ正確な理由を提示する義務を免れないことを明確にしています。米国では、説明可能な出力を生成することがコンプライアンス要件です。

• EU AI 法: EU AI 法では、クレジットスコアリングや与信評価に使用される AI システムを高リスクに分類しており、多くの金融機関の現状を超えるレベルの透明性、人による監督、文書化が求められます。一部の規定では、コンプライアンス対応のタイムラインがすでに進行しています。

• モデルバイアスと差別的影響: 過去の融資パターンを反映したトレーニングデータには、過去の差別が組み込まれている可能性があります。過去の承認結果でトレーニングされたモデルは、トレーニングの過程でそれを明示的に考慮しない限り、そうしたパターンを再現するようになります。規制当局は 差別的影響を執行上の問題として扱っているため、これは倫理面でも規制面でも懸念事項です。

• 攻撃対象領域としての AI: 不正利用検知モデルは、その仕組みを理解し、検知を回避するために設計した入力を試す高度な攻撃者によって、分析され、操作される可能性があります。これは、敵対的研究が活発に行われている分野です。

金融機関が AI の導入拡大に備える方法

先行している金融機関は、AI を責任を持って大規模に導入するためのインフラと組織的な能力を構築しています。

注目すべきポイントは以下の通りです。

• データ品質: クリーンで適切にラベル付けされたデータでトレーニングされた適切に設計されたモデルは、乱雑なデータでトレーニングされた高度なモデルを上回る成果を上げます。多くの金融機関は、モデル開発と比べてデータインフラへの投資が不十分であり、その問題は時間の経過とともに深刻化します。

• 人による実質的な監督: 規制の枠組みにより、AI による重大な判断には人によるレビューが求められます。つまり、レビュー担当者がモデルの出力を覆せるだけの文脈、時間、権限を持てるようにワークフローを設計する必要があります。

• 徹底したベンダー評価: 金融機関がサードパーティベンダーの AI システムを導入する場合、そのシステムの挙動に対する責任は金融機関が負います。ベンダー評価には、説明可能性、バイアス検証手法、データの取り扱い慣行、ベンダーの規制対応体制を含める必要があります。

• 部門横断のオーナーシップ: テクノロジーチーム内だけで完結する AI 導入では、コンプライアンス、法務、顧客体験への影響を見落としがちです。持続的な AI 活用能力を構築している金融機関は、こうした取り組みを部門横断のプログラムとして扱います。

• 重大な判断ごとの監査証跡: 与信判断、不正利用のフラグ、または自動化された決済の保留のいずれであっても、金融機関はモデルが特定の出力を生成した理由を再現できなければなりません。これは、規制当局、顧客、そして金融機関のレビュープロセスにとって重要です。

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Stripe Payments は以下のような場面でご活用いただけます。

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• 決済パフォーマンスの向上: ノーコードの不正利用対策や承認率を向上させる高度な機能など、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールにより、収益を増やすことができます。

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