昨年1月頃に登場したDeepSeekは、国内銀行業界において大規模モデルを導入する波の幕開けとなりました。 1年が経過し、大規模モデルは銀行にもたらした変化は何でしょうか？ ここ半月、金融情報通信社の記者は銀行業界の関係者と深く交流し、インタビューを行いました。
複数の銀行関係者は、実際の応用効果の観点から、大規模モデルはマーケティング、インテリジェントな顧客サービス、社員研修などの分野で既に顕著な役割を果たしていると述べました。 リスク管理の最適化などにも一定の効果はありますが、まだ観察が必要です。 一部の銀行が宣伝するように、大規模モデルが銀行のリスク識別のコア能力を強化し、さらにはリスク管理体制を「再構築」できるとする見解について、多くの銀行関係者は過度な楽観視は避けるべきだとし、より多くの時間軸や事例を比較・観察する必要があると述べました。
「DeepSeekは昨年リリースされたばかりで、一部の銀行は下半期にリスク管理の最適化に役立ったと言っていますが、私にはあまり信憑性が感じられません。」と前述の都市銀行関係者は指摘します。彼は、銀行のリスク管理システムはすでに比較的成熟し自動化されており、人為的介入の役割は大きく減少していると述べました。重要なのは、提出される資料の真実性、すなわちデータの出所の信頼性です。大規模モデルは後続の人員による審査効率を向上させることは可能ですが、「リスク管理の精度を本当に向上させているかどうか」は、少なくとも1年、場合によってはそれ以上の時間をかけて比較し、結論を出す必要があります。
ある上場銀行の関係者は、記者に対し、マーケティングやブランド推進の需要から、過去1年間において同銀行はマーケティング用のポスター作成や広告出稿におよそ1,000万円を費やしてきたと語りました。これらの作業は従来、外部の業者に委託しており、銀行側の要求に応じて業者が対応していました。 「多くの場合、満足できず、何度も修正を繰り返す必要がありました。」
しかし、昨年DeepSeekが登場してから、同銀行はAIを活用した設計や応用を社員に指導し、その効果は非常に良好だといいます。 「人の手による干渉はまだ必要ですが、他のコストと合わせて、昨年の費用は100万円にまで削減されました。」と述べています。 1,000万円から100万円へとコストが大きく削減されたことで、AIの大規模モデルは銀行にとって実質的な利益をもたらしていると認めています。
「大規模モデルを導入したことで、当然ながら外注業者の数も減少しました。」と前述の銀行関係者は指摘します。 彼は、AIモデルが成熟すれば、銀行内部の一部のオフライン業務やポジションも徐々に縮小または消滅する可能性があると考えています。
人材育成やインテリジェントな顧客対応の面でも、AI大規模モデルは銀行で着実に応用が進んでいます。 関係者によると、従来は本部が財務アドバイザーなどの基層社員の研修に多くの時間と人力を割いていましたが、AIの介入により状況は変わりつつあります。 現在、本部はAIを活用した最適化されたマーケティングトークや金融知識を后台から基層の銀行員に伝達し、彼らもAIモデルを活用して商品販売をより効率的に行えるようにしています。
前述の株式会社銀行の金融技術担当者は、現状、AI大規模モデルの最大の価値は「移行学習」能力にあると指摘します。これは、成熟したシナリオの経験を要約し、それを新たな類似シナリオに展開できる能力です。 そのため、資産運用商品のマーケティングなどの分野では、すでに一定の応用と優位性を持ち始めています。
しかし、金融情報通信社の記者と業界関係者のインタビューや交流の中で、大規模モデルがもたらすプラス面はここまでであり、今後のビジネス分野での応用は、試行錯誤と議論の両面を伴う状況です。
記者は、前述のリスク管理分野に加え、現在最もホットな知能マーケティング分野においても、銀行のAI活用には依然として議論があることを明らかにしました。 上場銀行の本部関係者は、AI技術の進歩により、将来的には理想的なシナリオとして、「AIロボットが資産運用商品の購入提案を行い、もはや資産運用の専門家である理財経理は不要になる」と述べています。 しかし、この見解は同行の同僚からは支持を得られていません。ある銀行関係者は記者に対し、「一律のAIマーケティングはすべての人に適しているわけではなく、私はむしろ実在の人と交流したい」と語っています。
ある上場都市商業銀行の関係者は、記者に対し、昨年2月にDeepSeekが登場した後、同銀行もこの大規模モデルを導入し、技術者に深層学習と研究開発を徹底させたと語りました。 残念ながら、同銀行はDeepSeekを基盤とした十分に成熟し使いやすいアプリケーションを開発できていません。 全体として、DeepSeekの銀行業界での応用には明確な優位性は見られず、「今は新鮮味もなくなった」と述べています。 それでも、同銀行は依然としてDeepSeekを導入していますが、「期待値はすでに下がっており、すぐに破壊的なキラーアプリが登場する見込みは薄い」としています。
また、別の地方都市商業銀行の関係者も、昨年上半期に金融データ分野におけるDeepSeekの限界を認識し、従来の単一業務分野の「小規模モデル」とDeepSeekを融合させ、実用的なアプリケーションの開発を試みたと確認しました。しかし、現時点では成果は限定的であり、さらなる研究開発と改善が必要です。
金融情報通信社の記者が取材したところ、現状、DeepSeekの最大の役割は、多くの同行に迅速な追随を促し、金融や医療などの分野で激しい競争を引き起こすことにあるのかもしれません。 昨年中頃から、アリババの千問を含む大規模モデルは、複数の銀行と協力しながら積極的に探索を進め、良好な成果を上げています。 以前には、ある大手国有銀行もアリババとの協力を発表しています。
「アリババと私たちの銀行も数日前に協力しました。 当行もアリババの大規模モデルを購入し、展開しています。」と、ある大手都市商業銀行の関係者はファイナンシャル・アソシエイテッド・プレスの記者に確認しました。 現在、銀行は「多本足の戦略」を採用していますが、具体的な応用はまだ模索段階です。 何よりも、銀行はデータの安全性やシステムの安定性に対してより高い要求を持っています。
（出典：金融情報通信社）
17.56K 人気度
11.33K 人気度
122.61K 人気度
855 人気度
4.56K 人気度
DeepSeekの誕生1周年 大規模モデルは商業銀行を変えたのか？マーケティングコスト削減の効果は顕著だが、さらなる効果は今後の観察が必要です。
この1年間で、DeepSeekは金融業界において大きな注目を集め、多くの銀行がAI技術を導入し始めています。
AIを活用した顧客対応やリスク管理の効率化により、コスト削減とサービス向上が期待されています。
今後も技術の進歩とともに、その効果や適用範囲は拡大していくでしょう。
昨年1月頃に登場したDeepSeekは、国内銀行業界において大規模モデルを導入する波の幕開けとなりました。 1年が経過し、大規模モデルは銀行にもたらした変化は何でしょうか？ ここ半月、金融情報通信社の記者は銀行業界の関係者と深く交流し、インタビューを行いました。
複数の銀行関係者は、実際の応用効果の観点から、大規模モデルはマーケティング、インテリジェントな顧客サービス、社員研修などの分野で既に顕著な役割を果たしていると述べました。 リスク管理の最適化などにも一定の効果はありますが、まだ観察が必要です。 一部の銀行が宣伝するように、大規模モデルが銀行のリスク識別のコア能力を強化し、さらにはリスク管理体制を「再構築」できるとする見解について、多くの銀行関係者は過度な楽観視は避けるべきだとし、より多くの時間軸や事例を比較・観察する必要があると述べました。
「DeepSeekは昨年リリースされたばかりで、一部の銀行は下半期にリスク管理の最適化に役立ったと言っていますが、私にはあまり信憑性が感じられません。」と前述の都市銀行関係者は指摘します。彼は、銀行のリスク管理システムはすでに比較的成熟し自動化されており、人為的介入の役割は大きく減少していると述べました。重要なのは、提出される資料の真実性、すなわちデータの出所の信頼性です。大規模モデルは後続の人員による審査効率を向上させることは可能ですが、「リスク管理の精度を本当に向上させているかどうか」は、少なくとも1年、場合によってはそれ以上の時間をかけて比較し、結論を出す必要があります。
大規模モデルは銀行のマーケティング費用を大きく削減し、さらなる効果の観察が必要
ある上場銀行の関係者は、記者に対し、マーケティングやブランド推進の需要から、過去1年間において同銀行はマーケティング用のポスター作成や広告出稿におよそ1,000万円を費やしてきたと語りました。これらの作業は従来、外部の業者に委託しており、銀行側の要求に応じて業者が対応していました。 「多くの場合、満足できず、何度も修正を繰り返す必要がありました。」
しかし、昨年DeepSeekが登場してから、同銀行はAIを活用した設計や応用を社員に指導し、その効果は非常に良好だといいます。 「人の手による干渉はまだ必要ですが、他のコストと合わせて、昨年の費用は100万円にまで削減されました。」と述べています。 1,000万円から100万円へとコストが大きく削減されたことで、AIの大規模モデルは銀行にとって実質的な利益をもたらしていると認めています。
「大規模モデルを導入したことで、当然ながら外注業者の数も減少しました。」と前述の銀行関係者は指摘します。 彼は、AIモデルが成熟すれば、銀行内部の一部のオフライン業務やポジションも徐々に縮小または消滅する可能性があると考えています。
人材育成やインテリジェントな顧客対応の面でも、AI大規模モデルは銀行で着実に応用が進んでいます。 関係者によると、従来は本部が財務アドバイザーなどの基層社員の研修に多くの時間と人力を割いていましたが、AIの介入により状況は変わりつつあります。 現在、本部はAIを活用した最適化されたマーケティングトークや金融知識を后台から基層の銀行員に伝達し、彼らもAIモデルを活用して商品販売をより効率的に行えるようにしています。
前述の株式会社銀行の金融技術担当者は、現状、AI大規模モデルの最大の価値は「移行学習」能力にあると指摘します。これは、成熟したシナリオの経験を要約し、それを新たな類似シナリオに展開できる能力です。 そのため、資産運用商品のマーケティングなどの分野では、すでに一定の応用と優位性を持ち始めています。
しかし、金融情報通信社の記者と業界関係者のインタビューや交流の中で、大規模モデルがもたらすプラス面はここまでであり、今後のビジネス分野での応用は、試行錯誤と議論の両面を伴う状況です。
記者は、前述のリスク管理分野に加え、現在最もホットな知能マーケティング分野においても、銀行のAI活用には依然として議論があることを明らかにしました。 上場銀行の本部関係者は、AI技術の進歩により、将来的には理想的なシナリオとして、「AIロボットが資産運用商品の購入提案を行い、もはや資産運用の専門家である理財経理は不要になる」と述べています。 しかし、この見解は同行の同僚からは支持を得られていません。ある銀行関係者は記者に対し、「一律のAIマーケティングはすべての人に適しているわけではなく、私はむしろ実在の人と交流したい」と語っています。
キラーアプリケーションは未だ登場せず、多くの同行が銀行大規模モデルの戦場に参入
ある上場都市商業銀行の関係者は、記者に対し、昨年2月にDeepSeekが登場した後、同銀行もこの大規模モデルを導入し、技術者に深層学習と研究開発を徹底させたと語りました。 残念ながら、同銀行はDeepSeekを基盤とした十分に成熟し使いやすいアプリケーションを開発できていません。 全体として、DeepSeekの銀行業界での応用には明確な優位性は見られず、「今は新鮮味もなくなった」と述べています。 それでも、同銀行は依然としてDeepSeekを導入していますが、「期待値はすでに下がっており、すぐに破壊的なキラーアプリが登場する見込みは薄い」としています。
また、別の地方都市商業銀行の関係者も、昨年上半期に金融データ分野におけるDeepSeekの限界を認識し、従来の単一業務分野の「小規模モデル」とDeepSeekを融合させ、実用的なアプリケーションの開発を試みたと確認しました。しかし、現時点では成果は限定的であり、さらなる研究開発と改善が必要です。
金融情報通信社の記者が取材したところ、現状、DeepSeekの最大の役割は、多くの同行に迅速な追随を促し、金融や医療などの分野で激しい競争を引き起こすことにあるのかもしれません。 昨年中頃から、アリババの千問を含む大規模モデルは、複数の銀行と協力しながら積極的に探索を進め、良好な成果を上げています。 以前には、ある大手国有銀行もアリババとの協力を発表しています。
「アリババと私たちの銀行も数日前に協力しました。 当行もアリババの大規模モデルを購入し、展開しています。」と、ある大手都市商業銀行の関係者はファイナンシャル・アソシエイテッド・プレスの記者に確認しました。 現在、銀行は「多本足の戦略」を採用していますが、具体的な応用はまだ模索段階です。 何よりも、銀行はデータの安全性やシステムの安定性に対してより高い要求を持っています。
（出典：金融情報通信社）