人工知能 (AI) は、この世代の最大の課題だと考えられています。私たちは、意識的であるか否かに関わらず、日常生活で何らかの形で AI を利用しています。AI は、私たちが訪れる病院、通う学校、閲覧するソーシャル メディア、そしてもちろん取引する金融機関など、私たちの日常生活に深く根付いています。

人工知能は社会にさまざまな恩恵をもたらすことが期待されています。しかし、今日では、AIの発展速度に見合った規制が整備されていないという懸念が高まっています。AIの応用による良い結果は疑う余地がありませんが、近年、AIが抑制されなければ深刻な影響を及ぼす可能性があることも明らかになっています。

デジタルおよびソーシャルアプリケーションでは、ネガティブな社会的偏見を強化し、私たちが消費するメディアにおける反対意見を抑制し、誤情報の拡散を促進し、個人の全体的な感情的幸福に影響を与える可能性があります。

金融サービスも例外ではなく、AI ベースのアプリケーションで発生する問題の中には、特定の消費者の信用へのアクセスに対する不当な制限や、透明性のない金融アドバイスの提供などがあります。

AI倫理とは何ですか?

AI が製品やサービスの中心的な部分になるにつれ、AI を採用するさまざまな分野の組織が AI 倫理規定の策定に着手し始めています。これは、人工知能技術の設計、開発、実装を責任を持って管理するために作成された一連の指針、価値観、および手法です。

ナッジ理論は AI によってどのような影響を受けるのでしょうか?

人工知能の脆弱性は、エンドユーザーとの関係という文脈で考える場合にのみ意味を持ちます。AI は倫理的に中立ですが、AI システムを開発する人間は個人的な意見や偏見を持っています。したがって、大規模なナッジの生成に AI を適用すると、アルゴリズムの意思決定バイアス、またはアルゴリズム自体の開発中に適用される個人的な偏見のいずれかが意図しない結果をもたらす可能性があるため、AI をナッジの生成に適用することの懸念を認識することが重要です。

ナッジ理論は、行動経済学の概念であり、ナッジをポジティブな強化として提唱し、個人の思考プロセス、意思決定、行動を徐々に改善するのを支援します。人間である私たちは、偏見や暗示の影響を受けやすいものです。ナッジの概念は、組織が人々の考え方を理解できれば、意思決定プロセスを簡素化し、人々がより良い選択をしやすくなる環境を作り出すことができる、と提唱しています。

ナッジは、人々の選択の自由を制限することなく、より良い決定を下せるように支援することを目的としています。ナッジとその効果は確立されており、2010年に英国政府は 行動洞察チーム ナッジユニットとしても知られるBITは、ナッジと介入をどのように使用して望ましい結果と行動を動機付け、促進できるかを理解するためのものです。

英国政府と同様に、今日の組織は、AI を利用して個人を管理し、特定の望ましい行動に誘導することで、個人を行動 (または不行動) に導くケースが増えています。ただし、現在は規制が不足しているため、個人について収集されたデータは組織や政府によって悪用され、個人にとってあまり好ましくない決定に誘導するために使用される可能性があります。

各国や金融規制当局は AI 倫理に関してどのような取り組みを行っているのでしょうか?

人工知能とその応用が発展し続けるにつれて、国や政府機関は 世界中で その進歩に対応するための政策と戦略を策定しています。AIは世界的な問題であり、そのように対処する必要があります。 カナダが先導した 2017年3月に世界初の国家AI戦略を発表し、その後30以上の国と地域がこれに追随しました。

2018 年 4 月、欧州委員会は人工知能に関するコミュニケーションを発表しました。これは、AI によってもたらされる課題にどう対処し、それを活用するかについて発表された初の国際戦略でした。各国および政府は AI の急進的な性質とその影響を認識しており、経済、文化、社会システムを反映したさまざまな独自のアプローチを採用しています。

オーストラリア

オーストラリアは AI倫理フレームワーク これは、AI の適用が安全で、セキュリティが確保され、信頼できるものであることを保証するための組織や政府向けのガイドです。AI システムは、人間中心の価値観に基づいて構築され、個人、社会、環境の幸福を考慮し、包括的かつアクセス可能で、プライバシー権を守り、透明性と説明可能性を備え、議論の余地と説明責任がなければならないと提案しています。

このフレームワークを適用することで、オーストラリア企業は自社の製品や組織に対する消費者の信頼を築き、AI 対応サービスに対する忠誠心を高め、成果にプラスの影響を与えることができるはずです。AI 倫理原則はいくつかの企業でテストされ、その結果が記録され共有されました。

この取り組みで示された代表的な例としては、国内最大手の銀行 2 行が実施したユースケースが挙げられます。

オーストラリア連邦銀行 (CBA)

ＣＢＡ は AI を利用して、ユーザーにパーソナライズされたデジタル バンキング サービスを提供しています。同社は、貯蓄と支払いのパターンに関するより詳細な情報を顧客に提供するために、Bill Sense と呼ばれる AI ベースのソリューションを開発しました。Bill Sense は AI と過去の取引を使用して通常のパターンを理解し、今後の支払い期日を予測し、毎月の請求書の支払いにいくら必要になるかを把握するのに役立ちます。

情報は請求組織から共有されたり取得されたりすることはなく、ユーザーは Bill Sense が洞察を生成し予測を行うためにアクセスできる情報を完全に制御できます。

Bill Sense は、安全に機能し、説明責任を果たし、銀行やオーストラリアの AI 倫理フレームワークに準拠していることを保証するために、堅牢なデータおよびリスク管理ガイドラインに基づいて作成されました。

ナショナルオーストラリア銀行 (NAB)

ナブ は、AI倫理フレームワークを適用したオーストラリアの別の金融機関です。顔認識技術（FRT）を使用したソリューションを実装し、顧客が自分の身分証明書の写真を携帯電話で撮影し、自分の画像またはビデオを提供することで、デジタルで本人確認できるようにしました。FRTは提供された画像を比較して、ユーザーの身元を確認します。

この場合、使用されている FRT ソフトウェアは外部サプライヤーから提供されました。NAB は、AI 倫理フレームワークに従い、サードパーティ プロバイダーに外部監査が可能な方法でデータ システムを設計させ、テクノロジが責任を持ち、説明可能で、持続可能であり、公平に実装されていることを確認することで、これを実装しました。

NAB のデータ分析とレビューのプロセスにより、実装前に AI プロジェクトが倫理的であることを保証します。

シンガポール

2018年には、 公平性、倫理性、説明責任、透明性（FEAT）の原則 シンガポール通貨庁（MAS）と金融業界が共同で作成したガイドラインは、金融商品やサービスを提供する組織がAIとデータ分析を責任を持って使用するためのガイドラインであるだけでなく、データの管理と使用に関する内部ガバナンスを強化するためにも作成されました。

それに続いて、 ベリタス・イニシアティブ は、2019年に発表されたシンガポールの国家AI戦略から生まれた多段階の共同プロジェクトとして作成されました。金融機関が人工知能とデータ分析（AIDA）主導のソリューションをFEATの原則に照らして評価し、コンプライアンスを確保できるように支援することに重点を置いています。

金融機関が抱える差し迫った要件に基づいて、信用リスク スコアリングと顧客マーケティングという 2 つの銀行業務ユースケース向けに、公平性の指標と評価方法のセットが開発されました。

完了すると、FEAT 原則の評価方法と使用事例を文書化した 2 つのホワイト ペーパーが公開されます。

中国

中国は、オンライン（モバイル）決済の取引量が2019年までに100億ドルに達すると予想されており、取引量と取引額の面で世界最大のフィンテック市場になる可能性が高い。 2016年に100兆元2017年5月、中国人民銀行は金融分野における調整、研究開発の取り組みを効率化するためにフィンテック委員会を設立しました。

その年の2017年7月、中国国務院は世界で最も包括的なAI戦略の一つを発表した。 次世代人工知能開発計画この計画は、今後数年間で国内のAI産業を構築し、2030年までに主要なAI大国としての地位を確立するという同国のビジョンを概説している。この計画では、AIアプリケーションの開発における重要な分野として金融を強調している。

また、金融分野におけるビッグデータシステムの構築、インテリジェント金融サービスおよび商品の開発、中国経済の金融リスクを防ぐためのインテリジェント早期警戒システムの強化の必要性も提案した。

2019年8月、中国人民銀行は フィンテック開発計画 2019年から2021年までの金融セクターの開発目標を概説したレポートです。現在のエコシステムと体制に基づき、金融業界がAIの統合を可能にするためにテクノロジーとシステムを最適化する必要性を概説しています。

そうは言っても、中国は世界で最も発達した AI 戦略の一つを持っているにもかかわらず、AI の倫理を考慮する際に中国がどのようなアプローチをとるのかはまだ不明であり、それは今後数年間に明らかになるであろう。

AI倫理はデジタルバンキングにどのように適用できるのでしょうか?

金融サービス業界では、行動科学の手法が顧客のお金に対する態度を変え、より効果的な財務管理を支援するのに効果的であることが証明されています。個人に貯蓄目標を設定するよう動機付けたり、支出を追跡して財務計画に取り組むよう促したりと、行動科学の手法は、人々が財務をどのように捉え、管理するかを変革できる便利なツールです。

しかし、ナッジに関して、そしてアルゴリズムによって実行される場合にはさらに、繰り返し浮上する主な懸念事項は次のとおりです。 ナッジはいつナッジではなくなり、行動の変化を操作するために使用される非倫理的なツールになり始めるのでしょうか?

ナッジが非倫理的になる可能性があるという懸念は、ナッジの性質をオープンに共有し、ナッジの生成の背後にあるロジックを透明にすることで、ある程度緩和されています。この情報をユーザーと共有すると、ユーザーは意思決定プロセスの要素を理解し、良心的な決定を下す能力が与えられます。

さらに、ナッジはユーザーの全体的な幸福を高める場合にのみ適用されるべきであり、ユーザーが実行する行動の結果については常にユーザーが最終決定権を持つべきです。結論を決定する能力は、ナッジが倫理的であり続けること、そしてユーザーが最終的に特定の状況で何を望むかを決定する自由を持つことを保証するための鍵となります。

金融機関がデジタルバンキング システムに人工知能を導入し、パーソナライズされた洞察や実用的なアドバイスを生み出すケースが増えているため、AI 倫理を考慮に入れることが重要です。AI を採用するシステムは、開発者とユーザーの両方にとって透明性、説明責任、説明可能性が確保されるような方法で設計する必要があります。

AI 倫理を念頭に置いて設計すると、システムやアプリケーションの開発時に、データ プライバシーの懸念、行動操作、さらにはアルゴリズムの偏りなどの問題が効果的に対処され、管理されます。

結論

AI が私たちの生活に欠かせないものになるにつれ、金融機関やサービスが AI の進化に対応するために、積極的に指針を微調整し、再定義し続けることが重要になります。これには、潜在的なアルゴリズムの偏りを予測すること、AI ベースのアプリケーションの開発を監視すること、必要に応じてシステムやモデルを再トレーニングすることなどが含まれます。

Moneythorはどのように役立ちますか?

Moneythor は、金融機関の記録システムとデジタル チャネルの間に展開されるオーケストレーション エンジンを提供し、エンド ユーザーにとって魅力的でカスタマイズされたエクスペリエンスを実現します。

Moneythor ソリューションを利用することで、銀行や FinTech 企業は、銀行とユーザーの関係を深めるために設計されたパーソナライズされた洞察、実用的な推奨事項、状況に応じたナッジによって、提供するデジタル エクスペリエンスを向上させることができます。

Moneythor が使用するアルゴリズムと AI モデルは、AI 倫理に準拠した行動科学の原則に基づいており、特に次の点に重点を置いています。

• アクセシビリティ提案された動作が十分に説明され、ユーザーがそれを検討できるように理解できるようにします。
• 望ましさAI 計算の出力によって、行動の変化を追求することの利点と、そうしないことのコストが透明に強調されます。
• 実現可能性アルゴリズムによって追加されたパーソナライズされた行動喚起が組み込まれており、ユーザーが適切な行動を取れるようになります。

更新日: 2022年8月18日。

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