_**ポーラ・グレイコ**は、コモンウェルスのシニア・バイス・プレジデントです。_* * ***最新のフィンテックニュースやイベントをチェックしよう！****フィンテック・ウィークリーのニュースレターに登録しよう****JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます*** * * 金融AIはまだまだ道半ばです — 速度や正確性、規制の面だけでなく、信頼を得る方法においても。特に、新技術が登場したときに最初に手を伸ばすことが少なかった層からの信頼獲得が重要です。フィンテック・ウィークリーでは、**低・中所得層（LMI）家庭の金融安全性向上に取り組む非営利団体**である**コモンウェルス**の活動を追っています。最近の編集記事で紹介した現地調査からは、明確な緊張感が浮き彫りになりました：**LMIユーザーはチャットボットのようなツールに開かれている一方で、実際に彼らの役に立つ体験を待ち望んでいる — それは単なる再パッケージされた機能ではなく、彼らに寄り添ったものです。**今週は、さらに深く掘り下げました。**コモンウェルスのシニア・バイス・プレジデント、ポーラ・グレイコ**にお話を伺い、サービスの届きにくいコミュニティにとってAIを効果的かつ安全に活用するために何が本当に必要かを理解しました。設計原則から信頼の獲得、コ・パイロット、チャットボット疲れまで、彼女は意図の重要性がイノベーションだけ以上に大切である理由を語ります。**包摂的な金融技術がどのように、そしてどのようにあるべきかについての、地に足のついた思慮深い見解です。**以下にインタビュー全文を掲載します。* * * 2. コモンウェルスとJPMorgan Chaseの最近の協力から、AIがLMI家庭の金融安全性向上に果たす役割について重要な洞察が得られました。この調査で最も驚きや影響を与えた発見は何ですか？私たちの調査は、AI、特にチャットボットが、低所得層のコミュニティに対して個別の指導やサポートを提供する巨大な可能性を示しています。重要なのは、そのチャットボットがこの層のニーズや視点を考慮して慎重に設計されている場合です。二つの主要な発見：* 顧客はチャットボットを自分の金融状況を改善するための前向きなツールと見なしています。調査では、回答者の57％がチャットボットの利用によって金融状況が改善したと答えています。また、低・中所得層（LMI）は信用構築、予算管理、債務管理の機能を求めていることもわかりました。* 回答者は、チャットボットとともに判断を求めない空間を重視しており、敏感な金融質問を恥ずかしさや自己意識を気にせずに尋ねられる場所として価値を見出しています。 3. 金融サービス分野における会話型AIの進化について、特にサービスの届きにくいコミュニティにとってどのように展望していますか？理想的には、次世代の生成AIを搭載したチャットボットは、これらの家庭の金融活動をより良くサポートし、金融システムへの関与やデータ共有に慎重な層からの信頼を獲得するAI金融アシスタントになるでしょう。金融サービス提供者には、より複雑で微妙な、かつ行動を促す機能をチャットボットに持たせる大きなチャンスがあります。現在、顧客が金融チャットボットを使う目的は主にアカウント情報の確認や問題解決です。私たちの全国調査では、金融アドバイスや教育、商品推薦、クレジットやローンの申請、口座の開設・閉鎖にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、こうした銀行業務を支援できるチャットボットの需要は高まっています。これらの機能に焦点を当てて開発すれば、利用頻度や有用性が向上する可能性があります。生成AIの金融コ・パイロットを直接消費者に提供する準備が整っていない銀行や金融機関は、この技術を活用して、顧客対応の担当者がより良く、正確に、迅速に対応できるよう支援することも可能です。 4. 黒人、ラテン系、女性主導の家庭にとって、公平かつ効果的なAI金融ツールを確保する上で最大の課題は何ですか？すべての新技術と同様に、低・中所得層のニーズを開発や設計の段階に意図的に取り入れる努力が必要です。私たちは、金融機関との民間・慈善団体のパートナーシップが、こうした取り組みの推進に役立つと考えています。証拠の蓄積を進めることで、ビジネスの正当性も築きやすくなります。また、信頼を獲得するための設計指針には、会話型AIが金融健康を支援しつつコスト増を抑えることができる可能性もあります。 5. 調査に基づき、LMIユーザーを支援するためにAIを導入する際に金融サービス提供者が考慮すべき主要な設計原則は何ですか？コモンウェルスは、「金融AI for Goodガイド」というリソースを作成し、LMI層にサービスを提供する金融機関向けに具体的な設計指針を示しています。これは、金融機関、チャットボット提供者、LMI層の人々への包括的調査に基づいて策定したものです。このガイドは、4つの主要な設計目標に沿って構成されています。例を挙げると：2. 信頼を築く：調査回答者の多くがチャットボット利用時に最も気にしたのはセキュリティです。金融機関は、事前のメッセージでデータ保護の取り組みを伝え、ユーザーに保存データの管理権を持たせることで、信頼を高められます。4. 関与を促す：ツールの機能や利点を明確に伝え、いつ何ができるかを理解させることが重要です。また、「インテリジェントな積極性」を追求し、必要に応じて自然にチャットボットが出現し、過剰な押し付けやスパムのように感じさせない工夫も必要です。6. 価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な支店へのアクセスが制限されている場合でも、チャットボットが小さな操作を代行できるようにします。自動化とコントロールのバランスを取り、ユーザーが自動化機能のオン・オフを選べるようにし、残高が一定以下になった場合に自動送金を一時停止する「セーフティネット」機能も導入します。8. アクセシビリティの向上：多言語対応や、顧客層に合わせたガイダンス、モバイル対応の機能を提供します。調査では、回答者の半数以上がスマートフォンからのアクセスを好むことがわかっています。 6. 会話型AIがLMI層の金融福祉に大きく寄与した成功事例やケーススタディはありますか？私たちの現地調査では、57％のユーザーが金融チャットボットの利用によって金融状況が良くなったと回答しています。これらの初期結果は有望ですが、生成AIツールはまだ発展途上です。今後も研究を続け、LMI層の金融福祉向上における効果について証拠を積み重ねていきます。 7. AIを導入する際に金融機関が注意すべきリスクや予期せぬ結果は何ですか？重要なのは、LMI層の人々が排除されないことです。ツール開発にあたっては、その潜在的な機会と、LMI顧客層にどう役立てるかを理解することが不可欠です。AIのリスクやバイアス、大規模言語モデルの正確性に関する懸念は多くありますが、それ以上に重要なのは、提供する金融アドバイスが個々の財務状況に適しているかどうかです。正確な情報と透明性を確保し、顧客の信頼を得ることが鍵です。AIは、投資や個人資産管理など、従来アクセスできなかったサービスをLMI層に提供する絶好の機会です。これらのツールは、個別の状況に合わせてパーソナライズできるため、金融機関の顧客基盤拡大にもつながります。 8. 金融機関はAIを活用したツールの実際の効果をどう測定すればよいですか？基本的な金融福祉の指標として、貯蓄の増加、借金の減少、信用スコアの向上などがあります。これらのツールを使った結果、実際に改善が見られるかどうかを調査します。また、チャットボットとのやり取りの経験についても調査し、信頼度の向上や、金融福祉向上に役立つ商品への関心の高まりを測定します。アドバイスを受けた後に具体的な行動を取ったかも重要な指標です。さらに、チャットボットを利用しているグループとそうでないグループを比較するA/Bテストも有効です。 9. AIツールの展開において、人間の監督はどのような役割を果たし、どのように自動化と人間のサポートのバランスを取るべきですか？AIに対する信頼を高めるには、適切なタイミングで人間が対応できる体制を整えることが重要です。顧客対応の現場では、コ・パイロットを活用することで、必要なときにライブの人間がサポートできる体制を作ることが効果的です。会話型AIを使えば、顧客サービス担当者は複雑なニーズにより迅速かつ的確に対応でき、また、重要なポイントでは人間のタッチを加えることも可能です。透明性も信頼構築に不可欠です。たとえば、「これはチャットボットですか、それとも実在の人間ですか？」といった情報を明示することが求められます。 10. 今後5年間で、金融包摂におけるAIの最もエキサイティングな可能性は何ですか？生成AIは、会話型AIの次なる進化形であり、より人間に近い支援を提供できる点が注目されています。これまでの金融チャットボットは、主にバックオフィスやカスタマーサポートの支援にとどまっていましたが、生成AIは個別対応やスケールでのパーソナライズ支援を可能にします。金融分野での生成AIの応用は、顧客サポートの質を飛躍的に高める大きなチャンスです。信頼の構築は、生成AIの広範な導入において最も重要な課題です。私たちの調査やフォーカスグループでは、従来のチャットボットよりも懐疑的な見方が根強いですが、それでも、より高度なサポートを提供できるこの技術の潜在的な価値は非常に高いです。信頼できる生成AIを開発できれば、大規模な顧客関係構築の最前線に立つことになるでしょう。具体的な展望としては、個別ニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスを提供するコ・パイロットやパーソナルアシスタント、従業員の福利厚生や複雑な制度の理解を支援する会話型AIの進化も期待されます。 11. コモンウェルスのような非営利団体は、金融サービスにおけるAIの責任ある利用をどのように推進していくと考えていますか？従来、技術の設計は高所得層の消費者の採用を重視し、LMI層のニーズは見落とされがちでした。私たちの「すべての人のための新興技術（ETA）」イニシアチブは、経済的に脆弱な人々のニーズを理解し、可視化し、議論に取り入れ、解決策に反映させることに焦点を当てています。AIの拡大に伴い、これをスケールさせることが急務です。現状、こうしたテーマに関する研究や導入はまだ限定的です。私たちがインタビューした一部の提供者は、より大規模な調査や証拠の蓄積が必要だと指摘しています。私たちは、実証的な研究や現場での試験を通じて、生成AIがLMI家庭の金融福祉を支援し、 underservedな消費者層向けの設計を促進するビジネスケースを示しています。将来的には、こうしたインクルーシブな技術設計のシステム的な影響は、金融業界の主要プレイヤーによる大規模な応用にかかっています。私たちの目標は、研究を活用し、より多くの組織と連携して、AIの進歩を顧客や労働者の金融健康支援に役立てることです。 12. AIを活用しつつ、顧客との信頼と透明性を維持するために、金融機関にどのようなアドバイスをしますか？LMI層は、直接人と銀行取引したいと考える一方で、対面支店のアクセスは最も少ない層です。このギャップは、AIがLMI層の求める個別サポートを提供しつつ、支店や窓口の拡充を必要としない大きなチャンスです。ただし、広く導入を進めるには、まずLMI層の人々からチャットボットへの信頼を獲得し、構築していく必要があります。これは、チャットボットの体験に特化した部分と、AI技術全体の安全性や信頼性の向上に伴う業界全体の変化の両面に関わります。最も懸念されるのは、セキュリティとプライバシーです。多くの人は、会話型AIが役立つかどうか、データを守るかどうか、最善の利益を追求しているかどうかに疑問を持っています。AIの潜在的な価値を示すには、透明性の高いデータポリシーや安心感を与えるブランディング、そして必要に応じて人間の担当者に切り替えられる仕組みが重要です。また、基本的な情報提供を超えた、パーソナライズされた有用なやり取りを生成AIで実現すれば、技術の価値をより明確に示せます。最後に、「獲得された信頼」の概念を強調することも重要です。単に人々にチャットボットを信頼させるのではなく、その信頼に値する設計を行うことが目標です。
AI、信頼、そして十分にサービスを受けられていない人々 - コモンウェルスのSVP、パウラ・グリエコとのインタビュー
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JPモルガン、コインベース、ブラックロック、クラルナなどの経営幹部が読んでいます
金融AIはまだまだ道半ばです — 速度や正確性、規制の面だけでなく、信頼を得る方法においても。特に、新技術が登場したときに最初に手を伸ばすことが少なかった層からの信頼獲得が重要です。
フィンテック・ウィークリーでは、低・中所得層（LMI）家庭の金融安全性向上に取り組む非営利団体であるコモンウェルスの活動を追っています。最近の編集記事で紹介した現地調査からは、明確な緊張感が浮き彫りになりました：LMIユーザーはチャットボットのようなツールに開かれている一方で、実際に彼らの役に立つ体験を待ち望んでいる — それは単なる再パッケージされた機能ではなく、彼らに寄り添ったものです。
今週は、さらに深く掘り下げました。
コモンウェルスのシニア・バイス・プレジデント、ポーラ・グレイコにお話を伺い、サービスの届きにくいコミュニティにとってAIを効果的かつ安全に活用するために何が本当に必要かを理解しました。設計原則から信頼の獲得、コ・パイロット、チャットボット疲れまで、彼女は意図の重要性がイノベーションだけ以上に大切である理由を語ります。
包摂的な金融技術がどのように、そしてどのようにあるべきかについての、地に足のついた思慮深い見解です。
以下にインタビュー全文を掲載します。
私たちの調査は、AI、特にチャットボットが、低所得層のコミュニティに対して個別の指導やサポートを提供する巨大な可能性を示しています。重要なのは、そのチャットボットがこの層のニーズや視点を考慮して慎重に設計されている場合です。
二つの主要な発見：
顧客はチャットボットを自分の金融状況を改善するための前向きなツールと見なしています。調査では、回答者の57％がチャットボットの利用によって金融状況が改善したと答えています。また、低・中所得層（LMI）は信用構築、予算管理、債務管理の機能を求めていることもわかりました。
回答者は、チャットボットとともに判断を求めない空間を重視しており、敏感な金融質問を恥ずかしさや自己意識を気にせずに尋ねられる場所として価値を見出しています。
理想的には、次世代の生成AIを搭載したチャットボットは、これらの家庭の金融活動をより良くサポートし、金融システムへの関与やデータ共有に慎重な層からの信頼を獲得するAI金融アシスタントになるでしょう。金融サービス提供者には、より複雑で微妙な、かつ行動を促す機能をチャットボットに持たせる大きなチャンスがあります。
現在、顧客が金融チャットボットを使う目的は主にアカウント情報の確認や問題解決です。私たちの全国調査では、金融アドバイスや教育、商品推薦、クレジットやローンの申請、口座の開設・閉鎖にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、こうした銀行業務を支援できるチャットボットの需要は高まっています。これらの機能に焦点を当てて開発すれば、利用頻度や有用性が向上する可能性があります。
生成AIの金融コ・パイロットを直接消費者に提供する準備が整っていない銀行や金融機関は、この技術を活用して、顧客対応の担当者がより良く、正確に、迅速に対応できるよう支援することも可能です。
すべての新技術と同様に、低・中所得層のニーズを開発や設計の段階に意図的に取り入れる努力が必要です。私たちは、金融機関との民間・慈善団体のパートナーシップが、こうした取り組みの推進に役立つと考えています。証拠の蓄積を進めることで、ビジネスの正当性も築きやすくなります。
また、信頼を獲得するための設計指針には、会話型AIが金融健康を支援しつつコスト増を抑えることができる可能性もあります。
コモンウェルスは、「金融AI for Goodガイド」というリソースを作成し、LMI層にサービスを提供する金融機関向けに具体的な設計指針を示しています。これは、金融機関、チャットボット提供者、LMI層の人々への包括的調査に基づいて策定したものです。
このガイドは、4つの主要な設計目標に沿って構成されています。例を挙げると：
信頼を築く：調査回答者の多くがチャットボット利用時に最も気にしたのはセキュリティです。金融機関は、事前のメッセージでデータ保護の取り組みを伝え、ユーザーに保存データの管理権を持たせることで、信頼を高められます。
関与を促す：ツールの機能や利点を明確に伝え、いつ何ができるかを理解させることが重要です。また、「インテリジェントな積極性」を追求し、必要に応じて自然にチャットボットが出現し、過剰な押し付けやスパムのように感じさせない工夫も必要です。
価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な支店へのアクセスが制限されている場合でも、チャットボットが小さな操作を代行できるようにします。自動化とコントロールのバランスを取り、ユーザーが自動化機能のオン・オフを選べるようにし、残高が一定以下になった場合に自動送金を一時停止する「セーフティネット」機能も導入します。
アクセシビリティの向上：多言語対応や、顧客層に合わせたガイダンス、モバイル対応の機能を提供します。調査では、回答者の半数以上がスマートフォンからのアクセスを好むことがわかっています。
私たちの現地調査では、57％のユーザーが金融チャットボットの利用によって金融状況が良くなったと回答しています。これらの初期結果は有望ですが、生成AIツールはまだ発展途上です。今後も研究を続け、LMI層の金融福祉向上における効果について証拠を積み重ねていきます。
重要なのは、LMI層の人々が排除されないことです。ツール開発にあたっては、その潜在的な機会と、LMI顧客層にどう役立てるかを理解することが不可欠です。
AIのリスクやバイアス、大規模言語モデルの正確性に関する懸念は多くありますが、それ以上に重要なのは、提供する金融アドバイスが個々の財務状況に適しているかどうかです。正確な情報と透明性を確保し、顧客の信頼を得ることが鍵です。
AIは、投資や個人資産管理など、従来アクセスできなかったサービスをLMI層に提供する絶好の機会です。これらのツールは、個別の状況に合わせてパーソナライズできるため、金融機関の顧客基盤拡大にもつながります。
基本的な金融福祉の指標として、貯蓄の増加、借金の減少、信用スコアの向上などがあります。これらのツールを使った結果、実際に改善が見られるかどうかを調査します。
また、チャットボットとのやり取りの経験についても調査し、信頼度の向上や、金融福祉向上に役立つ商品への関心の高まりを測定します。アドバイスを受けた後に具体的な行動を取ったかも重要な指標です。
さらに、チャットボットを利用しているグループとそうでないグループを比較するA/Bテストも有効です。
AIに対する信頼を高めるには、適切なタイミングで人間が対応できる体制を整えることが重要です。顧客対応の現場では、コ・パイロットを活用することで、必要なときにライブの人間がサポートできる体制を作ることが効果的です。
会話型AIを使えば、顧客サービス担当者は複雑なニーズにより迅速かつ的確に対応でき、また、重要なポイントでは人間のタッチを加えることも可能です。
透明性も信頼構築に不可欠です。たとえば、「これはチャットボットですか、それとも実在の人間ですか？」といった情報を明示することが求められます。
生成AIは、会話型AIの次なる進化形であり、より人間に近い支援を提供できる点が注目されています。これまでの金融チャットボットは、主にバックオフィスやカスタマーサポートの支援にとどまっていましたが、生成AIは個別対応やスケールでのパーソナライズ支援を可能にします。金融分野での生成AIの応用は、顧客サポートの質を飛躍的に高める大きなチャンスです。
信頼の構築は、生成AIの広範な導入において最も重要な課題です。私たちの調査やフォーカスグループでは、従来のチャットボットよりも懐疑的な見方が根強いですが、それでも、より高度なサポートを提供できるこの技術の潜在的な価値は非常に高いです。信頼できる生成AIを開発できれば、大規模な顧客関係構築の最前線に立つことになるでしょう。
具体的な展望としては、個別ニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスを提供するコ・パイロットやパーソナルアシスタント、従業員の福利厚生や複雑な制度の理解を支援する会話型AIの進化も期待されます。
従来、技術の設計は高所得層の消費者の採用を重視し、LMI層のニーズは見落とされがちでした。私たちの「すべての人のための新興技術（ETA）」イニシアチブは、経済的に脆弱な人々のニーズを理解し、可視化し、議論に取り入れ、解決策に反映させることに焦点を当てています。AIの拡大に伴い、これをスケールさせることが急務です。
現状、こうしたテーマに関する研究や導入はまだ限定的です。私たちがインタビューした一部の提供者は、より大規模な調査や証拠の蓄積が必要だと指摘しています。私たちは、実証的な研究や現場での試験を通じて、生成AIがLMI家庭の金融福祉を支援し、 underservedな消費者層向けの設計を促進するビジネスケースを示しています。
将来的には、こうしたインクルーシブな技術設計のシステム的な影響は、金融業界の主要プレイヤーによる大規模な応用にかかっています。私たちの目標は、研究を活用し、より多くの組織と連携して、AIの進歩を顧客や労働者の金融健康支援に役立てることです。
LMI層は、直接人と銀行取引したいと考える一方で、対面支店のアクセスは最も少ない層です。このギャップは、AIがLMI層の求める個別サポートを提供しつつ、支店や窓口の拡充を必要としない大きなチャンスです。
ただし、広く導入を進めるには、まずLMI層の人々からチャットボットへの信頼を獲得し、構築していく必要があります。これは、チャットボットの体験に特化した部分と、AI技術全体の安全性や信頼性の向上に伴う業界全体の変化の両面に関わります。
最も懸念されるのは、セキュリティとプライバシーです。多くの人は、会話型AIが役立つかどうか、データを守るかどうか、最善の利益を追求しているかどうかに疑問を持っています。AIの潜在的な価値を示すには、透明性の高いデータポリシーや安心感を与えるブランディング、そして必要に応じて人間の担当者に切り替えられる仕組みが重要です。
また、基本的な情報提供を超えた、パーソナライズされた有用なやり取りを生成AIで実現すれば、技術の価値をより明確に示せます。
最後に、「獲得された信頼」の概念を強調することも重要です。単に人々にチャットボットを信頼させるのではなく、その信頼に値する設計を行うことが目標です。