[ET時論]デジタル金融大跳躍

デジタル金融の現状

韓国金融研究院の研究員が、AI技術の活用によりデジタル金融が新たなステージに入ると指摘しています。従来の金融ビジネスモデルは急速に変化しており、デジタル化の波が業界全体に広がりを見せています。

データパラダイムの転換

AI時代においては、従来の構造化データを中心とした金融データだけでは不十分です。非構造化データを含む多様なデータソースの統合が求められるようになりました。これにより、より精度の高い金融サービスの開発が可能になります。

今後の展望

デジタル金融の発展には、データインフラの整備とAI技術の適切な活用が鍵となります。金融機関にとって、新たなデータ処理能力の向上が喫緊の課題です。

まとめ

AI技術の進化はデジタル金融に新たな可能性を開きます。データパラダイムの転換が順調に進むことで、金融サービスの質と効率の向上が期待されます。

非構造化データを扱えるようにするための下準備

文書や音声、画像といった形式の情報を分析に使うには、保管の方法から見直す必要があります。従来の勘定系システムは数値と項目で構成された情報を扱う前提で設計されているため、そこに別種のデータを載せようとすると無理が生じます。既存の仕組みに無理に載せようとすると、かえって不具合を招きます。保管の方法から見直す必要が出てきます。

そのため、既存の仕組みを置き換えるのではなく、分析用の環境を別に用意して連携させる構成が現実的な選択肢になります。ただし、二つの環境の整合をどう保つか、どちらを正とするかという運用の取り決めが不可欠になります。どちらを正とするかの取り決めが曖昧だと、後の混乱の原因になります。運用の取り決めを欠くと、後の混乱を招きます。

分析に使うデータの品質を保つ体制づくり

分析の精度は、元になるデータの質を超えることはありません。入力の段階で表記が揺れていたり、必要な項目が空欄のまま処理されていたりすると、どれだけ高度な手法を用いても信頼できる結果は得られません。元になる情報の質が、分析結果の信頼性を決定づけます。元のデータの質を超える精度は得られません。手法の高度さで補える範囲には限りがあります。

品質を保つには、入力する現場が意味を理解していることが前提になります。なぜその項目が必要なのかが分からないまま形式的に埋められた情報は、実態を反映しません。分析の目的を現場と共有する作業が、遠回りに見えて確実な方法です。目的を共有することが、入力の質を高める最も確実な方法です。目的の共有が、遠回りに見えて確実な方法になります。

組織としてデータをどう位置づけるか

データを扱う部署が事業部門から切り離されていると、分析の結果が意思決定に届かないという問題が起きがちです。誰がデータの内容に責任を持ち、誰が結果を業務に反映させるのかという役割の定義が、成果の有無を分けます。役割の定義がないままでは、分析の成果は活かされません。役割の定義が、成果の有無を分けます。分析の結果が意思決定に届かない状態を避ける必要があります。

また、部門ごとに情報が閉じている状態では、横断的な分析ができません。共有の範囲を広げることには当然リスクも伴うため、統制と活用の均衡をどこに置くかを経営として判断する必要があります。技術の話にとどまらない論点です。統制と活用の均衡は、経営として判断すべき論点だと言えます。経営として判断すべき論点だと言えるでしょう。