AIは新たな機会とリスクで金融サービスを再形成する
常に進化を続ける金融サービスの世界では、人工知能 (AI) の導入がゲームチェンジャーとなり、前例のない機会が生まれます。 AI は最近のイノベーションではありませんが、変革をもたらすテクノロジーとしてその成長の可能性は、資産管理、コーポレートバンキング、ウェルスマネジメント、リテールバンキング、リスク管理、法務、コンプライアンスなど多岐にわたります。 しかし、AI における比類のない機会の可能性は、深刻なサイバーセキュリティの課題ももたらします。
この記事では、金融サービス分野における AI の導入とサイバーセキュリティの複雑な関係について説明します。 業界レポート、カンファレンスでの議論、実際の経験から得た洞察を活用して、サイバーセキュリティの専門家に、この変革の環境を効果的に乗り切るために必要な知識と戦略をより適切に提供します。
AI と金融サービスのサイバーセキュリティの結びつきにおける複雑さ、課題、機会について詳しくは、以下をご覧ください。
金融サービスにおける AI 革命の現状
将来を見据えたマッキンゼーの分析によると、生成型AIの出現により銀行業界に大きな変化が起こり、収益源が2.8%から4.7%変化する可能性があると予測しています。 これは、年間 2,000 億ドルから 3,400 億ドルという驚異的な価値に相当し、世界中の金融機関にとって AI が持つ計り知れない可能性を浮き彫りにします。
マッキンゼーの洞察を反映して、EY による最近の調査では、金融サービス業界における AI の広範な導入が強調されています。 調査によると、業界リーダーの 99% がすでに AI を導入しているか、業務のさまざまな側面に AI を統合する具体的な計画を持っていることが分かりました。
さらに、最近の金融サービス会議での直接観察は、AI の導入に影響を与える現実世界の要因に関する貴重な洞察を提供します。 著名な投資銀行機関のデータ グループ マネージャーの観点から見ると、さまざまな同僚から新しい AI ユース ケースのアイデアが毎週のように寄せられており、このテクノロジーが業界に急速に浸透していることを示しています。 しかし、AI に固有の課題に関連して、機関が慎重な姿勢を取っているため、提案された AI の使用事例は事実上すべて却下されました。
さらに、同じカンファレンスのパネルで講演した世界的な金融サービス組織の別のマネージャーは、慎重な見解を示し、実稼働中の顧客向け AI アプリケーションをリリースする前に、AI テクノロジーの安全性と信頼性を確保することの重要性を強調しました。 この慎重なアプローチは、GenAI 対応アプリが新しいユーザー インターフェイスを導入し、サードパーティ統合を拡大し、攻撃対象領域を桁違いに拡大する中で、サイバー セキュリティとリスク軽減を優先しながら AI を採用するという業界の慎重な姿勢を反映しています。
新たな AI の機会は新たな AI のリスクをもたらす
リスクと顧客体験のバランスを維持することは金融サービス業界における継続的な課題であり、AI の台頭によりこの微妙な均衡はさらに複雑になっています。 常に慎重に行動する業界では、顧客向けアプリケーションに AI を統合する際に、市場投入までのスピードよりも注意深さを優先することがほぼ確実です。
しかしながら、金融サービスという急速に変化する分野では、「時は金なり」という格言が深く響きます。 多くの関係者は、AI 主導の顧客イニシアチブの展開を大幅に遅らせることに関連する機会費用について疑問を抱いているはずです。 マッキンゼーの調査では、AI関連の取り組みによる収益の増加額が数十億ドルに達すると予測されており、一部の機関が採用している極めて慎重なアプローチを再評価することが賢明かもしれないことが示唆されている。
しかし、潜在的な収益源の魅力の一方で、サイバーセキュリティと詐欺の問題が大きく浮上しています。 金融機関が AI のメリットを最大限に活用するには、リスク管理チームの懸念を和らげるための強力なガバナンス対策を確立する必要があります。
安全なマルチクラウド ネットワークの確保: AI 主導の金融サービス組織にとって重要
AI システムは、脆弱性を悪用し、アプリケーションや API を悪用して機密データに不正アクセスすることを目的として悪意のある攻撃者が仕掛ける、綿密に練られたさまざまな高度な攻撃に対して根本的に脆弱です。 AI 主導の金融サービス組織は包括的なデータセットに依存しているため、データの整合性を維持し、PII やその他の機密データを保護するには、これらの脅威に対する強化が不可欠です。
金融サービス組織が AI を業務にシームレスに統合するには、堅牢で安全なマルチクラウド ネットワーク インフラストラクチャを確立する必要があります。 このシステムは次のことができる必要があります。
- 環境に関係なく、企業のすべてのデータ サイロを接続します。
- AI アプリケーションが予測どおりに効率的にデータを処理できるように、高帯域幅と低レイテンシを実現します。
- 環境の変化に柔軟に対応し、適応力を発揮します。 AI はテクノロジーとして急速に進化しているため、AI アプリケーションや AI モデルが配置される環境は常に変化する可能性があります。
- ボットや大規模言語モデル (LLM) を活用して脆弱性を悪用し、アプリや API の弱点を見つけて機密データにアクセスしようとする、さまざまな標的型、永続的、高度な攻撃から保護します。
人工知能 (AI) は画期的なテクノロジーであり、企業の業務環境を前例のないペースで変革しています。 その結果、適切なペースで AI を導入できない金融サービス機関は競争上の不利を被ることになります。 調査と現在の業界内の会話の両方から、セキュリティおよびリスク管理チームが常に時代を先取りし、企業が AI テクノロジーを真に導入できるようにすることが最も重要であることが確認されています。 F5 ソリューションが AI 導入の推進と保護を強化し、AI 導入の効率化にどのように役立つか、こちらをご覧ください。
