_**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！****フィンテック・ウィークリーのニュースレターに登録しましょう****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も読んでいます*** * *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、信頼を獲得する方法においても。特に、従来は新技術の導入に積極的でなかった層からの信頼を得ることが重要です。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、彼らのために作られた体験です。**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本当に必要なことを理解しました。設計原則から信頼の獲得、コ・パイロットから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、現実的かつ思慮深い見解です。**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。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パーソナライズされた指導や支援を提供できる可能性を示しています — ただし、その設計にはこの層のニーズや視点を十分に考慮する必要があります。二つの重要な発見：* 顧客はチャットボットを自分の金融状況改善に役立つ良い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で金融状況が改善したと答えました。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ます。* 回答者は、敏感な金融質問を気軽に尋ねられる判断を伴わない空間を重視しており、対面や人間の担当者と話す際に伴う恥や自己意識を気にせずに済むと感じています。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、次世代のチャットボットは生成AIを活用し、これらの家庭の金融活動をより良くサポートし、金融システムやデータ共有に対して警戒心を持つ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口座情報の確認や問題解決です。全国調査の回答者のうち、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、口座の開閉にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、私たちの調査では、こうした銀行業務を支援できるチャットボットへの需要が存在します。これらの機能に焦点を当ててチャットボットを開発すれば、利用頻度や有用性が高まる可能性があります。ジェネレーティブAI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？新技術の導入においては、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、金融機関と民間・慈善団体のパートナーシップを早期に築くことが、こうした取り組みの推進に役立つと考えています。証拠の蓄積は、ビジネスの正当性を高めることにもつながります。また、信頼を獲得しやすくする設計指針には、金融健康を支援しつつコスト増を抑える工夫もあります。5. 研究に基づき、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：* 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。銀行は、事前にデータ保護の措置について明示し、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。* エンゲージメントを促す：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、必要なときにだけチャットボットが適切に働くようにします。過剰なプッシュやスパムのように感じられない範囲で、最も役立つタイミングでポップアップさせる工夫も有効です。* 価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な支店のアクセス制限を補うために、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移動を一時停止する「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。6. 会話型AIがLMI層の金融福祉に大きく貢献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を活用した金融ツールの導入にあたり、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。ツール開発においては、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研究は多くありますが、最も重要なのは、ユーザーの個別の状況に適した金融提案を行うことです。正確な情報提供と透明性を確保することで、顧客のエンゲージメントと信頼を高められます。AIは、投資や個人資産管理など、従来はアクセスできなかった支援やツールをLMI層に提供する絶好の機会です。これらは個別にカスタマイズ可能であり、LMI層の特有の状況に合わせて調整できます。これは、金融提供者にとって大きな顧客拡大のチャンスです。8. 金融機関は、AIを活用したツールがユーザーの金融安全性や福祉に与える実際の効果をどう測定すればよいですか？基本的な指標は、貯蓄の増加、借金の減少、信用スコアの改善です。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ます。信頼は高まったか？金融福祉向上に役立つ商品への関心は増えたか？アドバイスを受けた後に行動に移ったか？さらに、チャットボットを利用した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. 金融サービスにおける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・パイロットを活用し、必要に応じてライブの人間に引き継ぐ仕組み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るようになり、重要な場面では人間のタッチを加えることも可能です。また、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」や「これは実在の人間です」と明示することが信頼を高めます。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の次の進化形であり、より人間に近いパーソナライズされた、コンテキストに応じた対応を実現します。これまでの決定木型のチャットボットと比べ、はるかに高度なサポートを提供できるのです。金融分野での生成AIの初期応用は、主にバックオフィスやカスタマーサポートの支援に集中していますが、これをスケールし、個別支援を提供できる仕組みを作ることが大きなチャンスです。信頼と安全性の確立は、広範な導入に向けて特に重要です。現状、参加者やフォーカスグループは従来のチャットボットよりも懐疑的ですが、より高度なサポートを提供できる生成AIの潜在的なメリットは非常に大きいです。信頼できる生成AIを開発できる企業は、新たな顧客関係構築の最前線に立つことになるでしょう。また、個別のニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスや、従業員の福利厚生をサポートする情報提供、個人の資産管理コーチのようなコ・パイロットやパーソナルアシスタントも、今後の重要な展望です。11. コモンウェルスのような非営利団体は、責任あるAIの活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向けに進められ、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の拡大においては、これが非常に重要な局面です。このテーマに関する研究や導入はまだ十分ではなく、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を求めています。私たちは、実地調査や研究を通じて、LMI層の金融福祉を支援し、ビジネスケースを示す証拠を積み重ねています。将来的には、インクルーシブな技術設計のシステム的な影響は、主要な金融機関がこれらの知見を規模のある応用に展開することにかかっています。私たちの目標は、研究を活用し、AIの進歩を顧客や労働者の金融健康支援に役立てる大規模なパートナーシップを築くことです。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、対面での対応を望む一方で、実店舗の支店へのアクセスは最も少ない層です。このギャップは、AIがLMI層の求めるパーソナライズされた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、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の質や、AI技術の安全性・信頼性の向上とともに進めるべきです。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、データを守るか、自分の利益に沿って動くかについて不信感を持っています。AIの潜在能力に期待する一方で、LMI層は新技術に対して懐疑的であり、その価値を実証できていないと感じています。透明性のある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引き継ぐ仕組みを整えることが、信頼構築に役立ちます。アカウント残高や取引履歴などの基本情報を超えた、生成AIによるパーソナライズされた有用な対話を提供することも、技術の価値を示す一助となります。また、「獲得した信頼」の概念を強調することも重要です。単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
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。
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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、信頼を獲得する方法においても。特に、従来は新技術の導入に積極的でなかった層からの信頼を得ることが重要です。
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、彼らのために作られた体験です。
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本当に必要なことを理解しました。設計原則から信頼の獲得、コ・パイロットから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、現実的かつ思慮深い見解です。
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パーソナライズされた指導や支援を提供できる可能性を示しています — ただし、その設計にはこの層のニーズや視点を十分に考慮する必要があります。
二つの重要な発見：
顧客はチャットボットを自分の金融状況改善に役立つ良い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で金融状況が改善したと答えました。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ます。
回答者は、敏感な金融質問を気軽に尋ねられる判断を伴わない空間を重視しており、対面や人間の担当者と話す際に伴う恥や自己意識を気にせずに済むと感じています。
理想的には、次世代のチャットボットは生成AIを活用し、これらの家庭の金融活動をより良くサポートし、金融システムやデータ共有に対して警戒心を持つ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口座情報の確認や問題解決です。全国調査の回答者のうち、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、口座の開閉にチャットボットを使った人は20％未満です。しかし、私たちの調査では、こうした銀行業務を支援できるチャットボットへの需要が存在します。これらの機能に焦点を当ててチャットボットを開発すれば、利用頻度や有用性が高まる可能性があります。
ジェネレーティブAI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。
新技術の導入においては、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、金融機関と民間・慈善団体のパートナーシップを早期に築くことが、こうした取り組みの推進に役立つと考えています。証拠の蓄積は、ビジネスの正当性を高めることにもつながります。
また、信頼を獲得しやすくする設計指針には、金融健康を支援しつつコスト増を抑える工夫もあります。
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。銀行は、事前にデータ保護の措置について明示し、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。
エンゲージメントを促す：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、必要なときにだけチャットボットが適切に働くようにします。過剰なプッシュやスパムのように感じられない範囲で、最も役立つタイミングでポップアップさせる工夫も有効です。
価値を高める：顧客のニーズを予測し、物理的な支店のアクセス制限を補うために、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移動を一時停止する「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。ツール開発においては、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研究は多くありますが、最も重要なのは、ユーザーの個別の状況に適した金融提案を行うことです。正確な情報提供と透明性を確保することで、顧客のエンゲージメントと信頼を高められます。
AIは、投資や個人資産管理など、従来はアクセスできなかった支援やツールをLMI層に提供する絶好の機会です。これらは個別にカスタマイズ可能であり、LMI層の特有の状況に合わせて調整できます。これは、金融提供者にとって大きな顧客拡大のチャンスです。
基本的な指標は、貯蓄の増加、借金の減少、信用スコアの改善です。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ます。信頼は高まったか？金融福祉向上に役立つ商品への関心は増えたか？アドバイスを受けた後に行動に移ったか？
さらに、チャットボットを利用した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・パイロットを活用し、必要に応じてライブの人間に引き継ぐ仕組み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るようになり、重要な場面では人間のタッチを加えることも可能です。
また、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」や「これは実在の人間です」と明示することが信頼を高めます。
生成AIは、会話型AIの次の進化形であり、より人間に近いパーソナライズされた、コンテキストに応じた対応を実現します。これまでの決定木型のチャットボットと比べ、はるかに高度なサポートを提供できるのです。
金融分野での生成AIの初期応用は、主にバックオフィスやカスタマーサポートの支援に集中していますが、これをスケールし、個別支援を提供できる仕組みを作ることが大きなチャンスです。
信頼と安全性の確立は、広範な導入に向けて特に重要です。現状、参加者やフォーカスグループは従来のチャットボットよりも懐疑的ですが、より高度なサポートを提供できる生成AIの潜在的なメリットは非常に大きいです。信頼できる生成AIを開発できる企業は、新たな顧客関係構築の最前線に立つことになるでしょう。
また、個別のニーズに合わせた総合的な金融ガイダンスや、従業員の福利厚生をサポートする情報提供、個人の資産管理コーチのようなコ・パイロットやパーソナルアシスタントも、今後の重要な展望です。
従来、技術の設計は高所得層の消費者向けに進められ、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の拡大においては、これが非常に重要な局面です。
このテーマに関する研究や導入はまだ十分ではなく、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を求めています。私たちは、実地調査や研究を通じて、LMI層の金融福祉を支援し、ビジネスケースを示す証拠を積み重ねています。
将来的には、インクルーシブな技術設計のシステム的な影響は、主要な金融機関がこれらの知見を規模のある応用に展開することにかかっています。私たちの目標は、研究を活用し、AIの進歩を顧客や労働者の金融健康支援に役立てる大規模なパートナーシップを築くことです。
LMI層は、対面での対応を望む一方で、実店舗の支店へのアクセスは最も少ない層です。このギャップは、AIがLMI層の求めるパーソナライズされた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、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の質や、AI技術の安全性・信頼性の向上とともに進めるべきです。
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、データを守るか、自分の利益に沿って動くかについて不信感を持っています。AIの潜在能力に期待する一方で、LMI層は新技術に対して懐疑的であり、その価値を実証できていないと感じています。
透明性のある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引き継ぐ仕組みを整えることが、信頼構築に役立ちます。アカウント残高や取引履歴などの基本情報を超えた、生成AIによるパーソナライズされた有用な対話を提供することも、技術の価値を示す一助となります。
また、「獲得した信頼」の概念を強調することも重要です。単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。