1
米 国 ン 人 知 能 活 用
ン AI 現 状 課
山
JETRO/IPA New York
1
ン や ワ い 新 術 人 知能 AI 新 火付 役
産業界 大 う 既 数 経過 い う AI え 近
や ン ン 術 頭 利用 大及び ン 性能向
価格 伴い 様々 業種 AI 一 実用 期待 い 特 非構造
豊富 金融 AI/ 投資 大 見込 い 業界 一 考え
AI ソ ン 武器 金融業界 新規参入 ン 企業 企
業 増え 中 大手金融機関 中 企業 提携 AI ソ ン 開
入 逭 機関 出 い ン AI 金融 AI
術 入 逭 米大手金融機関や主 米 IT 企業 組 い 紹 一方 新
い 術 あ 故 業界 懸念 い や関連規 整 遅
ン AI 活用 及 課 い
ン AI 市場動向 IDC社 ／AI 幅広い業界
急速 及 世界 売 高 2016 時 80億 2020 470億 遉 見込
あ 短期的 投資 大 特 見込 業界 金融 証 投資 製造 あ 米金融情報
専門 Euromoney 調査 世界 金融 機関 い 向 う 3 間 AI 術 入
最 変 見込 信用評価 資産管理 株 引 ン い あ
ン い 大手企業 中心 近 ン 運用 ば 数 析 基 運用 AI
術 入 逭 動 速 い
次 ン AI 活用 逭 米大手金融機関 Capital One 社 Goldman Sachs 社 JPMorgan Chase 社 組 紹 業界 AI ソ ン 武器 新規参入 ン
企業 企業 企業利益 奪わ 能性 脅威 感 組織内 精力的
術開 行う金融機関 出 AI 術 活用 金融機関 企業 協力 提携
例 増 い
続い ン AI 注目 主 IT企業 例 自社開 ン ン
Watson 用い 組 業界 IBM 社 AI 術 活用 ン 運用 ン 企業 あ Two Sigma Investment社 ン AI ン 企業 中 測 析ソ ン 提供 H2O.AI社や規 ン ン ／ 検知 関連 ソ
ン 提供 Socure社 2社
最 金融業界 AI 入 得 利益 AI 術 非常 新 い 故
起 得 問 や 既 規 AI活用 問 十 対応 い い や
AI 株 引 業 自動 逭 中 業界 労働構造 AI 及 影響
い 懸念 声 時 高 う ン AI 活用 及 課 い
2
2 ン AI 市場動向
1 金融業界 急速 及 想 ン AI
米IT専門市場調査会社International Data Corporation IDC 社 2016 10 表 世界 識／人 知能 支出 Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide 膨大 多様 情報源 統合 学習 析
AI 幅広い業界 急速 及 世界 売 高 2016 時 80 億 2020
470億 遉 均 長率55.1％ 想 い 1 や一定 理論
用い 大 識 析 ／AI 多 業界 幅広い機能 自動
役立 い 2016 時 特 大 投資 い 自動顧客 ン
品質管理調査 ン ン 療診断 治療 詐欺 析 調査 い 機能 あ
IDC 社 顧客 ン 析 Jessica Goepfert氏 短期的
／AI 投資 大 特 見込 業界 金融 証 投資 製造 あ い
電子 や 画像 音声 非構造 豊富
あ 析 得 情報活用 需要 高い 革新 術 ン あ い 特徴
共通 業界 例えば金融業界 詐欺検知 対策や製造業界 製
品 品質向 業界 共通 課 優先事項 あ 主要課 術 用い 利便
性 高 識 い IDC社 2016 ／AI 最 多 投資 行わ 業
界 銀行 売 次 療 組立製造業 続 4 業界 世界
／AI 売 半 以 占 特 金融 売業界 売 15 億
想 い 社 世界 地域 2016 ／AI
最大 支出 想 米地域 62 億 欧州 中東 EMEA 地域 続 第
2市場 い 2020 支出 急速 伸び 想 い 日 及び 太
洋地域 あ 図表1参照
図表 1：世界 地域 ／AI 支出 均 長率 測 2015～2020
出 ：IDC
1 http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41878616
3
2 ン AI 活用 及 期待 金融
米金融情報専門 Euromoney 2016 4 表 金融市場 AI 規 関
報告書
2
世界 金融 機関 い 向 う 3 間 AI／機械学習 術 入 最
変 見込 信用評価 資産管理 株 引 ン い あ いう
調査 協力 世界 金融 機関 う 向 う 3 間 AI／機械学習 術 入 見込 評価 挙 機関 全体 49％ 占 最 多 い
3
う 金融
機関 AI 用い 様々 基 深遠 評価や洞察力
高い包括的 確 情報 基 信用評価 行う 能 評価 質 向 考
え い 見
図表 2：向 う3 間 金融 機関 組織内 AI／機械学習 術 入 見込
出 ：Euromoney
AI及び 析 術 展 伴い 情報 基 意思決定 行う 用い や種類
大幅 大 あ 例えば 現在 投資決定 行う 用い い AI 機械学習
主 企業 損益計算書や 次報告書 析 利用 い ゆ ゆ 新商品 や
回 規 当局 企業買 市場 ン 等 関 様々 析 通
深い洞察 え う 考え い 金融業界向 及び 析 提供 米
RavenPack 社 ン Peter Hafez 氏 金融 企業 中 衛 画 像 大手 売業者 多数 店舗駐車場 車両数 追跡 析 企業 売 益や利益 測 行
い 例 あ 析 う 画像 像 ン
大 非構造 用い う 中 投資決定 行う 用い
変 能性 示唆
世界最大 ン 米Bridgewater Associates社 2015 2 IBM社
ン ン Watson 開 率い い David Ferrucci氏 筆頭 AI
足 表
4
例 数 析 基 ン 運用 行う大手 ン 中心 AI
2
報告書 Ghosts in the Machine: Artificial Intelligence, Risks and Regulation in Financial Markets 米大手法 事 所Baker & McKenzie社 委 世界 金融 機関及び ン 企業 管理者424 ン
い専門家 ン 結果 あ
3 http://www.euromoneythoughtleadership.com/ghostsinthemachine/
4
米Bridgewater Associates社 新 足 AI 市場 変 や新情報 適応 過去 及び統計
確立 基 い 測 行う 引 開 行う いう
4
関連 ン 用 動 近 活 い
5
ン 長期 わ 市場
引 ン 活用 英市場調査会社 Preqin社 1,360 ン
ン 全体 約 9％ ン 用い 大部 引 行 い いう
金融商品や投資戦略 析 ン 用い 統計 必 市場 変 う
対応 い あ ン 術 活用 人間 職人的 経験 運用
ン 比較 常 高い ン い わ 図表3参照
6
図表 3： ン 運用 ン ン 移
出 ：WIRED
近 膨大 高速 析 析 自 的 向 AI 機械学習 術
展 伴い 術 入 従来 ン 対応 市場 変
自動的 識 対応 う 期待 い IBM 社 Watson う 高 最新
AI 術及び 術開 従事 い 能 人材 実際 活用 金融 機関 潤沢 資金
持 大手企業 限 象 あ 一方 規模企業 GitHub ンソ ソ
活用 高 AI や 独自 開 能
7
う 背 Euromoney 調査 調査 協力 金融 機関 64％ AI 活用 金融市場
様々 企業 競 力強 回答 い
3 大 ン AI ン 投資
ン 企業 析 提供 米CB Insights社 2016 世界 AI ン
投資件数及び投資 658 件 50.21 億 過去最大件数 録 図表
4参照 2016 投資 立案件 62％ 米国 ン 企業 あ 8 近
業界 AI ン 対 投資状況 療 広告 ン ン
中心 投資家 関心 高 金融 い 2014 以降 機械学習や自然言語処理 用
5 https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-02-27/bridgewater-is-said-to-start-artificial-intelligence-team
6 https://www.wired.com/2016/01/the-rise-of-the-artificially-intelligent-hedge-fund/
7
例えば ン 運用 行 い 2 元米 ン 従業員 2016 3 AI関連 術 見識 経験
わ GitHub ソ 基 MRI画像 心臓病 診断 行え AI 開
い https://www.ft.com/content/c08a3ccc-f637-11e5-96db-fc683b5e52db
8 https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-startup-funding/
5
い AIソ ン 金融 機関向 提供 ン 企業 投資 増 い 図表5
赤枠参照
9
図表 4：世界 AI ン 投資 移 2012～2016
出 ：CB Insights
図表 5：業界 AI ン 投資状況 示 2011～2016
※2016 測 色 赤色 近 投資 立案件数 多い 示 出 ：CB Insights
う ン 企業 AI 術 自社 込 積極的 投資 行う金融
機関 あ 例えば米大手投資銀行 Goldman Sachs社 2014 以降 自 顧客 ソ ン 活用 い 関連 ン 企業 多大 投資 行 い
10 Goldman Sachs 社 投資 ン
企業 例 業界 注目 主 ン AI ン 企業 い 次章及び 4 章
述
9 https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-investment-heatmap/
10 https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-fintech-market-map-company-list/
6
3 米大手金融機関 ン AI 活用状況
米国 大手金融機関 IT 術 展 伴い 頭 ン ン 対 機感 強
近 自 積極的 IT投資 行う 高 IT 組 い
AI 術 展 背 金融 IT い AI 活用 格 い 測
AI 活用 ン ン AI ン 全体 見 ば 必 多
い い 資産 や金融 引 ン 様々 金融
い AI 活用 期待 述 Goldman Sachs 社 米大手金融機
関 中 AI ソ ン 武器 金融業界 新規参入 ン 企業 入 単
う 企業 積極的 出資 提携 組織 抱え 特
問 AI 術 適用 競 力 維持 う 考え 企業 あ 業界 い AI 術 活用 金
融機関 企業 提携例 増
11
以 AI 術 入 逭
主 米大手金融機関 組 紹
1 Capital One 社
a. 各消費者向 提供
州 置 Capital One 社 1994 創設以来 高 ン ン 術 用い
析 積極的 入 社 差 顧客 提供
急 長 遂 現在 世界 6,500 万以 顧客口 全米 数 金融 機関 あ
創業 米国 業界 汎用型 one-size-fits-all 料金設定
会社 提供 差 い 気付い 社 最大限
活用 顧客 最適 提供 目指 情報 基
事業戦略 Information-Based Strategy 策定 12
最大 債 行 あ Capital One 社 戦略
析 術 用い 顧客 異 特性 特定 合 金利及び使用限 設定
顧客 提供 顧客 債 行 陥
軽減 目指 あ 社 1990 代 的 利用 能 及び人口
統計 基 統計 用い 洗練 析 行う 構築 社 5倍
処理 社 2～3倍 種類 提供 一方 業界
均 60～75％高い 良債権 抹消 い
13 Capital One社 2012 11 利用
基 利用 や利用金 活用 ン 消費者向 ン 提供
米 Bundle 社 買 析 術 強 い
14
社 保険 療 金
融 企業向 ンソ 機械学習 提供 米 H2O.ai 社
次章 述 ソ 用い 装置 通 社 行 情報
や 宅 ン 申請情報 ン 問い合わ 情報 消費者顧客
あ ゆ 及び 析 行 い
15
Capital One 社 う 析 通 社 行 貯 航空
機 ン 渡航費用 決済 充 Purchase Eraser や 顧客 消
11 http://www.bankingtech.com/591182/artificial-intelligence-mind-games/
12 https://www.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/capital-one-doing-business-the-digital-way_0.pdf
13 https://www.cnet.com/news/the-return-of-artificial-intelligence/
14 Bundle
社 Citi社や 2,000万 Visa及び MasterCard ン
情報 基 独自 析 術 い https://techcrunch.com/2012/11/30/capital-one-acquires-bundle-a-data- driven-local-business-directory/
15 https://www.youtube.com/watch?v=L6a8oITd2L8
7
費嗜好 基 い 顧客 利用 店舗 割引 ン 行 Mobile Deals 顧
客 沿 提供 い ン 問い合わ 行う顧客 問
や解決方法 購入 瞬時 測 析 様々 ン 問い合わ 対応者
提示 能 AI 活用 実質的 売 や顧客維持率 向
新規顧客獲得 減 い
16
図表 6：Capital One社 提供 顧客 沿
※ ン端 う い
出 ： CapGemini Consulting
b. AI 用い ン ン ン ン 及び ン 提供
Amazon社 AI音声 ン Alexa ン ン ン ン
Capital One社 2016 3 Amazon社 AI音声 ン Alexa 搭載 端 Amazon Echo 用い ン ン ン ン 提供 金融機関 先駆 開始 17
Alexa ン 開い Capital One社 18 効 ン ン ン ン
用い い ワ 入力 Alexa 搭載 端 当
預金口 残高 い What's my checking account balance? 支払期限 い What's the due date for my credit card bill? い 簡単 音声 ン 口 情報 確 や
決済情報 確 支払い 車や家 ン 返済状況 確 支払い 行う 能 あ
19
消費者 非常 利便性 高い 評価 一方 及び
問 懸念 い
20 Alexa Capital One 社 ン ン ン ン
設定 行う際 任意 措置 個人 口 情報 Alexa
人確 尋 4桁 数 personal key 録 数 何 形 入
手 ば
21
理論的 当 利用 端 誰 当 口
情報 現時 Alexa 個人 音声 識 機能 え い い 一部
16 https://www.datanami.com/2016/05/03/credit-card-companies-evolving-big-data/
17 https://www.cnet.com/news/voice-powered-payments-with-capital-ones-new-skill-for-amazons-alexa-devices/
18
提供 や機能
19 https://www.capitalone.com/applications/alexa/
20 https://econsultancy.com/blog/68791-should-financial-services-brands-follow-capital-one-on-to-amazon-echo/
21
当 端 い 際 数 耳 場合や Alexa 音声 情報
形式 録 い 場合 考え
8
Amazon 社 機能 開 中 あ 報遈 あ 22 術 個人情報
大幅 高 ば Alexa 通 行え 金融 種類 大 期待 い
図表 7：Amazon社 Alexa 搭載 端 任意 設定画面 右
※1 Alexa搭載 端 Amazon Echo Amazon Tap Amazon Echo Dot い
※2 Capital One 社 設定時 ン ン ン ン 用い い ワ 入力
際 措置 任意 4桁 数 personal key 録 能 あ 数 録 Alexa
口 情報 際 数 人確 尋 う
出 ：Capital One Cnet
AI SMS ン Eno
Capital One社 2017 3 携帯電 SMS 通 AI 顧客
口 情報や最近 支払 口 銀行番 口 間 金手続 行え ン
Eno 展 開 開 始 社 製 品 開 部 門 ン Ken
Dodelin 氏 Facebook Messenger 等 ン 提供 媒体 用い SMS
選択 理由 い ン 97％ 定期的 SMS 用い い
あ 多数 活用 見込 媒体 提供 い 述 い
新 ン ン 利用 SMS 活用 一 あ
業界 社 SMS 選択 個人情報 関連 金融 機関 義 付
い 米 法規 考慮 Facebook Messenger 用い 社
提供 限界 あ 大 い 声 あ
23
Capital One社 Eno 通 様々 や 析 顧客 ン ン 用い 実際 う 金 融 利 用 い 考 え い 把 握 い 考 え い Dodelin 氏 社
Alexa 社 ン ン ン ン い 好意的 評価 得 満足
い 一方 Amazon社 Alexa 通 実行 共 Alexa
い い 尋 場合 何 あ 社 知 術 顧客
求 思う う 把握 い 氏 Eno 素晴 い 寄
あ う 顧客 求 的
確 理解 新 構築 能 述 い
24
22 http://time.com/4683981/amazon-echo-voice-id-feature-2017/
23 http://www.bankingtech.com/764432/capital-one-launches-sms-chatbot-eno/
24 https://www.fastcompany.com/3068864/why-capital-ones-first-messenger-bot-skipped-facebook-in-favor-of-texting
9
図表 8： SMS AI ン Eno 通 や 例
出 ：Fast Company
2 Goldman Sachs 社
a. 株 引 自動
世界最大 米投資銀行 Goldman Sachs 社 機械学習機能 持 複雑 引 活用 株 引 自動 逭 い 社 元 CIO 5 最高 任者 Chief Financial Officer： CFO 就 任 Martin Chavez 氏 2017 1 大 学 応 用 計 算 学 研 究 所
Harvard’s Institute for Applied Computational Science 開催 ン ン 経済活動
え 影響 関 ン い Goldman Sachs社 社 2000 時
600 人 大口顧客 注文 株式 売買 行 い 現在残 い
わ 2人 日々 引作業 200人 ン ン 運用 自動 引 置
換え い 明
25
株 引 自動 動 過去 5 間 速 Goldman Sachs社
企業 様 組 広 い 金融業界 専門 調査 英 Coalition 社 現在 株
式 引 45％ 益 電子 引 高給 得 い 機械 置 換え
あ Goldman Sachs社 600人体 行 い 株 引 市場 売 価格決定 容易 行
え 機械学習機能 え 複雑 引 自動 逭 い 自動 動
通貨 引や先物 引 う 証 引所 扱 い い複雑 引 波及
い Coalition社 調査 任者 Amrit Shahani氏 う 引 行う 人間
動作 能 限 模 う設計 い 明
25 https://www.technologyreview.com/s/603431/as-goldman-embraces-automation-even-the-masters-of-the-universe- are-threatened/
10
図表 9： Goldman Sachs社 AI 引 自動 逭 社次期CFO Martin Chavez氏
出 ：MIT Technology Review
Goldman Sachs社 通貨 引 自動 既 逭 Chavez氏 4人 1人
ン ン 置 換え 述 い 現在 社 総従業員数 3 1 相
当 9,000 人 ン ン 占 い いう 氏 や顧客
関 係 構 築 人 間 焦 当 投 資 銀 行 業 自 動 逭 想
Goldman Sachs 社 企業 新規株式 開 業 ン 行 う 業 多
自動 望 い い
b. 金融 防
Goldman Sachs 社 ン 引 金融 行 視 防
ン ン 術 用 い 会 析 ソ ン 手 米 AI ン Digital Reasoning社 ソ ン 用い い Digital Reasoning社 2000 米 州 設立
企業 例えば Apple いう単語 出 場合 果物 ン 指 大手 IT 企業
Apple社 指 書面 ン 文脈や ン 理解 機械学習
開 手 社 ソ ン 当初 2001 9 11 日 生 米 時多
事件 ン ン や ン解析 行 ワ
突 米国政府 用 米中央情報局 Central Intelligence Agency：CIA 直
ン In-Q-Tel社 出資 い
26
Digital Reasoning社 ソ ン Goldman Sachs社 金融 機関 注目
う 2008 金融 機 規 強 中 2012 覚 ン ン銀行間
引金利 LIBOR や欧州銀行間 引金利 EURIBO 操作問 関連金融機関 総 200
億 以 巨 罰 金 う い 大 影 響 い Digital
Reasoning社 ン ン 1日 や 数百万
件 電子 や ン 行動 ン 解析 行 当 行動
ン 特定 顧客 規 ン ン 担当者 通知 調査 行わ 組
従来 ン ン 比較 行 関 誤 定率 95～99％ 減 いう 社
2012 Goldman Sachs社やCredit Suisse社等 大手金融機関 中心 社 ソ ン 入 積極的 売 込 2014 10 Goldman Sachs社 金融機関
計 2,400 万 資金提供 い Digital Reasoning 社 社 ソ ン 金
融 行 摘 う 行 防 抑 力 目指 2016 2 米
証 引所 NASDAQ 共 引 や電子 音声
26 https://www.bloomberg.com/news/articles/2014-10-09/banks-invest-in-software-to-spot-rogue-behavior
11
析 遊法株式 引 摘 AI 視 構築 表
展開 期待 い
27
c. 析作業 自動
Goldman Sachs 社 析 作 業 市 場 析 ソ ン 手 米 AI ン Kensho Technologies 社 ソ 入 作 業 自 動 い Kensho 社 Bridgewater Associates社やRenaissance Technologies社 い 数社 大手 ン 用 い い い 強 力 ン ン 術 基 析 ソ ン 提 供 Bloomberg 社 や Thomson Reuters社 独占 い 金融 業界 革 起 目指 2013 設立
米 州 ン 置 社 析ソ Warren
Google ワ 検索 似 入力欄 入力 英語 対 回答 例えば
朝鮮 打 実施 際 株 昇 需企業 や Apple 社 新
iPad 端 際 株価 最 昇 社 企業 い 難解 質問28
対 経済報告書や金融政策 変 自然災害 薬剤 政治情勢 9 万以 世 中 動
関連 瞬時 析 確 情報 基 回答 作 能 あ
29
図表 10：Kensho社 AI 析ソ Warren 析結果 例
出 ：FINOVATE
30
27 http://uk.businessinsider.com/machine-learning-company-digital-reasoning-helps-goldman-sachs-ubs-and-more- spot-insider-trading-2016-9?r=UK&IR=T
https://www.forbes.com/sites/antoinegara/2016/11/07/wall-streets-big-brother-the-startup-goldman-sachs-and-steve- cohen-are-using-to-track-traders/#4ec500ab2791
28 Warren 6,500
万以 質問 回答
29 https://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/05/07/can-kensho-bring-google-style-search-to-stock- picking/#117677b836ac
30 http://finovate.com/finovateeurope-behind-the-scenes-with-arxan-technologies-kensho-and-plutus-software/
12
Kensho社 社 ソ ン い 強力 統計 ン ン 使いや い ン
非構造 学 術 活用 投資銀行 専門職向 次世代 析
投資 析 い 最大 課 い 従来人 手 依
い 知識労働 迅速 大規模 自動 実現 明
31 Goldman Sachs 社 2014 11 Kensho 社 1,500 万 投資 社最大 株主 社内 あ ゆ 部門 社
処 理 術 入 明 い
32
活 用 事 例 一 析 作 業 あ Kensho 社 機 械 学 習 わ 数 米 労 働 省 労 働 統 計 局 Bureau of Labor Statistics 間 用統計 解析 要約情報 示 過去 用統計 基 株式
ン 測 提 示 能 あ Kensho 社 創 業 者 あ Daniel Nadler 氏
Kensho社 ソ 35万～50万 株式 40時間 行う作業 数
処理 能 10 以内 金融業界 現職 3 1 2 1
Kensho 社 う 自動 ソ 職 奪わ う 述 社 ソ ン 業界 え
影響 非常 大 い 見解 示 い
33
3 JPMorgan Chase 社
a. 商業融資 契約内容 解釈 業 自動
米銀行最大手 JPMorgan Chase社 機械学習 術 新 ワ 投
資 背 入 Contract Intelligence COIN ば ソ 用い 商業融資 契約
内容 解釈 作業 自動 い 2016 6 開始 以前 弁護
士 融資担当者 間36万時間以 費や 作業 行 い COIN わ 数 契約文書
審査 能 あ 解釈 削減 い 社 多様 込 複雑
法 文書 ンや関連性 特定 COIN ワ CDS や証 保管
契約等 文書 解釈 自動 活用 計画 あ 将来的 規 解釈や
ン 企業広報 析 役立 能性 あ い
34
組織内 法的業 効率的 処理 方法 模索 企業 増え JPMorgan 社 経
費 削減 新 益源 見出 や 学 ン 専
門 最近設置 最新 用い 単調 作業
自動 注力 う い 社 2016 う 関連 算 96億 割
当
35 3 1
算 追 株式 行 最適 顧客企業 特定 入
新 利益 創出 革新的 充当 い
36
b. 顧客 過去 引 基 最適 商品 提示
2017 1 Financial Times 報 JPMorgan Chase社 社 顧客管理
CRM 及び 析 新 Amazon 社 顧客 ン ン 購入 基 将
来的 顧客 欲 う 商品 表示 ン ン ン ン 類似 機能 搭載 見込
31 http://uk.businessinsider.com/goldman-sachs-investment-in-kensho-2014-11?r=UK&IR=T
32 https://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sachs-leads-15-million-investment-in-tech-start- up-kensho/#4e1bc96d1b48
33 https://www.nytimes.com/2016/02/28/magazine/the-robots-are-coming-for-wall-street.html?_r=0
https://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sachs-leads-15-million-investment-in-tech-start-up- kensho/#3ebef4891b48
34 https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-28/jpmorgan-marshals-an-army-of-developers-to-automate- high-finance
35 2014
攻撃 過去最大 8,300万件 顧客情報 流出 事件
関連 強 乗 出 い 影響 い
36 http://www.globallegalpost.com/big-stories/jpmorgan-deploys-software-to-reduce-legal-contract-work-41154328/ https://www.bloomberg.com/gadfly/articles/2017-04-05/jpmorgan-s-tech-spending-should-wake-up-rivals
13
あ いう 社 新 顧客 通 過去 引 や 引 関
自動的 表示 営業担当者 析 最適 引商 品 顧客
提示 う
37
CRM 業界 ン 数十 間 わ 活用 金融業界 応用
遅 手動 顧客情報 検索 必要 あ
約 い い 過去 引 一部 得 い 管理 十
あ 知 い JPMorgan 社 件 い ン え い い関
係筋 社 新 用い 各顧客 沿 商品 提供 売 向
い考え あ いう
38
米国や欧州 金融機関 JPMorgan 社 様 入 関
心 示 多数 機関 い う 及 能性 高い い
4 ン AI 注目 主 IT 企業 例
1 IBM 社 Watson 組
AI 業界 う 以降 米大手 IT 企業 AI 術 開 注力 う
い
39
う IT 企業 中 IBM 社 業界 抱え 特定 問 解決
術 開 逭 業 界 注 目 い 社 開 ン ン
Watson 様々 結論 出 方法 学習 ソ 投稿や 写
真 非構造 自然言語 理解 数百万 ン 数 隈 調査
AI ン あ
図表 11：IBM社開 ン ン Watson
出 ：TechCrunch
40
IBM社 2015 4 Watson Health 立 療 Watson 最初 術応用対象 据 え 関連企業 買 や 療機関 提携 逭
41
療 や 療研究論文 膨大 療
37
顧客 引情報 一部 当 引 直接行 い 担当者 閲覧 い う 要請
38 https://www.ft.com/content/1eaf6436-e4a2-11e6-9645-c9357a75844a
39
例えばMicrosoft社 社 ン及び AI 術 応用 5,000人 ン
ン ン 構 AI研究 最近結 い Salesforce.com社 社主催
次ソ ン ン 社 統合 定 AI機能 Einstein 表 い
40 https://techcrunch.com/2017/02/27/for-ibms-cto-for-watson-not-a-lot-of-value-in-replicating-the-human-mind-in-a- computer/
41 https://techcrunch.com/2015/09/10/ibm-watson-health-unit-begins-to-take-shape/
14
Watson 学習 析 療診断 療 向 目指 療関係者 様々
意思決定 い 療 様 桁外 金融
Watson 次 業界 あ 以 金融 主 活用例 紹
a. 各顧客向 ソ ン ン 提供
米金融業者大手Citigroup社 2012 3 社 顧客向 ン ン ソ ン Watson統合 能性 模索 契約 exploratory agreement IBM社 締結 表 42 1954 IBM
社 費用便益 析 時間 劇的 削減 入 以降 社 長期 わ
関係 築い い Citi 社 Watson 採用 式 表 初 米金融 機関 あ
Citi 社 Watson 用い 顧客 ン及び投資 析 顧客 相互 ン
向 役立 い 考え 体的 米国証 引委員会 SEC 提出 決算等 書類
や趣意書 過去 ン ン い 幅広い 経済 様々 ソ
やFacebook等 SNS 幅広い Watson 学習 潜在的 引
及び投資 利益 得 能性 把握 各顧客 合 提案
社 担当者 意思決定 う 見込 あ
43
開情報 限定的 あ
44
契約 逭展や 果 い 明 あ
b. AI 顧客 問い合わ 答え ン
英銀行大手Royal Bank of Scotland RBS 社 2016 10 12 Watson 用い AI
Luvo 顧客 問い合わ 回答 試験 入 45 明
Luvo 自宅 所 変更や 外 利用 単純 問い合わ 即 回
答 一方 複雑 内容 問い合わ 及び 失 問い合わ い 人間 担当者 問
転 担当者 対応 あ い 社 過去 2 間 わ 社 規模企業
顧客 問い合わ 付担当者 1,200 人 試験 入 企業 失や暗証
番 忘 い あ 単純 問い合わ 効率的 処理 人間 問い合わ 担
当者 複雑 問 問い合わ 中 う 顧客 対応待 時間 削減
回 新 試験 入 背 あ
46
Luvo IBM社 Watson Conversation 用い 近い
将 来 喜 び や 満 等 顧 客 感 情 良 理 解 う 感 情 応 接 方 や 行 動 変 え Watson Alchemy Language ば 機能 採用 見込 あ Luvo 例えば
顧客 再 行 求 失 盗 遊い 能
IBM 社 金融 向 Watsonソ ン 欧州 任者 あ Chris Withers 氏
様々 学習 RBS社 ソ 提供や
測 析 用い 問 あ 特定 い 複雑 顧客対応 Luvo 機能 大 用い
能 う 述 い
47
c. 資産管理
及び ン 主要 置 銀行 ANZ社 社
ン ン 部 門 ANZ Global Wealth 顧 客 資 産 管 理 向
Watson 企業向 顧客 ／ ン 支援 Watson Engagement Advisor
42 http://www.citigroup.com/citi/news/2012/120305a.htm
43 http://www.theverge.com/2012/3/7/2851152/citibank-IBM-watson-financial-deep-content-analysis
44 http://www.reuters.com/article/us-usa-banks-watson-idUSKCN10M0CV
45
当初 利用 顧客 社 一般消費者顧客 10％ 限定
46 http://www.cbronline.com/news/internet-of-things/cognitive-computing/rbs-banks-ai-ibm-watsons-cognitive-chatbot/
47 https://www.americanbanker.com/news/royal-bank-of-scotland-to-launch-chat-bot-with-ibm-watson
15
社 ン 向 入 い
48 2013 5 Watson
入 表
社 1 間 金融商品開示文書や市場 報告書 金融資産商品 引条件等
膨大 Watson 学習 顧客 担当 尋 能性 高い質問
数 千 項 目 質 問 顧 客 問 い 合 わ 行 う 際 用 い 考 え 非 標 準 用 語
Watson 理解 う 語句 意味 類 語彙 ソ 作 ANZ
社 2014 ソ ン 用い 各顧客 効 資産管理 提供 Grow
ン 新 開設 社 400 人以 ン Watson 用い
結婚 死 動産売買 各顧客 ン 状況 応 効率的 提
供 う い
49
図表 12：ANZ社 Grow ン 提供 い Watson ソ ン
出 ：PCWorld
体的 ANZ社 Watson 用い 社 ン 数
逬間 実施 い 顧客 報告 わ 1 ン 効率的 行
え う 目指 当初 保険 補償 対象 間 老齢 金及び投資
含 あ ゆ 産管理戦略 対応 う いう ANZ 社 Global Wealth Group CEO Joyce Phillips 氏 顧客 手頃 価格 一 高質 ン
う 必要 あ 々 Watson 析処理 術 活用
迅速 ン 提供 方法 模索 始 Watson ン
顧客 提供 時間 短縮 各顧客 関 洞察 行う
顧客 ソ 提供 述 い
50
d. 規 ン ン
IBM 社 2016 9 管理や規 ン ン 専門 米金融 ン ン 企業
Promontory Financial Group 買 表 51 IBM社 買 際 Watson 銀行 ン ン 問 対策 い 学習 Promontory 社 元 査官や金融 担当 部 起
用 最終的 銀行 あ ゆ 類 金融 ン や 視 ン
脅威 ン ン 対策 顧客確 Know Your Customer 規 要 対応 問 検知 解決策 考案 AI機能 構築 目指 い
52
48 https://www.pcworld.idg.com.au/slideshow/559079/pictures-10-ibm-watson-powered-apps-changing-our- world/?image=3
49 https://www.americanbanker.com/news/anz-turns-to-ibms-watson-to-customize-wealthy-client-services
50 http://www-03.ibm.com/press/au/en/pressrelease/45059.wss
51 https://techcrunch.com/2016/09/29/watson-financial-services-is-born-out-of-ibms-purchase-of-promontory-financial- group/
52 http://digiday.com/marketing/banks-using-watson/
16
IBM 社 2015 金融 業界 新 策定 規 要件 例えば 金融 機
定 2010 7 定 = ン 法 街改革 び消費者保護法 関連
連邦準 理事会 Federal Reserve Board： FRB 表 要 銀 行 Global Systematically Important Banks: G-SIBs 対 十 総損失吸 力 total loss absorbing capacity: TLAC 確保 求 最終基準53 数 2万件以 2020 関連規
目 録 数 総 計 3 億 超 え 想 い 主 要 銀 行 経 費
10％以 占 間 2,700億 規 ン ン 関連 支出 あ IBM社 Watson
う 金融機関 う高い 抑 効 手段 考え い
54
米 ン
Propel Venture Partners社 あ Ryan Gilbert氏 IBM社 Promontory社 買
Watson 金融業界 格的 参入 示 見方 示 い 金融規 批 強
ン 政 権 = ン 法 廃 動 う 明 い い 場 合 先 述
NASDAQ Digital Reasoning社 共 逭 遊法株式 引 摘 AI 視 構
築 規 ン ン や 検知 い い AI等
活用 RegTech
55
視 変わ い Gilbert 氏 ン 政権
前政権 策定 金融規 大部 緩和 ば ン ン 巻 業界 多
大 影響 及 ン ン 担当者 悪夢 う う 中 AI
あ ゆ 析 全 問 把握 ば 勝 手段 い 述 い
2 Two Sigma Investments 社
Two Sigma Investments 社 大学 MIT ン ン 博士 得 AI 術 専門 David Siegel氏 16 時 国際数学 ン 大会 銀 獲得
ン 大学 数学及び統計 学士 修士 得 い John Overdeck氏 2001
設立 機械学習 術 活用 ン 運用 ン 企業 あ
56
社 AI
用い 数理 統計的 析 武器 社 運用資産 2006 時 25 億 現在
410億 増大 米国最大 ン 一 急 長 遂 い 社 多数 ン
採用 学 最新 研究 従事 研究所 Hacker Lab 組織内 設置
い 社 ン Two Sigma Ventures社 ン や機械学習
AI 高 術 ン 企業 支援 性質 ン
いう IT企業 近い 実際 筆者 会 聞い Senior Vice President Steve Metzger氏
部 明 自 AI 金融業 営 IT企業 いう意識 強い いう 象
米Hedge Fund Research社 指数 過去5 間 ン 業界全体 ン
均+3.5％ あ 対 ン 運用 ン ン 均+4.5％ あ
全体的 ン 運用 ン ン 過去数 間 い 伝統的 ン
ン 回 い 投資家向 資料 Two Sigma社 主要 ン あ Compass ン ン 2016 1～8 +12.6％ Bloomberg 社 計
ン 全体 ン +2.2％ 大幅 回 非常 高い ン い
57
53 https://www.federalreserve.gov/newsevents/pressreleases/bcreg20150720a.htm
54 http://m.ibm.com/http/www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/50599.wss#_ftn1
55 RegTech
規 Regulation 術 Technology 組 合わ 用語 新 IT 術 活用 複雑
高 逭 金融規 対応 金融ITソ ン 指
56 https://www.twosigma.com/about
57 https://www.bloomberg.com/news/articles/2016-09-28/two-sigma-s-siegel-says-artificial-intelligence-lacks-smarts
17
図表 13：Two Sigma社 Compass ン ン 移 HFRI総合指数 比較
※HFRI総合指数 HFRI Fund Weighted Composite Index 米Hedge Fund Research社 2,000 以 ン
ン 元 算出 い
出 ：Bloomberg
Two Sigma 社 膨大 情報 中 自然言語処理 術 活用 株式や証 動 測
う ン 検知 常 市場 指標 回 運用 行う 750 持 7万
5,000 CPU 用い 1万種類以 ソ 析 い Overdeck氏 数学 用い 引
構築 統轄 Siegel 氏 測 用い ン ン び
ン 担当 社 引 株式 引高 専門情報 信用調査機関
表や合併 関連 得 情報 企業 報告 基
alpha capture ば 特定 企業又 産業 関 情報 開情報 独自
資産調査 情報 4種類 情報 基 構築 い 社 異
組 合わ 様々 引 行 い 最大 一 理論的 機能 現実世
界 応用 場合 あ 新 構築 引 社 各 対 過
去 用い 検証 何 実施 い 機械学習 AI 術 含 最先端 引
入 い 社 ン 情報 抽出や変 市場環境 対応 自 的
行 視 人間 入 通常 増減 場合 限
58
Two Sigma 社 用 従業員数 現在約 1,100人 あ 中 国際数学 ン
大 会 金 銀 獲 得 者 MIT や ン 大 学 CMU 大 学
Caltech ン ン や数学 学 専攻 卒業 採用 若者 多 社
人材獲得競 行 い Goldman Sachs社等 大手金融機関 Google社やFacebook
社 い ン 大手 企業 あ 社 人的 ソ 3 2 研究 開
充当 引 構築や 術開 特 視 社 社 引 盗 元
従業員 訴え 自社 引戦略 守秘義 徹底 行 い
59
Siegel 氏 2015 あ 投資家会合 最終的 人間 資産運用管理者 ン 全 わ 時 や 述 Highbridge Capital Management 社 や Bridgewater Associates社 Point72 Asset Management社 大手 ン 次々 AI 入 動 中 数学
58 https://www.forbes.com/sites/nathanvardi/2015/09/29/rich-formula-math-and-computer-wizards-now-billionaires- thanks-to-quant-trading-secrets/#42b4d2146712
59 https://www.forbes.com/sites/nathanvardi/2014/07/11/two-sigma-investments-is-having-a-great-year-and- becoming-a-hedge-fund-powerhouse/#419d05bc6b84
18
ン 自動 日 近い い
60
実
際 筆者 社 訪問 聞い 際 AI 人間 等 現在世 中 溢 い
膨大 処理 能力 人間 AI 方 優 い 人間 AI
資産運用 管理 時代 主張 い 一方 AI 用い 企業 手法 企業 知
得 ば 様 模 構築 利益 得 う 企業 出 能性 一
懸念 人や機械 簡単 真似 い手法 考案 要
い
61
3 業界 注目 主 ン AI ン 企業
世界 AI ン 投資 大 背 業界 活用 期待 金融 向 AIソ
ン 提供 ン 企業 増 傾向 あ CB Insights社 ン 企業 提 供 金 融 機 関 向 ソ ン 信 用 評 価 ／ 直 接 融 資 Credit Scoring / Direct Lending 個人口 管理 Assistants / Personal Finance ➂資産管理 Quantitative / Asset Management 規 ン ン ／ 検知 Regulatory, Compliance and Fraud Detection 保険 Insurance 一般的用途／ 測 析 General Purpose / Predictive Analysis 企業金融及び 経 費 報 告 書 Business Finance and Expense Reporting 市 場 ／ 感 情 析 Market Research / Sentient Analysis 債権回 Debt Collection 9 62 以
H2O.AI社 測 析 及びSocure社 規 ン ン ／ 検知 2社
図表 14：金融 向 AIソ ン 提供 主 ン 企業 関連
出 ：CB Insights
60 https://www.forbes.com/sites/nathanvardi/2016/08/17/the-quants-are-taking-over-wall-street/#49fcec34666c
61 https://www.wired.com/2016/01/the-rise-of-the-artificially-intelligent-hedge-fund/
62 https://www.cbinsights.com/blog/ai-fintech-startup-market-map/
19 a. H2O.AI社 測 析
2011 創設 創設時 社 0xdata社 米 州 ン ン Mountain View
置 H2O.AI社 ソ ン 向 AIソ ン 提供 企業
Nexus Venture Partners社や Paxion Capital Partners社 ン 計 3,360 万 資金 調遉 い 63 社 旗艦製品 あ H2O ンソ 機械学習 術
用い 測 析 や組織内 問わ Windows Mac Linux
ソ ンや ン 機械学習 用い 測 析
行う 能 あ Java 一 様々 ン
や
64 Apache HadoopやSpark い 最 人気 高い ンソ
製品 統合 能 あ
65
図表 15： ンソ 機械学習 H2O
出 ：H2O.AI
H2O.AI社 CEO 共 創設者 あ Sri Ambati氏 H2O 企業 追 担 特定
ン 構造 捕 わ 洞察 時間 短縮 製品や
ン 構築 述 い 社 ソ ン 金融 保険 療業界 主
対象 金融 業界 主 顧客 ソ 製品 提供や従業員
行 検知 顧客 ン 向 活用 い
66
社 社 ソ ン 現在 Capital One 社や Progressive社 Kaiser社 Paypal社 Comcast社 含 Fortune 500企業 約20％ 企業 入 い いう67
63 http://techseen.com/2017/01/02/8-data-analytics-companies-2017/
64Microsoft Excel R Studio Tableau 析や HDFS S3 SQL NoSQL い ソ 接 続
65 https://www.h2o.ai/philosophy/?_ga=1.49545135.881115284.1467070271 https://www.h2o.ai/h2o/
66 https://www.h2o.ai/financial-services/
67 https://www.h2o.ai/customers/
20
b. Socure社 規 ン ン ／ 検知
2012 設立 Socure社 金融機関や電子決済 企業 e 運営企業
主 対象 SaaS software-as-a-solution 革新的 ン ン 人 ID 確 ソ ン 提供 ソ 企業 あ 社 2016 12 Flint Capital社やTwo Sigma Ventures社等
計 1,300 万 資金 獲得
68
業界 注目 い 置 社 開
特許 得済 Social Biometrics 基 SaaSソ ン ID+ 機
械学習 術 用い ン ン 新規 録又 ン 前 所 電子
電 番 ン IP 等 個人情報 Personally identifiable information：PII
抽出 信 ン ン／ ン 基 当 入力 人 あ
測 析 人 あ 真 性 合い 示 及 情報 瞬時 出 能 あ
ID+ 400 以 ソ ワ や 所氏 録 ン
得 当 個人 特定 役立 跡及び行動 関 あ ゆ 情報 精査 信
権威機関 PII情報 確 相互 比較 人 あ 決定
69
図表 16：Socure社 Social Biometrics 組
※Socure社 ソ ソ ン API形式 顧客 提供 単 基 人特定 関
間契約 前払い 人確 間件数 基 追 支払い
出 ：SlideShare
70
Socure 社 CEO Sunil Madhu 氏 多数 ／詐欺防 ソ ン 売業者
や商業事業主 対象 い 対 社 ソ ン 銀行や 行機関 大
手金融機関 主 ン 管理 ン ン 市場 詐欺防 及
び ン ン 対策 AML 市場 証 両 市場規模
米国 110億 超え いう 氏 業界 い 人特定 行うソ ン 誤検
知率 8～10対1 1人 特定 8～10人 消費者 人 あ わ
真 性 否定 稀 い Secure社 誤検知率 約 3対 1又
68 http://www.socure.com/news/fundingdec16
69http://info.socure.com/idplus?__hstc=35079294.41170a3e1a36839dc2f4450ad8c79954.1492424489748.14924244 89748.1492424489748.1&__hssc=35079294.1.1492424489749&__hsfp=2463544608&hsCtaTracking=dcee0efd- 1609-40ad-a6c9-c01a6fde15fd%7Cc84482c3-9ff6-4000-835d-d1483930ca81
70 https://www.slideshare.net/tmflannery/nyc-tech-overview-socure-by-johnny-ayers
21
2対1 い 71 筆者 社 営業担当 Zach Smith 聞い
社 う 人確 術 現在 多 ン 企業 開 い 大手金
融機関 開 組 思わ う少 時間 あ う あ
5 ン AI 活用 及 課
米大手金融機関 AI 積極的 活用 動 や 多数 ン AI ン 投資家 関心
一方 業界 AI 入 得 利益 懸念 声 多い 先述
Euromoney 調査 調査 協力 世界 金融 機関及び ン 企業 47％
AI 活用 組織 理解 い いう質問 対 否定的 見解 示 い 72
図表 17： AI 活用 伴う 組織 理解 い いう質問 回答結果
出 ：Euromoney
1 問
AI 金融 業界 最 大 脅威 懸念 い 一 術 非常
新 い 故 起 得 問 あ 2010 5 起 わ 時間 株
価 急 変 Flash Crash 73 や 2012 8 起 米 金融 引 企業 大手 Knight Capital 社 ソ ン 大規模 誤 注事件74 電子 逭
市場 引 市場 混乱 事態 生 う い 企業 先駆 革新的 AI 術
71 http://www.alleywatch.com/2016/12/this-nyc-startup-just-raised-13m-to-ensure-your-identity-is-socure/
72 http://www.euromoneythoughtleadership.com/ghostsinthemachine/
73
米国市場 2010 5 6日 生 数 間 業株30種 均 9％ 1,000 落 事件
短時間 株価 突然急落 事象 ぶ う 事件 米証 引委員会 SEC
株価 10％以 変動 5 以 続 場合 銘柄 引 強 的 停
入 い 当初 引所 散 大 注文や高速 引 引 複数 要因 事件 引 起
い 2015 自動 使 株価 操作 引 起 疑い 英国 先
物 Navinder Singh Sarao氏 逮捕
https://www.forbes.com/sites/antoinegara/2015/04/21/british-trader-navinder-sarao-arrested-over-2010-flash- crash/#401a50262e35
74 2012 8 1
日 証 引所 NYSE い Knight Capital社ソ ン
大規模 誤 注 生 4億4,000万 損失 被 社 破産寸前 追いや
22
い 早 入 う 企業 増え 中 急速 術逭歩 追い付い い い業界や規 当局 理解
い問 繁 起 能性 惧 い
2 AI 利用 対 規 問
Euromoney社 調査 大部 組織 全体 76％ 規 当局 業界 AI 術 逭歩
追い付い い い 考え い 明 既 規 AI 活用 問 十 対
応 い い 回答 割合 全体 60％ 規 改善 求 声 多い 米商品先物 引委員 会 U.S. Commodity Futures Trading Commission：US CFTC AI 用い 自動株 引 審査
金融機関 用い い ソ 機関及び米 法省 Department of Justice う 新規 Regulation on Automating Trading：RegAT 課 提案 い
75 US CFTC
共和党 ン 一人 Christopher Giancarlo氏 規 当局 う 権限
付 ば 規模企業 中心 規 ン ン 関連 担 増大 将来的 市場
ン 損 う ソ 規 当局 簡単 う いう
連邦政府機関 企業 知的 産権 侵 曾 例 作 出 US CFTC
い う 規 課 強 対 声 あ 意見 い
3 金融業界 労働構造 え 影響 問
金融業界 労働構造 AI 及 影響 懸念 声 多い Euromoney 社 調査 15 以内 現在自身 就 職 大幅 変 あ 答え 回答者 割合 全体 68％ い う
業界 声 対 業界 識者 個人 役割 一方 設定
証 行え 引専門知識 持 一部 優秀 人材 淘汰 い 意見や 自動
御 必要 時 人的 入 行う 管理者 役割 要 い 意見 出
い
76
6 終わ
日 注目 ン 米国 既 透 ン 企業 大手金融機関
積極的 組 逭 い AI 術 展 多 業種 AI 活用
誕生 い 中 金融業界 AI 活用 組 逭 い 考え
ン AI 称 確実 ン AI 時代 到来 思わ
回 い ン AI ン 直接 聞い 感 や金融業界
IT 業界 いう 類 必要 い い いう あ う 新 い 術 ン
既 産業構造 変革 新 い 長産業 経済 長 生 出 う
米国金融業界 逭 い う 感
※ 注 参考資料等 利用 作 い あ 内容 関
用性 確性 知的 産権 侵害等 一 い 執筆者及び執筆者 所属 組織
如何 保証 あ 者 内 情報 利用
損害 被 場合 執筆者及び執筆者 所属 組織 如何 任 う あ
75 http://www.cftc.gov/PressRoom/PressReleases/pr7479-16
76 http://www.euromoneythoughtleadership.com/ghostsinthemachine/
