データプラットフォームへの賭け：金融AIの取り組みが停滞する理由と勝者がスケールする方法

金融サービス企業がAIを導入するのは新しいことではありませんが、生成AIやエージェント型AIの需要は、従来のインフラの深い欠陥を露呈しています。今日の市場をリードする企業は、数年前からデータアーキテクチャの修正に着手しています。バッチ処理や断片化されたデータストアに依存している組織は遅れをとっています。

「40％以上の金融サービスがまだスプレッドシートでデータを管理しており、50％以上の企業でそのデータを生成するシステム内にデータが閉じ込められています」」とPylarinou博士は説明しています。

データがサイロに閉じ込められたままだと、AIモデルは正確な意思決定に必要なコンテキストを得られません。そのため、チームはデータのクリーニングやルーティングに手作業で多大な時間を費やすことになります。ビジネスへの影響は深刻です。データアクセスが遅いため、リアルタイムの不正検知ができず、カスタマーサービスへの対応が遅れ、大規模なコンプライアンスリスクが発生します。

多くの組織は、既存のデータレイクやワークフロー自動化ツールでAIに対応できると考えています。これらのシステムは分析と報告の目的を果たしますが、現代のAIエージェントの瞬時の要求に対応するようには構築されていません。データレイクは過去の情報を保持しますが、AIは即時のコンテキストを必要とします。

同博士は、これらのシステムは適切なデータを適切なモデルに規制に準拠して提供するという核心的な問題を解決できないと指摘しています。高度なAIをサポートするために、統一されたデータプラットフォームは以下の機能を提供する必要があります。

• 秒単位ではなくミリ秒単位でのデータへの高速アクセス

• あらゆるクエリに関連する背景情報を提供するコンテキスト検索

• 異なるレガシースキーマをまたぐサイロ横断機能

• 監査証跡を維持し、適切なアクセス制御を確保するための組み込みガバナンス

プラットフォームがオンボーディング、トランザクション、および行動シグナルからの洞察を統合すると、組織は市場の変化に即座に対応できるようになります。このシフトにより、ビジネスは事後対応型の報告から事前対応型の機械速度の意思決定へと移行します。

「データはあらゆるAIの成功の根幹です」とSisk氏は付け加えます。「強固なインフラがなければ、最高のモデルでも結果は出せません。」

レガシーシステムには、数十年にわたる異なるデータ構造が蓄積されています。これらのコアシステムを除去して置き換えることは、大規模な組織にとってほとんど現実的ではありません。代わりに、組織は異なるソース間のデータを統一する拡張レイヤーを導入する必要があります。

統一されたスキーマは文脈の重要性を理解しなければなりません。メタデータは、ユーザーがデータの目的を理解するのに役立つだけでなく、エージェントや大規模言語モデル（LLM）の意思決定に必要なコンテキストも提供します。

この統合を運営を妨げずに実現するために、リーダーは以下のことに注力すべきです。

1. 既存のシステムを完全に置き換えるのではなく、補強する

2. 人間と大規模言語モデルの両方が読み取れる共通スキーマを作成する

3. 非常に高速なデータ検索が可能な検索エンジンを優先する

この手法を適用することで、金融サービス企業はメインフレームから取引記録を抽出し、それに文脈情報を付加することができます。この強化されたデータは、不正防止と顧客行動分析のための即時の洞察を提供します。

AIモデルがより自律的になるにつれて、従来のリスク管理フレームワークは時代遅れになりつつあります。非決定論的なモデルに対して組織がルールベースの監視に頼ることはできず、信頼性はデータプラットフォームに直接組み込まれる必要があります。

「市場で最も大きなギャップは明らかにガバナンスです」と同博士は述べています。

この点は、組織があらゆる段階でログを記録する必要性を強調しています。これにより、すべてのAIアクションが監査可能かつ説明可能になります。AIモデルがどのように意思決定に至ったかを正確に証明できれば、企業は規制当局や顧客の信頼を得ることができます。ガバナンスはコンプライアンスの負担から競争上の優位性へと変化し、将来的なスケールのための基盤を構築します。

AIで成功を収めている企業は、単に優れたモデルを採用しているだけではなく、より優れた長期的なプラットフォームおよびデータアーキテクチャに関する意思決定を行っています。統一され、柔軟でリアルタイムのデータプラットフォームこそが、パイロット段階の停滞から抜け出す唯一の方法です。

データ統合、オープンスタンダード、厳格なガバナンスを優先することで、金融サービス企業はAIを安全に運用できます。まずはデータ問題の解決に焦点を当て続けなければなりません。