金融機関は生成AIの導入を急ピッチで進めていますが、必ずしも前進しているとは限りません。調査の迅速化、よりスマートな自動化、優れたサービスといった期待は明確であるものの、責任ある形で生成AIをスケールさせることは依然として難題です。銀行には、レガシーインフラ、分断されたAIスタック、複雑化するモデル、そして監督が義務である規制環境といった、特有の制約があります。
では、リーダーたちはどのようにしてPoCからスケーラブルな本番運用へと移行しているのでしょうか？不正検知、マネーロンダリング対策（AML）(英語)、顧客確認（KYC）（英語）といった重要業務において、正確性、透明性、コスト効率を備えた生成AIシステムをいかに構築、展開するのでしょうか。
この記事では、戦略と技術をつなぎ、人の関与を維持しつつ、コンプライアンスや管理性を損なうことなく多様な銀行環境に適応する、本番運用可能なアーキテクチャーを通じて、実際に機能する生成AIのスケーラビリティーとは何かをご紹介します。
銀行業界における新たな生成AIの展望
機会とリスク
銀行は、ATMからモバイルバンキングに至るまで、数十年にわたって技術導入の最前線に立ってきました。しかし生成AIは、これまでとは異なる能力とリスクの転換点を意味します。
これまでの「データを分析するツール」から、「自律的に推論し、行動を起こすシステム」への移行が進んでいます
－ NVIDIA（英語） 金融サービス担当グローバル副社長、 Malcolm DeMayo氏
この進化は、顧客エンゲージメント、意思決定、ビジネスモデルを根本から変えつつあります。たとえば、Capital Oneの「Chat Concierge」（英語）は、AIが単なる取引支援を超え、顧客体験全体を統合的に導く事例として挙げられます。しかし、こうした可能性の裏には、スピード感を持って進めながらも、信頼を損なわないというプレッシャーが伴います。
AIファクトリーとソブリンAIの台頭
NVIDIAのGTC Parisでの発表を引用し、マルコム氏は「AIファクトリー」という概念を紹介しました。これは、従来の静的なデータセンターから、価値を能動的に創出するインテリジェントシステムへの転換を意味します。しかし金融サービス分野においてこの実現を目指すには、主権性、コンプライアンス、セキュリティーを慎重に考慮する必要があります。
BNPパリバCTOのJean-Michel Garcia氏が強調するように、責任あるソブリンAIインフラは、次の3つの基本的な柱の上に構築されるべきです：
- 独立性と信頼性のあるインフラ：主権性とレジリエンスを維持するためには、インフラのコントロールが極めて重要です。組織は、AIをどこで、どのように実行するかを自ら選択できる必要があり、パブリッククラウド、プライベートクラウド、専用環境のいずれであっても、特定のベンダーや管轄地域に過度に依存すべきではありません
- パブリッククラウド、プライベートクラウド、専用環境を含むすべてのクラウド環境におけるエンドツーエンドのデータ保護：AIが「どこにでも存在する」ことが前提となる今、データは取り込みから出力まで一貫して保護されなければなりません。そのためには、暗号化、厳格なアクセス制御、全環境における監視が求められ、プライバシー、セキュリティー、コンプライアンスを確保する必要があります
- 規制および倫理基準に準拠した信頼性の高いモデル：モデルは、本番運用に求められる精度を満たしつつ、金融規制および倫理的AIの原則に則って動作する必要があります。そのためには、バイアス検出、説明可能性、トレーサビリティーが必要で、すべての判断を理解、検証、監査できる状態にする必要があります
戦略と実行の整合：Dataikuが果たす役割
現在の金融機関が直面する重要な問いは、「生成AIの構想をいかにして実際のシステムへと落とし込むか」です。その答えは、ガバナンスと柔軟性を備えたプラットフォームによって、ビジネスの優先事項とエンジニアリングの実行を建築的に結びつけることにあります。
非常に難しいバランスを取ろうとしているのです――一貫性とガバナンスのある環境が必要でありながらも、既存のレガシーシステム、多様なモデルベンダー、ハイブリッド環境とも接続できる必要があります
－ Dataiku 金融サービス部門 グローバルソリューションディレクター、John McCambridge
要点は？生成AIは、長年企業が抱えてきた複雑さを解消するのではなく、むしろ適応性とスケーラビリティーを備えた設計の必要性を高めるのです。
生成AIは新しく感じられるかもしれませんが、その背景にある企業の課題はおなじみのものです。これらの問題の本質を突き詰めれば、それは銀行が何十年にもわたって向き合ってきた課題と同じです。違いは何か？それはスケールの大きさ、複雑性、そしてモデルの進化スピードです。
具体的なソリューション：AMLエージェントアシスタントの設計図
これらの考えを統合した本番運用可能なソリューションが、生成AIを活用したAMLエージェントアシスタント（英語）です。このAMLアシスタントは、DataikuとNVIDIAの共同開発によって実現されたもので、エージェントシステムが監査性や管理性を損なうことなく、人による調査業務をいかに強化できるかを示しています。本ソリューションは以下の技術で構築されています：
- 最適化されたファウンデーションモデルをホスティングするNVIDIA NIM™（英語）
- タスクやツール間でのエージェントのフローをオーケストレーションするDataiku LLMメッシュ
- クロスファンクショナルなチームがソリューションを構築、監視、拡張できるよう、ビジュアルおよびコードベースのインターフェースを提供
重要なのは、このエージェントベースのシステムが調査担当者を置き換えるものではないという点です。ジョンの言葉を借りれば、「人間の担当者は引き続き中心的な役割を担い、その意思決定能力は大幅に強化され、より効率的に、本質的な判断を下せるようになります。」
仕組み
AMLエージェントアシスタントは、調査担当者のワークフローに自然に組み込まれ、アラートの評価に必要な時間と労力を大幅に削減するよう設計されています。プロセスは、特定の条件によるトリガーまたは定期スケジュールにより、システムがAMLアラートを受信するところから始まります。
マスターエージェントが調査全体をオーケストレーションし、各サブエージェントに特化した調査タスクを委任します。これらのサブエージェントは、最新のAIファウンデーションモデルに対応したNVIDIA NIMマイクロサービスを活用し、Dataiku LLMメッシュによってオーケストレーションされています。以下の機能を持ちます：
- アラートに関連する顧客プロファイル、取引履歴、過去の対応記録といった社内データセットを横断的に検索する
- グラフベースのエンティティ探索を実行し、口座、関係者、取引間の関係を可視化して、不審な関連性を浮き彫りにする
- 異常な発見や警戒すべき兆候（レッドフラッグ）を含む詳細なリスクサマリーを生成し、さらなる調査に向けた次のアクションを提案します
- 調査担当者が確認、最終化できるよう、疑わしい取引に関する報告書（SAR）の各セクションを下書きとして生成します
すべての出力結果は、Dataiku内の構造化された調査用ダッシュボードに統合されます。このダッシュボードには以下が含まれます：
- 各アラートに対する自動生成された概要サマリー
- 関連するリスクスコアや口座番号、取引IDなどの主要識別子
- エンティティ間の関係性を文脈に沿って調査できるインタラクティブなグラフ可視化機能
- 同一のエージェントロジックに接続されたコンテキスト対応型チャットインターフェースにより、追加の質問やオンデマンドの分析が可能になります
情報収集と構造化という最も時間を要する作業を自動化することで、調査担当者は解釈、意思決定、案件解決に集中できるようになります。
なぜ重要か
規制のある環境で生成AIを導入するには、スピードと信頼性、透明性、そして実業務フローとの整合性のバランスを取る必要があります。この設計図は、金融サービスにおける生成AIの重要な要件をいくつか満たしています：
- Human-on-the-loop設計により、説明責任とコンプライアンスが確保されます。このシステムは、人間の調査担当者を代替するのではなく、その能力を補完するものです。すべての出力は確認、編集、監査が可能であり、調査のスループットを損なうことなくコンプライアンス要件を満たすことができます
- 既存の調査プロセスを反映したエージェントロジックは、AMLチームがすでに実施している業務――複数の情報源からの収集、相互参照、結論に向けた検証――の流れに沿っており、導入の障壁を下げ、直感的な操作を可能にします。この馴染みのある構造により、導入の障壁が低減され、システムは直感的に使用できます
- Dataikuのビジュアルおよびコードベースのツールにより、柔軟かつ部門横断型の開発とガバナンスが実現され、技術チームと業務アナリストの双方が共同でシステムの構築、監視、改善を行うことが可能になります
- DataikuのTrace Explorer（英語）を活用することで、エージェントの各ステップ（使用されたツール、各処理に要した時間、関連コストなど）をすべて記録し、AIの意思決定を透明化します。これにより、ガバナンス、最適化、規制対応のレポーティングに活用できる明確で監査可能な記録が得られます
その結果として、AMLからスタートし、不正検知やKYCなどにも拡張可能な、スケーラブルかつコンプライアンス対応、柔軟性を備えた生成AI導入フレームワークが実現されます。
AMLを超えて：再利用可能でスケーラブルなアーキテクチャー
このAMLアシスタントは、ほんの始まりにすぎません。マルコム氏は「これらのNIMマイクロサービスは、他の自動化設計図にも迅速に再展開できるレゴブロックのようなものです」と述べています。重要なのはここです――この設計図の強みは、AMLのユースケースそのものではなく、そのアーキテクチャー設計にあります。
同じモジュール型アプローチ――Dataiku LLMメッシュ、NVIDIA NIM、エージェントのオーケストレーション、ハイブリッドなモデルルーティング、ビジュアルプロンプトを用いれば、不正検知、KYC、顧客オンボーディング、保険金の優先順位付けなどにも対応可能です。金融サービスにおいて、生成AIを責任を持って、効率的に、スケーラブルに導入する方法を模索しているのであれば、この設計図が現実的な解答となります。DataikuとNVIDIAを活用すれば、人間の関与を維持しつつ、自信を持ってスケールを図り、生成AIの構想を確かな価値へと転換することができます。
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原文：Scaling GenAI in Financial Services With Dataiku and NVIDIA