CitiはGenerative AI（生成AI）を活用し、データ駆動の意思決定を実現している。この技術は、エージェントアシスト、マニュアルタスクの自動化、内部検索エンジンの作成の3つの分野に適用されている。エージェントアシストでは、大規模な言語モデルを使用してコールセンターエージェントに顧客情報の要約を提供する。マニュアルタスクの自動化では、リスクやコントロールに関する文書の要約や検索を支援し、内部検索エンジンの作成では、データ駆動の洞察を容易にするためにデータを一元化している。
しかし、CitiはGenerative AIを顧客サポートに使用することにはまだ高いリスクがあると判断している。Generative AIの特性上、正確さが求められる場面で問題が発生する可能性があり、顧客との信頼構築が重要な銀行業界では、顧客とのインタラクションに問題が生じることは許容できない。そのため、Citiは顧客とのコミュニケーションにGenerative AIを使用するリスクを避けている。
CitiはGenerative AIの導入により内部の変革も実現している。Generative AIプロジェクトは銀行内のタスクフォースによって審査され、責任ある実行が確保されている。また、クラウドリソースの使用やオープンソースモデルの採用など、従来のインフラストラクチャに対する見直しも行っている。MicrosoftもGenerative AIの課題に取り組んでおり、進展が見られている。
【ニュース解説】
Citi銀行がGenerative AI（生成AI）を活用していることが話題となっています。この技術は、データ駆動の意思決定を実現し、銀行業務の効率化と顧客サービスの向上に貢献しています。具体的には、エージェントアシスト、マニュアルタスクの自動化、内部検索エンジンの作成の3つの分野での応用が挙げられます。
エージェントアシストでは、大規模な言語モデルを用いて、コールセンターのエージェントが顧客情報を要約したり、会話中に情報を素早く見つけ出すことを支援します。マニュアルタスクの自動化では、リスクやコントロールに関する文書を読み解き、要約することで、従業員が必要な文書を迅速に見つけることができます。内部検索エンジンの作成では、データを一元化し、従業員がデータ駆動の洞察を容易に得られるようにしています。
しかし、CitiはGenerative AIを顧客サポートの外部向けチャットボットとして使用することには慎重な姿勢を示しています。Generative AIは「ハルシネーション」と呼ばれる特性を持ち、創造的なアイデアを提供する場面では有用ですが、正確性が求められる場面では問題を引き起こす可能性があります。銀行業界では、顧客との信頼関係が極めて重要であり、顧客とのインタラクションにおいて問題が生じるリスクを避けるため、現時点では外部向けの使用を控えています。
CitiはGenerative AIの導入によって内部の変革も実現しており、銀行内のタスクフォースがプロジェクトを審査し、責任ある実行を確保しています。また、クラウドリソースの使用やオープンソースモデルの採用など、インフラストラクチャに対する見直しも行っています。
この動きは、銀行業界におけるデジタルトランスフォーメーションの一環として注目されています。Generative AIの活用は、業務の効率化だけでなく、顧客体験の向上にも寄与する可能性があります。しかし、顧客との信頼関係を損なうリスクを避けるためには、技術の適用に際して慎重な判断が求められます。将来的には、技術の成熟とともに、外部向けの応用も検討されるかもしれませんが、その際には、顧客の安全と信頼を最優先に考慮する必要があります。
また、MicrosoftがGenerative AIの課題に取り組んでいることも明らかにされており、技術の進化によって、より正確で信頼性の高いAIの実現が期待されています。このような取り組みは、Generative AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを最小限に抑えるために重要です。
from Citi exec: Generative AI is transformative in banking, but risky for customer support.
