AI導入の鍵は統治とデータ Hari Gopalkrishnan氏が指摘

大手金融とデータ企業の幹部が同じ場で語ったのは、AIへの投資を「技術導入」ではなく「統治とデータの規律」として捉える視点である。バンク・オブ・アメリカのHari Gopalkrishnan氏はプライバシー、バイアス、人材への影響、知的財産を含む16のリスク次元で評価すると述べ、決定論的モデルで足りる業務に高度なAIを充てることが最も高くつく失敗になり得ると警鐘を鳴らした。

S&P GlobalのSally Moore氏は自社のデータ基盤の上に、専有インテリジェンス、専門家の知見、実装支援を組み合わせることで、大手銀行の市場投入期間を約6分の1に短縮し、複数データを扱う業務の精度を約60%から98%へ引き上げたと説明した。さらに出力を元のデータや知的財産まで追跡できることを高リスク用途の前提条件に置いた。

両者の主張は、FortuneとServiceNowが今週発表したFortune AIQ 75のように、AIから測定可能な成果を出す企業を選別する動きと重なる。投資の成否を分けるのは、モデルの新しさではなく、自社データと顧客関係を生かして業務を再設計できるかどうかにかかっているとみられる。