「年収1億円ですが、マイナス口座の限度額はどのくらいになりますか？」
同じ質問を銀行のチャットボットとチャットGPTに入力すると、回答の仕方は明確に異なる。銀行のチャットボットは関連商品案内や相談への接続を勧める程度であるのに対し、チャットGPTは信用スコアや勤続年数、既存のローンの有無などを追加で尋ね、予想される限度額の範囲を提示する。
チャットGPTやジェミナイなどの生成型AIの普及により、金融相談サービスに対する利用者の期待が高まっているが、銀行のチャットボットの実際の活用範囲は限られているとの評価がある。
15日、金融業界によると、主要銀行は人工知能（AI）を顧客相談サービスに適用しているが、実際のチャットボットは商品案内や業務手続き、金利照会などの定型業務を中心に運営されている。例えば、住宅ローンの可能限度やマイナス口座の限度のように個別の審査が必要な質問には、具体的な回答の代わりに関連商品説明や営業店での相談を案内することが多い。
これはAI技術の種類が異なるためである。生成型AIは外部に公開された膨大なデータを学習した巨大言語モデル（LLM）を基に動作する。報道や政府資料、公開された金融情報などを総合して質問の意図を把握し、追加の質問を続けながら回答を構成する。
一方、銀行は通常、機械学習技術を活用する。情報の範囲は銀行内部の業務規定や金融商品情報など「事前に登録されたシナリオ」に基づいて提供される。この上に、分離規制や金融消費者保護法、AI基本法などにより、内部データを外部AIモデルの学習に活用することが難しいという制約もある。
しかし、チャットGPTの情報を盲信することは危険である。実際の貸出限度や金利のように銀行内部の審査によって決定される情報は推定値に過ぎず、誤った情報を提示するハルシネーションのリスクも存在する。生成型AIは銀行のように金融規制上の説明義務や適合性原則に対する責任を負わない。
金融業界では、今後分離規制の緩和とAI技術の高度化が進めば、銀行の生成型AIの活用範囲も徐々に広がると期待されている。内部データを安全に活用しつつ、チャットGPTレベルの自然な会話能力を持つ金融AIが実現すれば、現在の限界もかなり解消されるとの見通しがある。
ある大手銀行の関係者は「銀行AIの競争力は多様な情報提供そのものよりも、情報の正確性と信頼性にある」としつつ、「チャットボットの限界を改善するために生成型AIに基づく相談サービスを構築するなど、サービスの高度化を進めている」と説明した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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