台湾専用の「金融業界向けAI脳」が年末に稼働へ 効率向上と人材育成に期待

中央社ニュース

（中央社記者蘇思云、台北25日電）台湾は初の金融業界向け大規模言語モデルを構築しており、銀行版は年末までに稼働する予定です。その能力は初級レベルの従業員に相当します。業界関係者は、このプロジェクトによって2つの大きなメリットがもたらされると予想しています。1つはモデルがより正確で効率的になることで、例えば銀行の融資案件の審査を加速できること。2つ目は金融テクノロジー（フィンテック）人材の育成を後押しすることです。

金融監督管理委員会（金管会）の指導により設立された金融科技産業連盟は先日、金融大規模言語モデル（FinLLM）プロジェクトの開始を発表しました。これは、現地の金融知識と規制当局の法規に対する理解力を備えた金融専用の大規模言語モデルを構築するもので、16の銀行がリソースと人員を投入しています。その後、政治大学金融科技研究センターと金融業界はモデルの評価メカニズムを確立し、金融業界が将来AIを導入するための重要なインフラ工程とする予定です。

金管会の彭金隆主任委員は、銀行版モデルは今年末に稼働し、次の段階では保険や証券分野にも拡大すると指摘しました。

このプロジェクトは中信フィナンシャルホールディングス（中信金）が召集人を務めています。中信金の賈景光・最高情報責任者（CIO）は、モデルのデータソースには金融研訓院の資格関連知識や現行の有効なすべての法規内容などが含まれると述べ、モデルの能力は初級レベルの銀行員のようになるとの見通しを示しました。最大の強みは、台湾の法規と現地の金融知識を最も理解しているAIモデルになる点です。

外部が注目している活用効果について、賈景光氏は「試験」を例えに説明しました。現在、銀行内部では海外製のモデルを使用していますが、実際の手法は「教科書持ち込み可（Open Book）」の試験のようなものです。AIに指定された資料から答えを探させて間違いを防ぐことはできますが、資料が膨大になると効率が低下するという問題がありました。

賈景光氏はさらに詳しく説明しました。「将来、金融大規模言語モデルができれば、知識が組み込まれた金融の脳を持つようなものです。」これは「受動的に本をめくって答えを探す」から「組み込まれた知識を能動的に活用する」ことへの進化であり、両者の効率の差は極めて大きいと述べています。

中信銀行は、将来的に各銀行はこのモデルを基礎としてアプリケーションを開発できるようになり、その中核には台湾の金融法規や業務に対する深い理解が組み込まれているため、正確性と信頼性は根本的に向上するだろうと付け加えました。例えば、融資案件においても、金融大規模言語モデルを基礎とすることで審査が加速され、回答の正確性が向上し、ひいては顧客体験の向上につながります。

また、中信銀行はもう一つの大きなメリットとして、金融業界のテクノロジー人材育成を挙げています。今回のプロジェクトには16の銀行が集まっており、参加するすべてのプロジェクト人員はモデルデータのクレンジングやトレーニングなどの核心的なプロセスに深く接することができ、これは各銀行のAI能力開発にとって非常に価値があります。

プロジェクトに参加している凱基フィナンシャルホールディングス（凱基金）も、AIは技術の導入であるだけでなく、金融サービスと組織運営モデルの全面的な転換であると述べています。グループのAI開発と「ONE KGI」ワンストップ金融サービスプラットフォームを統合し、子会社の凱基銀行と協力して、「スマート・コンプライアンス・ガバナンス」、「アジャイル・イノベーション・インキュベーション」、「人材育成の共創学習」の3つの戦略でAIの社会実装を推進しています。

凱基金は、金融大規模言語モデルの能力を通じて法規の解析とリスクモニタリングを強化し、コンプライアンス管理を受動的な審査から能動的な防御へと転換させると指摘。AIを活用して部門を越えた知識を統合し、イノベーションサービスの開発プロセスを加速させ、生成的な学習環境を構築することで、パーソナライズされた金融専門性の養成体系を確立し、AIとの協働能力を備えた金融人材を育成できると述べています。（編集：翟思嘉）1150425