AI がウォール街を席巻: ヘッジファンドが ChatGPT を導入、銀行が「軍拡競争」を開始

出典: ザ・ペーパー

記者: 呉天儀 インターン: 劉子丹

· ウォール街は、主に ChatGPT などの最新の人気ツールを研究しており、十分な財務情報を提供することで、このマシンがオプションの値付けを合理的に行ったり、投資ポートフォリオを構築したり、企業ニュースを分析したりする能力のレベルに到達できることを期待しています。

AI に最も熱心な銀行の求人の約 40% は、データ エンジニア、クオンツ、ガバナンス職などの AI 関連の採用でした。

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

億万長者の投資家ウォーレン・バフェット氏を含む多くの人は、複雑なAIシステムの導入に熱中しているのは、今後起こるリスクの前兆だと考えている。

金融界ではAI革命が進んでいます。

ヘッジファンドはChatGPTを導入して重労働を行っており、ドイツ銀行は人工知能（AI）を使用して顧客のポートフォリオをスキャンし、INGはAIを使用して潜在的な債務不履行者を選別しています。モルガン・スタンレーは、安全で管理された環境でAI技術を実験していると述べた。同時に、JPモルガン・チェースは広範囲にわたってAI人材を吸収しており、どのライバルよりも多くの関連求人を提供している。

「大変な仕事、疲れる仕事」はAIに任せる

実際、AI は信用リスクを計算する機械学習アルゴリズムなど、ウォール街のさまざまなタスクで長い間使用されてきました。現段階で、ウォール街は ChatGPT をベースにした最新の人気ツールを検討しており、十分な財務情報を提供することで、このマシンがオプションの価格を合理的に設定し、投資ポートフォリオを構築し、企業ニュースを分析できるレベルに到達できることを期待しています。金融実務者は、ニュース、レポート、評価などの大量の金融テキスト データを処理する必要があり、さらに詳細なプログラム コードの作成も必要ですが、AI が徐々にその役割を引き継ぎつつあります。

5月31日のブルームバーグの報道によると、一部のヘッジファンド会社は、市場調査のレビュー、基本的なコード記述、ファンドのパフォーマンス概要などの一般的なタスクを処理するために生成型AIが使用されており、すべてのタスクはAIによって消化され、完了されるだろうと述べた。

システマティック・クオンツ・ヘッジファンド、キャンベル・アンド・カンパニーのケビン・コール最高経営責任者（CEO）は、同社のクオンツが内部調査レポートを要約するために大きな言語モデルを使用していることを明らかにした。 Kevin 氏は、AI はコード補完、編集、エラーチェックにおいて非常に強力であると述べました。ただし、人間の従業員が介入することはあります。現在の生成インテリジェンス ツールは、人間の日常的な投資方法を変えることができる段階にはまだ達していません。

6月1日のブルームバーグの報道によると、ゴールドマン・サックス・グループやINGグループなどのAI事業立ち上げを支援する企業エイゲン・テクノロジーズは、2023年第1四半期に銀行からの問い合わせが同時期と比べて5倍に増加したと発表した。去年。

コンサルティング会社エビデントの CEO 兼共同創設者である Alexandra Mousavizadeh 氏によると、2022 年 11 月の ChatGPT の開始により、「取締役会、CEO、銀行のリーダーシップなど、全員がこれがゲームチェンジャーであるという認識をさらに高めることができるでしょう。」彼女はこの状況を「AI軍拡競争」と表現した。

ドイツ銀行は、国際的なプライベートバンキングの顧客が特定の資産に過剰投資していないかを分析し、個々の顧客に適切なファンド、債券、または株式をマッチングするためにディープラーニング技術を導入しています。法規制の遵守を条件として、人間のアドバイザーが AI によって生成された推奨事項を顧客に提供します。

「人工知能と人間の知能を組み合わせるこの方法がとても気に入っています」とドイツ プライベート バンク インターナショナルのデータ ソリューション グローバル責任者キルステンアン ブレムケ氏は述べています。

JPモルガンも同様の計画を立てている。事情に詳しい関係者によると、同社は5月に投資家が特定の銘柄を選択できるようにするChatGPTのようなサービスの特許を申請しており、このプロジェクトはまだ初期段階にあるという。

BNP パリバはチャットボットを使用して顧客の質問に答え、AI を使用して詐欺やマネーロンダリングを検出および防止しています。ソシエテ ジェネラルは、AI の計算能力を利用して資本市場における潜在的な不正行為をスキャンしています。

モルガン・スタンレーは今年4月、AI技術を利用してFRBの情報をタカ派かハト派に分類することで金融政策の方向性を探ることを目的としたモデルの特許を申請したと発表した。

3月21日、ウォール街の投資銀行ゴールドマン・サックスの最高情報責任者マルコ・アルジェンティ氏は、社内の開発者が生成AIを使ってプログラミングを始めていると語った。 「このテクノロジーはまだ初期段階にあります。すべての重要な作業をすぐに AI に引き渡すつもりはありませんが、優先事項は、AI の可能性を実際に試して理解することです。」アルジェンティ氏はため息をつきました。これは、約 40 年間で最も大きな混乱の 1 つであり、おそらくインターネット、アプリ、クラウド コンピューティングと同等です。」

リスクとセキュリティの問題

しかし、この傾向により、金融 AI の透明性と有効性に対する懸念が生じています。億万長者の投資家ウォーレン・バフェット氏を含む多くの人は、高度なAIシステムの導入に対する熱意を、今後起こるリスクの前兆とみなしている。

銀行家には、信頼できない情報に基づいて取引を行わないという受託者責任があります。ニューヨークの法律事務所フリードマン・カプラン・ザイラー・アデルマン・アンド・ロビンズのパートナー、アン・ボーモント氏は、AI応用が拡大する中でそれが問題になっていると語る。 「質問が何であるか分からないまま AI を使用して質問に答える場合、投資家や規制当局に自分の仕事を果たしたことをどのように証明できますか?」

今年4月、韓国のサムスン電子は従業員がChatGPTを利用して機密データを漏洩するという3件の事件にさらされた。同社の従業員は、自社のシステムのプログラムコードをChatGPTにアップロードし、AIにエラーの修正とプログラムコードの改善を依頼し、会議の議事録をChatGPTに入力してAIにキーの並べ替えを指示した結果、工場のパフォーマンスや生産高などの機密データが流出した。 GPT モデルのトレーニング データの一部。

Broadcom Consulting Research Institute の首席アナリスト、Wang Pengbo 氏はかつて、金融関係者による ChatGPT の使用は、たとえユーザーが無意識であっても、個人情報やデータの漏洩を引き起こす可能性があると指摘しました。

また、GPT-4にしろ他の大型言語モデルにしろ、時折無から情報を生み出したり、情報を捏造したりするAI「幻覚(Hallucination)」の問題があります。アナリストが ChatGPT を使用して調査レポートを作成した場合、その内容は非常に信頼できるものであるように見えますが、そのレポートが誤って誤った情報を発信し、上場企業にとって悪いニュースや強気のニュースになった場合、非常に深刻な結果を引き起こす可能性があります。

さらに、AI モデルはインターネットから直接情報トレーニング データを取得しますが、これには著作権で保護された作品が含まれる可能性があります。金融情報を提供する銀行や通信社にとって、この動きは著作権侵害とみなされ、企業の評判を傷つける可能性がある。

「金融業界は厳しく規制された業界であり、個人情報や関連するビジネスデータには特に敏感だ」とWang Pengbo氏は、金融機関がChatGPT製品を利用する際には、まず制御可能な範囲を評価し、予防措置を講じる必要があると述べた。

コンサルティング会社マッキンゼーのパートナー、カルロ・ジョヴィン氏は、銀行や保険会社と協力する際、知的財産の考慮事項、不確実な規制環境、AIの「幻覚」やその他のリスクを考慮してリスクの枠組みを再設計していると述べた。

Campbell & Co の Cole 氏によると、同社は社内でオープンソース モデルを実験しており、処理能力は ChatGPT ほどではないものの、システム全体をローカルに展開して実行できるという利点があります。カー氏は「このようなツールによる侵害のリスクについては細心の注意を払う必要がある」と述べた。

高い開発コストと運用コスト

銀行業界は近年、テクノロジーを有利に活用することに慣れており、データサイエンティスト、機械学習の専門家、さらには天体物理学者を採用しています。現在、こうした投資は実を結び始めています。

バンク・オブ・アメリカのブライアン・モイニハン最高経営責任者（CEO）は4月、AIは「多大な恩恵」をもたらし、人員削減に役立つ可能性があるが、注意も必要だと述べた。

バークレイズはまだ金融AIの「真剣な研究」段階にある。 CSヴェンカタクリシュナン最高経営責任者（CEO）は会見で、AIツールを全社に導入するには「何年も」かかるだろうと語った。

研究ベースの AI 企業、Eigen の CEO、ルイス・リュー氏は、AI の開発コストと運用コストが高く、複雑な財務書類の処理にはクラウド コンピューティングのコストが多額にかかると指摘しました。 「これらの大規模な言語モデルは非常に扱いにくいです。より具体的にする必要があり、おそらくユースケースにより適した、より小さく微調整されたモデルを使用する必要があります。」

マッキンゼーのジョバンニ氏は業界の現状について、「われわれは今、誇大広告サイクルの真っただ中にいるが、業界がいかに急速に発展しているかがわかるだろう。一部の銀行はこの目標を本当に達成するには何が必要かを認識し始めているが、多くの銀行はそうではない」と語った。同時に、企業は従業員を訓練し、より多くの専門家を雇用しながら、AIが本当に役立つ分野を特定し、上級管理職とロードマップを作成する必要があると同氏は指摘した。

業界における人材の新たな変化

コンサルティング会社エビデントの最新データによると、AIに最も熱心な銀行の求人の約40％は、データエンジニア、クオンツアナリスト、ガバナンス職などのAI関連の採用となっている。 JPモルガンは人材探しを主導しており、データによると同銀行は2月から4月にかけて世界中でAI関連の求人を3,651件掲載しており、これはライバルのシティグループとほぼ同数、ドイツ銀行の2倍である。

ボストンにあるマン・グループの子会社、マン・ヌメリック社の最高経営責任者グレッグ・ボンド氏は、「デジタル・ワークフォース」とは、技術的な専門知識は持たないが創造性があり、適切な質問ができる従業員のための「デジタル・ワークフォース」であると考えている。機会。ボンド氏は、「既存の研究スタッフや技術スタッフが増えることになるが、最終的にはイノベーションプロセス自体を自動化できれば、それは良いことだろう」と語った。