DataRobot社は2021年11月に「金融業界におけるAI活用の重要性とDX推進の現在地」と題したメディア向け説明会を開催した。説明会では、DataRobot社による金融業界におけるAIやDXの推進事例、さらには三菱UFJ信託銀行と三井住友ファイナンス＆リースによる、それぞれでのAI活用の実態など、金融業界での取り組み内容が明かされた。また、登壇者によるディスカッションパートでは、なぜ両社は「DataRobotを選んだのか」などが語られた。本稿ではこれらをレポートしていく。進む金融業界でのAI活用 ルールベースと機械学習の組み合わせ説明会の最初に、DataRobot社の小川 幹雄氏は「DXやデジタルという言葉がたくさん使われてきていますが、ひとつのテーマにAIなどを使って終わりではなく、繰り返したり高度化したりしないといけない」と話した。DataRobotは金融業界で非常に広まっているそうだ。金融業界では商品が多様化や効率性の追求、顧客分析など、さまざまな分野でのDX推進が見込まれている。小川氏は「AIはPoC段階から、メインストリームへとフェーズが移行している」と続ける。いままでは単一のモデルのみがシンプルに動く形だった。たとえば、金融業界で言うならば「与信」の業務でのみAIを活用する、という状態だ。ただ、現在は複数のモデルを同時に実行され、制御する動きが見え始めているという。さらには、従来は業務影響が低い業務への利用が主だったものの、最近では基幹業務での利活用も増えていると話した。いま、DataRobot社が提唱しているのは「ディシジョンインテリジェンス」という言葉だ。ディシジョンインテリジェンスとは、ルールベースと機械学習を組み合わせて、高度な業務を自動化することだ。意思決定の自動化できる範囲を拡大したり、意思決定の高度化を実現したりするメリットがあるという。このディシジョンインテリジェンスは、DataRobotのツール内に「ディシジョンインテリジェンスフロー」として機能を実装している。DataRobotで作ったAIモデルと、顧客が作ったルールを組み合わせることで、説明可能で信頼できる意思決定を実現する。そして小川氏は、「海外と日本の差は、ビジネスフロー全体にAIが組み込まれているか否か」という。上記の画像は保険の引き受けでの取り組み例。日本では上記画像での「リスクモデル」の部分でAI活用が進んでいるが、海外ではリスクモデルだけでなく業務全体で活用が進んでいると話す。「AIは記入ミスを見抜くエラー修正や、初期解約やクレーム傾向の分析にも役立てられる」と同氏は続けた。そして同氏は上図（上図における右側）のなかでも、リスクを分解し、追加審査が必要なケースの場合、新しい商品を提案することによって取りこぼしを減らすことなどにも活用されている点を紹介した。DataRobotがいま目指すのは「データサイエンティストのためだけのツールではなく、ビジネスユーザーにも寄り添うツール」だ。不足する分析力はDataRobotで補う続いてhttps://ledge.ai/datarobot-finance-event-report/
