JPMorgan Chaseは、操作全体で複雑なタスクを処理できる人工知能エージェントの 展開を開始しました。 これは、銀行のチーフ・アナリティクス・オフィサーが「根本的な再構築」と呼ぶもので、 世界初の完全AI接続金融機関を目指しています。すでに25万人の従業員が大規模言語モデルに アクセスできるこの取り組みは、プロセスの自動化や特定部門での人員削減を目的とし、 AI主導の銀行業務で競合を凌駕することを目指しています。
知っておくべきこと:
- JPMorganのLLM Suiteプラットフォームは、以前は徹夜作業が必要だった投資銀行プレゼンテーションを30秒で作成
- 銀行は従業員全員にパーソナライズされたAIアシスタントを提供し、すべてのバックオフィスプロセスを自動化し、顧客対応用のAIコンシェルジュを配備予定
- 消費者銀行業務のオペレーションスタッフは、アカウント設定、詐欺検出、トレード決済にAIシステムが人員を置き換え、5年で少なくとも10％減少する見込み
プラットフォーム開発が急速に進む
銀行は8週ごとにLLM Suiteプラットフォームを更新し、主要なビジネスラインからのデータを活用しています。 この取り組みを監督するデレク・ワルドロン氏は、システムが現在OpenAIとAnthropicのモデルを使用しているとCNBCに語りました。 プラットフォームアクセスできる25万人の従業員の半数が日常業務で使用しており、支店やコールセンターのスタッフは除外されています。
ワルドロン氏は、NvidiaのCEOとCFOに向けた5ページのプレゼンテーションを作成するようにシステムに促して技術を示しました。 システムは現在のニュース、収益データ、同業の比較を含むPowerPointのデッキを約30秒で作成しました。
銀行はまた、通常は何百ページにも及ぶ秘密合併買収メモのドラフト作成のためのAIを訓練しています。
デモンストレーションは、JPMorganが組織外の誰かにAIプラットフォームを初めて公開したものでした。 ワルドロン氏は「エージェンティックAI」と呼ぶ初期段階を示すと述べました。 これは、多段階プロセスを人間の手助けなしで処理するシステムです。
市場支配を目指す戦略的ビジョン
CEOジェイミー・ダイモン氏は、今年7月にテネシー州ナッシュビル郊外で開催された4日間のエグゼクティブ・リトリートでAIを中心テーマにしました。 出席者は労働力採用の課題や投資銀行のアプレンティスモデルの将来変更について議論しました。
JPMorganの年間180億ドルの技術予算は変革をサポートしていますが、ワルドロン氏はAIの機能と企業実装の間の「価値ギャップ」を認めました。 数千のアプリケーションを統一されたAIエコシステムに接続するプロセスには数年かかる見込みです。
競合より先にAIを導入する銀行は、業界が追いつくまで一時的に高い利益率を享受します。
その利点により、JPMorganは中規模企業向けの投資銀行サービスをターゲットとし、世界の金融市場での占有市場を拡大できます。
同銀行は、ダイモン氏が2005年にCEOに就任以来、過去10年間で7年間の記録的な利益を上げています。 世界の銀行の中で最大の時価総額を有しています。AIの成功は、米国の歴史上最も利益を上げている銀行でありながら、新たな高みに押し上げる可能性があります。
ワルドロン氏は最終目標を明らかにしました: 全従業員にパーソナライズされたAIアシスタントを提供し、 すべてのプロセスをAIエージェントによって駆動し、すべての顧客体験をAIコンシェルジュによって管理します。 JPMorganは2023年にこのビジョンに向けた構築を開始し、従業員にOpenAIモデルをLLM Suiteを通じてアクセスさせ、文書のドラフト作成や要約に企業版ChatGPTを作成しました。
労働力の変容が疑問を呼ぶ
技術は、裕福な投資家を管理するプライベートバンカーやヘッジファンドを運営するトレーダー、 フォーチュン500企業の経営陣とつながった投資銀行従業員など、直接クライアントとの関係を持つ従業員を支持しています。 ルーチンプロセスを扱う従業員は、移行の危険に直面しています。
消費者銀行部門の最高責任者は5月に投資家に、AIの導入によって5年で業務スタッフが最低でも10％減少すると伝えました。 危険域にはアカウント設定、詐欺検出、トレード決済を管理する従業員が含まれています。 ワルドロン氏によれば、従業員はレポート作成やソフトウェアアップデートから、これらのタスクを実施するAIエージェントの管理へと移行します。
大手投資銀行の1社は、シニアマネージャーに対するジュニアバンカーの比率を6対1から4対1に減らすことを議論しています。 提案の下では、ジュニアバンカーの半数はニューヨークではなく、バンガロールやブエノスアイレスのような労働コストが低い都市で働くことになります。 AI対応チームは、異なる地域での取引をシフトで処理し、1つの地域から次の地域へ業務を移します。
変更されたコスト構造は、内部議論を匿名で語る複数のウォールストリート幹部によれば、利益率を向上させます。
人件費削減が続く中でAI対応チームがより多くの取引を処理し、追加の企業を売り込むことが可能です。
勤労移転された従業員が再訓練されるのか、または単に人件費削減されるのか不明のままです。 ワルドロン氏はAIが確かに労働力構成を変えることを認めましたが、その正確な性質は未定であると述べました。
JPMorganはまもなく生成AIを顧客と直接やりとりさせることを許可します。 まずは情報抽出など限定的なアプリケーションから始め、より高度なバージョンを展開します。 これまでの自動化の波では、仕事ごとにカスタムツールが必要でしたが、 LLM Suiteはトレーダーからウェルスマネージャー、リスクオフィサーまで、すべての役割に対応できます。
業界の文脈と実施の課題
生成AIに対する楽観論が2022年後半にOpenAIがChatGPTを発表して以来、マーケットを押し上げ、 テクノロジー大手やセクターに最も近いチップメーカーが恩恵を受けました。 成長は、AIを導入する企業クライアントが生産性を向上させるか、または人員削減を通じて経費を削減するという期待に依存しています。
2023年7月のMITの報告によると、企業クライアントはAIプロジェクトで30億ドル以上の集団投資にもかかわらず、 ほぼ実質的な収益を見せていません。これは、1990年代のインターネット時代のダイナミクスに似ています。
デベボイス&プリンプトンのパートナーでAI問題について企業をコンサルティングするアヴィ・ゲッサー氏によれば、 企業クライアントはAI導入を遅らせると出遅れることを心配するようになっています。
クライアントも、適切なワークフロー実施と適切なガードレールで、ツールが何を達成できるかを認識し始めています。
主要な金融技術の用語理解
大規模な言語モデルは、大規模なデータセットのパターンを分析することで人間のようなテキストを生成します。 これらのモデルはチャットボット、コンテンツ作成ツール、分析システムを駆動します。 エージェンティックAIは、人間の監督をほとんど受けずに複雑な多段階タスクを完了できるシステムを指し、 指定された目標を達成するために決定を行い行動を起こします。
投資銀行のデッキは、銀行家がサービスを売り込むため、または潜在的な取引を分析するか、市場分析を顧客に提供するために作成するプレゼン資料です。 これらの文書は通常、広範な調査、金融モデリング、書式設定を必要とします。秘密情報覚書は、会社の買収者に向けた詳細な企業情報を概説します。 合併買収の際に売り手が財務諸表、市場分析、戦略的評価を含む何百ページにも及ぶことがあります。
終わりに
JPMorgan Chaseは317,000人の従業員の労働力全体にAIエージェントを展開し、初の完全AI接続金融機関を目指し、 プロセスを自動化し、5年で最低でも10％の業務スタッフを削減する計画の一環です。 銀行のLLM Suiteプラットフォームは8週間ごとに主要ビジネスラインのデータを追加して更新され、 すでに25万人の従業員がAIツールにアクセスでき、以前は何時間もかかっていた人間の労力を数秒で完了させることができます。 変革は高い利益率と市場拡大を約束しながら、AIシステムが人間の役割を日常プロセスで置き換える中、 移籍された労働者が再訓練を受けるか解雇されるかについての疑問が残ります。