ＡＩを金融ビジネスに実装する
- 本の紹介
- スタートアップ企業はもとより、既存金融機関がＡＩを知り、導入するための基礎知識、戦略、フレームワーク、方策を偏りなく具体的に解説し、社内で議論すべき論点を整理。
目次
まえがき
なぜ本書を執筆したのか
誰がこの本を読むべきか
倫理的AIはなぜ必要なのか
本書を通して学べること
本書の構成
第１章 知能とは
恐怖，そしてマインドセットの衝突
説明できないことを説明したいという欲求
人を超える機械？
テクノロジーによる倫理的行動を数学を使って
コーディングできるのか？
AIは宗教的信念を排除するか
機械知能と人間知能
脳と心
本章のキーポイント
第２章 人工知能の分類法
AI，AIトライブ（族），およびAI手法の定義
人工知能技術：概要
AIの他の主なサブセット
取締役会が尋ねるべき質問の例
本章のキーポイント
第３章 人工知能に必要な前提条件
データの類型
データインフラストラクチャ
データ準備と保管
データ戦略の実装原則
クラウド技術とAI-as-a-Service（サービスとしてのAI）
計算リソース／ハードウェア
取締役会が尋ねるべき質問例
本章のキーポイント
第４章 AIの現在―進化，発展と投資
テクノロジーの成熟サイクル
AI進化の波
広報活動目的でのAIへの投資
ベンチャーキャピタル（VC）とコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）
AI企業への投資に際してのデューデリジェンス
AI企業の概況
AIフィンテックのエコシステム
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は死んだ？
加速する変革
計算処理能力への投資
AIを活用した投資
産学AI研究
AI開発における政府の役割
取締役会が尋ねるべき質問例
本章のキーポイント
第５章 コーポレートガバナンスとAI活用
AIガバナンスの５つの重要な側面
AI倫理の原則
説明責任
AIの安全性
バイアス：データは忘れない
プライバシー
アイデンティティ，認証とAI
情報戦争
独占禁止法と競争法
AIの経済的影響
規制，原理原則とガイドライン
企業のAI倫理委員会
ノーモア・ブラックボックス：説明可能なAI
アルゴリズム間の共謀
協調的なAIガバナンスの地政学
欧州委員会のAI包括規制案
AIリスクの管理
汎用人工知能（AGI）
取締役会が尋ねるべき質問例
本章のキーポイント
第６章 取締役会による監視とAIの採用
取締役会による監視
AI活用と取締役会の生産性
AIリテラシーのある取締役会
取締役会のAI取締役
AIリーダーシップ
取締役会の類型とデジタルトランスフォメーション
取締役会が尋ねるべき質問例
本章のキーポイント
第７章 ビジネスにおけるAIの戦略的採用
適応するか去るか
金融サービスにおけるAIの定義
AIについて何から着手するべきか
変化に対する社内抵抗勢力への対処法
データドリブンな事業 対 AIドリブンな事業
AIの採用：主なメリット
AIアドバイザーの選択
AI戦略
人材戦略上の考慮事項
規制設計におけるAI
研究開発センター
取締役会が尋ねるべき質問の例
本章のキーポイント
第８章 AIによる金融サービスの革新
資産運用
ウェルスマネジメント
リテールバンキング
決済
融資
保険
プライベートエクイティ
資本市場
中央銀行，規制当局，政策立案者
特殊なケース：信用組合
特殊なケース：金融包摂
取締役会が尋ねるべき質問の例
本章のキーポイント
第９章 AIアプリケーション
顧客サービス
ポートフォリオ管理
営業とマーケティング
人事
法務
リスク管理とコンプライアンス
不正防止
財務機能
情報技術（IT）インフラストラクチャ
AIプロジェクトのスケーリング（拡張）
取締役会が尋ねるべき質問の例
本章のキーポイント
第10章 未来について
金融業界はどのように信頼を取り戻せるのか
現代の金融家
利益よりもプリンシプル（原理原則）
AIは誇大広告？警戒すべし
プライバシー，アイデンティティ，データの共有と保護
データ価値戦略
ブロックチェーン，GDPR，およびデータ供給
サイバーセキュリティ
アフェクティブ・コンピューティング（感情コンピューティング）
５Gネットワーク
自社のエンジニアリング能力
時代遅れのインフラストラクチャとつぎはぎのアップグレード
バイオエンジニアリング（生体工学）：将来の顧客？
量子コンピューティング
次世代のリーダーシップ
顧客の期待：月次データ報告書
AIスーパーハブ
