入門 AIと金融の未来 (PHPビジネス新書)

AIと金融に、どのような未来がやって来ると予測されるのか、QA方式で判り易く説明しています。先ず、AIの活用のためには、ビックデータが必要になります。ビックデータを集めることが出来る、例えば、Google、amazon、アップル、Face book、アリババ、テンセントといった世界的規模のプラットフォーム・カンパニーは、インターネットなどからの個人情報を得て、個人像を「プロファイリング」しています。個人情報としては、年齢、学歴、職業などの他に、電子マネーの決済履歴、公共料金の支払い履歴、ネットショッピングでの購入履歴、シェアリング・エコノミー・サービスでの評価、保有金融資産、SNSなどでの交流関係、趣味、嗜好や生活での行動等が利用されています。例えば金融機関は「プロファイリング」に基づいて、個人の「信用スコアリング」として数値化することで融資審査が省力化出来ます。また保険会社は、これまで統計的手法を用いて保険条件を設定する「平均値の世界」から、個人の正確な「プロファイリング」を利用することで、個人ごとに個別の保険料を設定することが出来ます。中国は「リープフロッグ現象」によって、AI技術の進歩は目覚ましく、日本や欧州の先進国を跳び超えて、米国と肩を並べるレベルに達しています。コンピュータサイエンス学科の世界ランキングでは、中国の清華大学が1位で、世界100位までに、中国の17の大学がランクインしています。一方、日本の大学ではAIに不可欠なデータサイエンスへの対応が遅れています。但し、こうした個人情報を国家が完全に把握するということは、プライバシーの侵害にとどまらず、反体制派の弾圧等の危険もはらんでいます。AIは「デｲープラーニング」で自主学習すると言っても、人間が与えたデータを学習するだけです。新しい状況が生じた場合には、それが過去のデータと非常に近い場合には何とか対応出来ますが、人間のように柔軟には対応出来ません。その意味ではAIの認識能力は人間のレベルには遠く及ばないと著者は考えています。AIの活用が広がるにつれて、人間でなければ出来ない仕事の中で、価値が高まるものがあると著者は考えています。そうあってほしいところですが、2040〜2045年にシンギュラリテｲーに到達するだろうという別の専門家の予測があります。