投資銀行のAI活用事例と労働力への影響【世界の状況から見る金融業界の将来性】

最近世間を騒がせているOpenAIが開発したチャットボットプラットフォーム「ChatGPT」がメディアで取り上げられ、人工知能の可能性に注目が集まっています。
金融の世界では「AIが台頭する未来」はすでに到来しています。

1週間かけて完成させるアセスメントのレポートを、数分で完成させるAIソリューション「DDIQ」は、すでにトップ投資銀行が導入済みです。

そこで今回は、投資銀行をはじめ金融業界全般に与えるAIの影響と、金融業界の将来性を考察・解説していきます。

【目次】

1. 投資銀行業界におけるAIに関する最近の状況
2. AIは投資銀行をはじめ金融業のあらゆる可能性に対応できるのか？
3. AIの特徴と投資銀行業務の将来：Automation
4. AIが投資銀行の労働力に与える影響
5. 投資銀行におけるAIリサーチ
6. 投資銀行でのAIを駆使した対応：DDのQAに関して
7. 投資銀行の将来性とAIの可能性まとめ

投資銀行業界におけるAIに関する最近の状況

大手銀行やその他の金融機関では、信用リスクの評価、顧客との取引、不正行為の検知に機械学習ソフトウェアが使用されています。ロボアドバイザーのオンラインプラットフォームは、投資家に低コストで自動化された投資サービスを提供し、人間の介入はほとんどないそうです。

しかしこれは今に始まったことではなく1970年代から、銀行員は高速コンピュータと複雑な数式を駆使したアルゴリズム取引戦略を採用し、取引コストの削減と秒単位での取引執行を実現しました。

最近まで、アルゴリズム取引のパラメータは主に人間によって設定されていましたが、今は違います。機械そのものが投資判断に影響を与えることが増えているのです。世界最大の投資ファンド会社であるブラックロックは、上場投資信託事業において、自己学習するAIコンピューターコードへの依存度を高め、人間のストックピッカーへの依存度を下げています。

JPモルガンは、市場の変動にうまく対処するために、バイサイドの取引戦略の一部に機械学習アプリケーションを使用しています
これまで現金自動預け払い機や表計算ソフトから、チャットボット・モバイルバンキングに至るまで、テクノロジーの大きな飛躍によって、取引、貯蓄、投資がはるかに便利で手頃なものになりました。

1980年代初頭、銀行員はVAX FORTRANという1950年代にIBMが設計したコンピュータ言語で財務モデルを動かしていたそうです。

その後、VisiCalcやLotus 1-2-3のようなコンピュータによる表計算ソフトが普及し、投資銀行のアナリストにとって、使いやすいツールが増えました。このようなソフトウェアが、1980年代のレバレッジド・バイアウト・ブームの引き金になったとも言えるでしょう。

AIは投資銀行をはじめ金融業のあらゆる可能性に対応できるのか？

テクノロジーが金融、そして一般的なビジネスにもたらしたものは、驚くほど有益です。しかし、金融界がAIのような新しい技術を受け入れ続ける中で、考えるに値するシステミックリスクが存在しないとは限りません。グローバル資本主義の生命線である株式、債券、通貨の価格決定や取引において、機械がますます大きな役割を果たすようになる世界に対して、私たちは本当に準備ができているのか、今一度現状を俯瞰する必要があります。

AIの機械学習モデルは、人間が作成したデータセットに学習させることで、初めてその性能を発揮します。データに欠陥があったり、偏りがあったりすると、誤った投資判断や差別的な融資を行う可能性があります。（認知バイアス）
人間の知能の特徴の1つに、将来起こりうるシナリオを頭の中でシミュレートする能力があります。しかし、それは一般的に、私たちの経験、つまり世界について私たちが知っていると思うことに縛られています。機械が未来を予測する能力をさらに高め、人間の能力を上回ったらどうなるのでしょうか。

金融業界では、AIが主導する市場が重大なリスクをもたらすかどうかを検討する必要があると思います。もしかしたら、将来、世界の金融システムを脅かすブラックスワン現象を引き起こすかもしれません。

2008年の金融危機は、投資家の高揚感と金融イノベーションがリスク管理能力を上回った場合に何が起こるかを思い起こさせるものでした。デリバティブが、不安定なサブプライム住宅ローンと結びついて銀行のバランスシートに大きなレバレッジをかけることになることを心配した人、デフォルト（債務不履行）の増加がアメリカの住宅市場を沈没させ、世界中の市場を不安定にすると予想した人は、当時はほとんどいなかったのです。

AIを駆使した取引プログラムが、銀行員や規制当局が追いつけない、あるいは完全に理解できない取引戦略を用いて、瞬時に数兆ドルを世界中に移動させる金融世界を想像してみてください。金融市場がより効率的になるどころか、むしろ不安定になるのではないか？　すべてのAIプログラムが同じチャンスやリスクを察知し、同時に手を出し、市場を不安定にするような価格変動を引き起こすシナリオは想像に難くありません。
もし、AI投資プログラムに組み込まれた過去のデータに盲点があり、あるいは仮定に欠陥があり、それが不意の危機を生んだとしたらそのようなリスクが高まります。

「シンギュラリティ」とは、私たちが作り出した知的機械が私たちを支配するようになる瞬間のことで、AI SFの一ジャンルです。それは素晴らしいエンターテインメントですが、私はそのような破滅的な見通しを共有できるかどうかはわかりません。AIは、私たちの生活をより生産的で豊かなものにする、大きな可能性を含んでいると思われます。しかしAIで再現するのが難しい部分が、人間の知能の中には含まれているのが現状ではないでしょうか。

AIの特徴と投資銀行業務の将来：Automation

デジタル化が進む世界では、オートメーションは私たちの生活の重要な一部となっています。目覚めてから寝るまで、さまざまなプロセスが自動化されています。銀行業務も例外ではありません。投資銀行業務では、人工知能（AI）の活用が進んでいます。

AIは、トレーディング、分析、リサーチなど、従来は高度なスキルを持つ人間の専門家が行っていたプロセスの自動化や補強に活用されています。例えば、JPモルガンはAIトレーディングプログラムを採用しており、何十億もの過去の取引に機械学習を適用することで、人間のトレーダーや洗練されていないプログラムトレーディングアプリケーションを凌駕しています。最近の研究では、強化学習技術によって、自動売買戦略に反応する他の市場参加者の行動を最適化できる可能性さえあることが示唆されています。

他の銀行では、AIを使って大規模なデータセットを分析し、不正行為を示すパターンを見つけたり、コンプライアンス上のリスクの可能性を指摘したりしています。プライベートバンキングはAI導入の先陣を切っており、最近の業界調査では、ウェルスマネジメント組織におけるAIの意思決定支援ツールの導入を進めるなど、全体として金融分野においてテクノロジーの果たす役割が大きくなっていること、そしてAIがこの分野で不可欠な役割を担っていることは明らかです。

本稿では、投資銀行業務の将来と、AIがどのような役割を果たすかについて説明します。現在、若手の投資銀行員が行っている定型的な業務の多くをAIが代行する一方で、シニアバンカーはより大きな力を発揮するようになると予測されています。企業は競争力を維持するために、ジュニアバンカーを進化させ、その役割を高める必要があります。

IBDにおけるAIの機会は膨大で、現在はほぼ手つかずの状況です。グローバルトップ10の投資銀行のAI/MLリーダーが最近私たちに語ったように、投資銀行は膨大な量のデータを保有していますが、その活用を始めたばかりなのです。インターネットの普及により、金融市場のデータが誰でも広く利用できるようになった今、銀行は情報の優位性を失い、より高度な分析とAIに投資することでバリューチェーンを向上させなければなりません。

しかし、いくつかの課題を克服する必要があります。まず、銀行はインフラとツールに投資する必要があります。あるデジタル投資銀行幹部は、最大手の銀行でさえ、もはやこうした技術のすべてを社内で開発することはできず、新興のフィンテックと提携しなければならないと指摘しています。第二に、データのセキュリティとプライバシーの問題に対処する必要があります。第三に、アルゴリズムによるバイアスの問題は広く認識されています。第四に、より微妙なことですが、AIとMLシステムは監視と維持が難しくなります。

AIが投資銀行の労働力に与える影響

AIがデータ分析やパターン認識などを行うことで、現在人間が行っている定型業務の多くをAIが代替することは必至です。

例えば、AIがポートフォリオの最適化やリバランスを行ったり、市場心理の変化を監視して取引したりすることができれば、技術的には高度だが本質的には定型的な作業の必要性を減らすことができるでしょう。

経営陣から、短期的にコストを削減し、リターンを最大化するという強いプレッシャーがかかっているため、投資銀行へのAIの進出は早まる可能性が高いです。近年、投資銀行は、顧客や取引に関するデータの集計やチェックに関連する仕事を、より低コストの国へオフショア移転しています。AIが少なくとも銀行の間で主流になれば、そうした仕事も自動化されることになります。

2025年までに多くの投資銀行の仕事が消えると予想されています。しかし、データ分析やプログラミングなど、テクノロジー関連の仕事は増えると思われます。

もちろん、投資銀行の仕事の中で最も価値があり差別化できるスキルは、創造的で戦略的、そして人間関係を重視するものです。AIは顧客との信頼関係を構築したり、買収やIPOについて助言したりすることはできません。

しかし、AIはバンカーがより速く、よりスマートにチャンスをつかむための分析や洞察を提供できるのは確かです。AIはジュニアバンカーの効率を高め、銀行が優秀な人材を引き付け、維持することを支援します。

AIは長い間、意思決定に対して冷淡で感情を伴わないアプローチであると批判されてきました。投資銀行業界では、「AIがいずれ人間のマネージャーやアナリストに完全に取って代わるかもしれない」という懸念が広がっています。しかしこれは単純なデータ収集やリサーチになるのであって、実際には投資銀行のバンカーはAIに頼って企業を調査し、新たな機会を見出すものの、AIに頼りすぎるのはよくないという認識を持っています。

結局は、AIやリサーチベンダーを駆使して情報を収集してデータ分析のセットが出てきても、それをどのように加工して調理するかはここのバンカーや顧客に伝えるメッセージ次第です。そのため頭を使って資料や財務モデルを作成する必要があります。
意思決定には依然として人間が関与していることを忘れてはならないということが大事な示唆です。バンカーは意思決定をする際に、自分の判断と経験を使う必要がありますので、結局は多くの案件を経験して、AIをうまく利用しながら効率的に仕事を進めることがポイントになってくるでしょう。

投資銀行におけるAIリサーチ

投資銀行は長年にわたり、投資の調査や分析に人工知能を活用してきました。しかし、AI技術の進歩がますます進む中、銀行は投資プロセスを改善するためにAIを活用する新しい、より洗練された方法を模索し始めています。最近ではCapital IQ、Statisticaなどの情報ベンダーをうまく使って効果的に仕事を進めることが重要です。

投資銀行がAIを活用する方法の1つは、予測財務分析の分野です。銀行は、AIアルゴリズムを使って、特定の投資が将来どのようなパフォーマンスを示すかを予測しています。これにより、銀行員は、資金を投資する際に、多くの情報に基づいて意思決定を行えます。エクセルで財務モデルを組むのが主流ですが、今後はAIを駆使した財務モデリングが出てくる可能性も大いにあります。

予測分析には、いくつかの異なるAIアルゴリズムが使用されることがあります。最も一般的なものは、決定木、サポートベクターマシン、およびニューラルネットワークです。これらのアルゴリズムにはそれぞれ長所と短所があり、銀行はどのアルゴリズムが自社の特定のニーズに最も適しているかを判断する必要があります。重要なリソースなので簡単に外部には公開されないでしょうが、財務予測をしている人でAIに強い人は自分でこのような仕組みを開発することもできるでしょう。

予測分析にAIを使用することで、銀行は資金の投資先について、より多くの情報に基づいた意思決定を行えます。また過去のデータを使って、特定の投資先に関する将来の動きのパターンを見極めることができきます。この情報は、特定の証券や資産に投資するかどうかの意思決定に役立ちます。
銀行は、広範なデータ解析の分野でもAIを活用しています。AIアルゴリズムを使って大量のデータを分析し、通常では発見できないようなパターンや相関関係を発見するのです。これにより、銀行員はより多くのデータプールに基づき、より良い投資選択ができます。

投資銀行でのAIを駆使した対応：DDのQAに関して

投資銀行のM&Aチームでは、ジュニアバンカーの仕事としてDDのQA対応があります。DDのQAは買手が売り手に対してQAを行うものですが、基本的にエクセルのシートで実施されます。

案件の中でも短期間に大きな負荷がかかるDDのQAですが、最近ではAIを駆使した対応も考えられています。VDRというオンラインの資料開示のプラットフォームの中で、DDQAを入れたり、関連する資料を自動で探して買手が見られるようにしたりなど、技術が進むにつれてジュニアバンカーの負担も軽減されるようになっています。

しかし、DDのQAは定型化しにくいため（もちろん定型的な質問もあります）、AIが学習していくことで、より洗練されたQA対応になっていくと思われます。

投資銀行の将来性とAIの可能性まとめ

このように、AIは特定の作業を自動化することで、投資銀行の投資調査のスピードアップに貢献します。投資銀行は、顧客との関係構築やリスク評価など、重視すべき業務に集中できるようになります。
AIは特定のプロセスやタスクを自動化することはできますが、資本をどこに投資するか、特にビジネスや業界の将来を形作るような大きな取引の場合は、最終的には人間の判断に委ねられるのです。
AIが投資銀行のあり方を変える。AIは投資銀行の未来に大きな影響を与えるでしょう。

大量のデータを素早く処理できるAIは、銀行がより正確でタイムリーな意思決定を行うのに役立ち、定型業務を自動化できるAIは、銀行員をより複雑な業務に集中させることができるようになります。

AIを導入した銀行は、将来的に競争力を高めることができるため、投資家は取引する銀行を選ぶ際にこの点を考慮する必要があります。
銀行員は、AIがどのように機能し、どのように業務改善に活用できるかを理解することが大切です。

=================

＞投資銀行へのキャリアに関する記事

コンサルファームから投資銀行(IBD)への転職後、活躍できるコンサル・できないコンサルの違い
https://www.axc.ne.jp/media/careertips/postconsulinvestmentbank

=================

今回の記事では、投資銀行をはじめ金融業界全般に与えるAIの影響と、金融業界の将来性を考察してお伝えしました。

キャリアでお悩みの方は、ぜひアクシスコンサルティングにご相談ください。