入門ＡＩと金融の未来 みんなのレビュー

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読み途中。
所謂ビッグデータを活用できるAIレディな企業はまだ少なく、それはデータが整備されていないという観点もあるがそもそも個人のデータを同意を取っていない形で使用することに課題がある。

信用力スコアリングにビッグデータを活用している中国では、個人が評価を損なわない様にきちんとした振る舞いを取る様になったという。AIが社会の風紀委員として機能するとは面白い。

AI自体が人間の仕事を蝕む時代はまだ暫く来ないのではないか。まずはRPAに職を取られない様に頭を使って事業を人と推し進める力が必要なのだと思う。

デジタルティスラプター達といかに協働して速いスピード感で事を成し遂げられるかが今後の鍵だと思う。

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主にフィンテックについての話。
ページ数は多いけど、さらさら読めて、出張で乗った新幹線の中だけでほとんど読み終えた。
それにしても、日銀が2017年秋に発表した金融機関の収益性の低下について、「オーバーバンキング(銀行の数が多すぎる)」と結論づけたのはどうなんだ。それも理由の一つかもしれないけど、日銀が導入したマイナス金利政策の影響も大きいだろと(多すぎるのはもとからだし)。
なお、その解決策として大手銀行は人員削減を行っていくらしい。三大メガバンクはどこも何千人の削減と試算しているけど、それぞれの目標年度が異なっているのに合計するのはちょっと違うような気がした。
この本を読んで、「ネオバンク」や「チャレンジャーバンク」という言葉を初めて知った。新しい金融サービス事業の形態だそう。ただ正直、「チャレンジャーバンク」のほうは今までのネットバックと何が違うのか分からなかった。具体例がほしかったところ(調べてみると、欧州で流行ってるみたいだけど)。
それにしても、おサイフケータイやICカード乗車券は普及しているというのに、なぜ日本はこんなにもキャッシュレス化が進展してないんだろう。最近、QRコード決算が話題で自分もLINE Payをよく使うけど、ユーザーからしてみるとICカードでピッとやる方が楽っちゃ楽なんだよね(還元サービスが多いから使ってるけど)。
ただ、ビットコインは決算用には向いていないのだろうなとは思った。価格が高騰しすぎて、送金コストが銀行振り込みより高くなっているらしい。だいたい、電力エネルギーのムダだし、環境に全く持って優しいシステムと思えない。そこで、最近はSatoshiPayやIOTAといった、送金コストがゼロの仮想通貨もでてきたらしい。そういうのがもっと普及して、通貨として利用できるようになったらいいんだけどね(投機利用ではなく)。
通貨として利用するためには、安定性も必要だろうけど、MUFGコインというのが、取引所の売買をつうじてほぼ1円になる水準を維持するようにしてあるようで、通貨利用によさそうだなと思った(どうでもいいけど、調べてみたら「coin」なんていう特徴もなく紛らわしい名前に変わったらしい)。なお、ほぼ1円ではなく、1円と固定とすると電子マネー扱いになり、そうなると100万円超の送金が制限されてしまうらしい。知らなかった。
第9章では中国のAIについて。「BAT」という中国版GAFAみたいなのがあるらしい。Bがバイドゥで、Aがアリババ、Tがテンセントだそう。GAFAにあてはめると、検索が主力のバイドゥがGoogleに、eコマースが主力のアリババがAmazonに、SNSが主力のテンセントがFacebookにあてはまるという感じらしい。Appleにあてはまる企業が載ってないけど、しいていうなら、ファーウェイ何だろうなと思う。

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入門　AIと金融の未来　野口悠紀雄

フィンテックによってドラスティックに変わるであろう金融業界の姿を解説。
銀行におけるAIの活用の可能性に関しては、融資の審査への適用が考えられる。人間の信用力をAIのスコアリングによってはかり、どの程度の融資が可能であるのかという許容額を算出するというものである。そのスコアリングに利用されるデータは、本当にすべてのデータであり、インターネットを活用する限りにおいて、その人の信用力は常に図られ続ける。アリババグループの芝麻信用の話が出ていたが、その人の基本的なうプロフィールから、アリババグループが配信するシェアリングエコノミーの利用データまで、数多のデータからその人間の信用力を計測する。そうして算出されたデータに基づいて融資額が決まり、その結果無担保でお金を借りることが出来る。かつ、その仕組みがある故に、利用者は信用力が高くなるように行動することで
人間の質を向上させるというのである。人間の質とはなんなのかということも考えられられるが、おそらく今後の銀行業務に置ける融資審査は、少額であればAIに代行させ、巨額の融資につき、人間の判断で実行されるというモデルになるのではないか。銀行員が熱意をもって、数字に表れない企業の成長可能性に賭ける時代は終わるのだろうか。

やはり、この本での関心ごとは保険業界の変容である。保険業界の変革は2点ある。一つはテレマティクス保険、もう一つはP2P保険である。テレマティクス保険とは、今まで、自動車保険の等級制度のように、1年に1度のスパンで反映していた契約者のリスク実体に対応した保険料体系を、より細分化して、その時々によって保険料を算出するというものである。恐ろしいのは、人間の体にかかわる第一分野、第三分野である。その人の生活習慣等をリアルタイムで観察し、保険料に反映させる。東京海上日動では、あるく保険という保険商品を開発し、契約者に歩行回数によって、保険料に反映させる商品を世の中に出しているが、アリババグループの衆安保険は、契約者の血糖値データをリアルタイムで計測して保険料を算出するという。保険もアンダーライティングといって、その者のリスク実体をいわば審査する機能があるが、その様なアンダーライティングを常に行うという発想は、やはり銀行行の審査をスコアリングする発想と似ている。ライフログと呼ばれるその人間のリスクデータ、生体データ、さらにはDNAまで保険会社が把握するようになれば、それは一つの民間企業では管理していけない領域のデータとなるのではないか。かといって、政府も管理できるのかは不明であるが、その様な個人の詳細なデータを民間企業が持つ時代が来るのかもしれない。そういった意味では、保険会社は情報銀行構想とかなり親和性が高いとも思うが、そこはやはり法規制の問題が色濃くあり、なかなか埋まらない溝があると思う。
もう一つのP2P保険は、PEER TO PEERの保険ということで、フレンドシュアランスという会社が行っている、友達同士で一定額をプールして、損害金に耐えるというものである。キャタロス（巨額の損失）に関しては保険会社が担保するということで、それ以外の分はP２Pで賄うという発想は、非常にしっくりくる。というのも、人間は保険に入ることで安心してリスクに鈍感な行動をとることや、モラルリスクという不正請求をする可能性がある。社会思想におけるフリーライダーの理屈である。フリーライダーは乗り物が大きければ大きいほど表れやすいが、上記のようなP2Pでは表れにくい。実際に顔の見える友人同士でリスクをシェアするという観点では、人間がリスクを避ける傾向にあると考えられるからだ。保険という仕組みは、非常に良い仕組みであるが、悪用されるリスクもある。人がより良く生きる為の保険の仕組みであることは、保険会社も社会にとっても良いことである。

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★3.4（3.50）2018年10月発行。これを読んで思ったのは、中国の今のキャッシュレス化。最近日本も多くの会社が乱立し始めたが、使える所は限られている。これだけ日本が遅れていると、来年の東京オリンピックでは、多くの外国人が困惑するのでは・・・。それにしても、日本のAI人材の育成が欧米、中国に10年以上遅れていたとは。この本で、AIの基本的なところはわかるが、あまりにも初歩的な内容。これが読まれるといのが今の日本なんだろうな。これから日本が諸外国に追いつけるのか、疑問だが、いや、何としても追いつかねば。

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ＡＩが金融の世界をどう変えるか知りたい人におすすめ。

【概要】
●金融におけるＡＩ活用の特殊な条件
●ＡＩの基礎的な概念
●ＡＩとの関係
　金融業務、融資審査、株価予測、資産運用、保険
●中国ＡＩの実力
●日本の金融の対応

【感想】
●第１章は、著者の他書とほぼ同じ内容であり、ＡＩの基本的事項が書かれている。
●金融におけるＡＩ活用の特殊な条件は、他の業種で考える際の参考になる。それぞれの業種でＡＩどう取り込んでいくか考えなければならない。
●一方で、日本独自で頑張るには限界がある。これをどう乗り越えるか海外の動向を見極めることも重要であると思った。
●また、ＡＩの活用が遅れれば遅れるほど、日本の経済発展は低迷すると感じた。

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入門 AIと金融の未来 (PHPビジネス新書) 新書 – 2018/9/18

日本は人口減少社会であるので特化型AIを最大限活用するべきである
2018年10月2日記述

野口悠紀雄氏による著作。
2018年10月2日第1版第1刷発行

AIやビックデータを活用する社会、金融、保険は
どのような変化をもたらすのか方向性を解説している。
Q＆A方式で書かれていて読みやすい。
自分の知りたい箇所からどんどん読むと良い。
印象に残った点を列挙してみたい。
しかし中国や北欧で進むキャッシュレス化や
GAFAのような新興企業とは無縁な日本が
ここから新しい流れを生み出せるのか、あまりイメージはわかない。
ただ今起きている変化を素直な心で受け取り少しずつ始めることだろう。
ウルトラCの解決策はどこにもない。

AIに対してむやみに警戒をする必要はない。
発達しているのはあくまで特化型AI（特定の仕事について、人間と同等にあるいはそれ以上に処理することができるコンピュータ）
映画でイメージされる汎用AI（人間を超えるAI）ではない。

日本は人口減少社会であるので特化型AIを最大限活用するべきである

保険もAIの活用で個々人に最適な保険を提供できるようになる
→テレマティクス保険　ビックデータの活用が大前提

中国のキャッシュレス化の勢いは凄まじい。
アリペイやウィーチャットペイの支払いが日本でも可能になると状況が大きく変わる可能性

日本の高等教育は先端分野の専門家が少ない
日本の大学学部も伝統的な産業分野に偏っており時代の変化に対応できない

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AIに関する知識が薄い中で漠然としたビジネス活用を論じるのは危険なため手に取ってみました。
単純な用語解説にとどまらずFAQ形式でまとまっており、金融への派生がどのようになっているかを俯瞰的に捉えられました。

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AIの金融分野活用に関する幅広いトピックを一問一答形式で答えてくれる一冊。

AIを支える基礎技術から始まって、信用審査、顧客のスコアリング、テック企業の金融分野参入、株価予測、新しい保険、キャッシュレス社会の展望、仮想通貨による資金調達など、幅広いテーマが扱われていて興味深い。

発行から5年近くが経過しているので、現状は本書の内容と変わっていそう。そこは自分で知識のアップデートが必要そうで、改訂第2版を期待したいところ。

株価予測については、AI予測のベストプラクティスは誰でもハードル無しですぐに真似できるので、AIの優位性は長続きしない、という著者の見解に納得感があった。