金融サービスが扱う膨大なデータと通信は、業界がAIから恩恵を受ける一方で、AIによる被害にさらされやすいことを意味します。
AIと量子技術（AQ）を融合させることで、高速なデータ分析が可能になり、サイバーセキュリティも大幅に向上します。金融業界にとって画期的な変化です。
AQ技術の統合には、依然として研究、人材、インフラといった基盤整備が必要であり、規制面や倫理面への注意も欠かせません。
人工知能（AI）は、大きな変化をもたらしており、金融サービス業界では他の多くの分野より速いペースで進んでいます。金融セクターは、データと通信が高密度に集積しているため、AIツールによる改善と攻撃の双方の標的になりやすい状況にあります。さらに、AIと量子技術の融合により、このセクターではいっそう大きな変革が起ころうとしています。
AQと略されるこの二つの強力な力の相乗効果は、金融の景観を塗り替え、イノベーションとセキュリティの水準を引き上げるでしょう。金融機関の株式を保有する機関投資家は、ポートフォリオにおけるリスクの低減と成長の拡大をますます求めており、量子技術とAI技術を活用することが、この上振れの余地を引き出す鍵となります。
近年、AIは過去には想像もできなかった形で金融業界に革命をもたらし始めています。機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットをリアルタイムで分析し、市場動向、リスク評価、顧客行動について、より深い洞察を提供できるようになりました。AIを活用したツールは、業務を効率化し、顧客サービスを向上させ、投資判断の精度を高めています。
金融におけるAIは大規模言語モデルだけに限られるものではありません。ナレッジグラフ、ベイズ学習、AIシミュレーション、時系列分析など、他の重要なAIツールも、広く議論されるべきものであり、金融分野の応用にとって不可欠です。こうしたAIツールについては、近いうちにさらに耳にする機会が増えるでしょう。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
AIエクセレンス・センターは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解するため、各分野のリーダーをつなぎます。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づいた対話を支援しています。
信頼できる対話の場や協働的な取り組みを通じて、同センターはパートナーが共通の理解を築き、AIの革新と活用に対する責任あるアプローチに向けて共に取り組むことを可能にしています。
サイバーセキュリティ
あらゆる技術パラダイムの転換と同様に、AIと量子の時代は課題と具体的な恩恵をもたらします。AIと量子技術は、金融セクターのサイバーセキュリティにとって大きな脅威でもあります。ハッカーはすでにAIを使って、より効果的なスピアフィッシングの手口を開発し、顧客データを含むファイルを分析し、顧客の声を模倣し、これらの偽の音声を用いて不正取引を実行しています。銀行は、外部のセキュリティ境界だけでは不十分になっているため、すべての資産を守るゼロトラスト戦略を採用しなければなりません。
金融機関はまた、強力な誤り訂正機能を備えた大規模量子コンピューターが、銀行業界の通信の基盤として使われている非対称暗号方式を破る可能性に備えています。その日はまだ数年先のことですが、HSBCをはじめとする主要銀行は、インフラ、金融資産、知的財産、顧客情報を保護するため、暗号鍵管理の近代化に向けた積極的な取り組みを進めています。具体的には、暗号の俊敏性（クリプトアジリティ）の実装や、耐量子暗号への移行などが含まれます。金融機関は、この長期にわたる複雑な移行に向けた基盤を整えるため、今日から調査プロセスに着手すべきです。
耐量子暗号への移行と並行して、金融機関は量子鍵配送の検討にも着手でき、量子時代におけるサイバーセキュリティ体制を強化できます。量子鍵配送は、量子力学の特異な性質を利用して超高度に安全な通信経路を提供し、進化するサイバー脅威の時代においても、機密性の高い金融情報の機密性と完全性を確保します。重要な資産や、多層防御が求められる回線を保護するため、耐量子暗号と組み合わせることも可能です。
AIと量子の革命がすでに到来している
今日の高速化ハードウェア、NVIDIAのグラフィックス処理装置（GPU）などは、量子インスパイア・アルゴリズムを人工知能と組み合わせ、金融機関に次のような強力な機能をもたらします。
リスク低減：リスク評価は金融業界の基盤です。量子インスパイア・アルゴリズムとAIを適用することで、市場環境やポートフォリオのリスクの評価を加速できます。これらのツールは、よく使われるモンテカルロツール――アルゴリズムによる意思決定で使われる従来型のサンプリング手法――よりも、はるかに多くの次元をシミュレーションできます。より包括的なリスク評価は、より良い意思決定とリスク管理につながります。
不正検知：不正検知は、いわば追跡者と逃亡者の駆け引きです。量子機械学習モデルは学習の質を高め、犯罪的または不正な取引をより正確に捕捉できます。これは、顧客とその資産をより強く保護し、金融機関の運用リスクを低減することにつながります。
ポートフォリオ最適化：投資の核心はポートフォリオの最適化にあります。量子インスパイア・アルゴリズムは、金融の専門家が分散投資や資産配分を最適化し、ポートフォリオのパフォーマンスと安定性を高めるのに役立ちます。その結果、顧客にとってより高いリターンとリスク管理が実現します。
これらのツールを組み合わせることで、金融機関はテールリスクをより明確に把握でき、株主資本利益率も高まります。大規模な上場金融機関の株主は、投資先企業に対してより高い水準を求めており、AQを活用した賢明なプログラムの導入は、こうした期待に応える一助となるでしょう。
AQ技術の統合には、研究、人材、インフラへの投資が必要です。また、業界はAIと量子技術を取り巻く規制面と倫理面にも注意を払わなければなりません。これには、ハイブリッド暗号環境の一部として耐量子技術を慎重に導入し、継続的なコンプライアンスを確保すること、そしてAIモデルの学習に用いるデータからバイアスを排除することが含まれます。
金融の未来に踏み出す今、量子技術とAI技術の活用はもはや任意ではなく、不可欠です。この変革の旅を率いる先駆者たちは、量子時代へと進むなかで、効率性、セキュリティ、イノベーションの新たな基準を打ち立てることになるでしょう。
