2030年。あなたはビジネススクールの講義室にいる。金融の授業に出席している学生は、ほんのわずかだ。
出席者が少ないのは、教授の教え方や大学のランキング、科目の内容が原因ではない。金融を専攻しても就職先がないため、学生がそもそも入学していないのだ。
今日、金融、会計、経営、経済学は、就職のしやすさから、特に大学院レベルで世界中の大学の人気科目となっている。しかし、状況は変わりつつある。
コンサルティング会社Opimasによると、今後、大学がビジネス関連の学位を売り込むのはますます難しくなる。調査によると、この分野の23万件の雇用が2025年までに失われる可能性があり、「人工知能エージェント」に置き換わるという。
ロボアドバイザーは金融の未来なのか？
AIの新世代
多くの市場アナリストは、そう考えている。
調査会社Aite Groupによると、自動運用ポートフォリオへの投資は2014年から2015年にかけて210％増加した。
ウォール街ではすでにロボットが主導権を握り、何百人もの金融アナリストがソフトウェアやロボアドバイザーに置き換えられている。
オックスフォード大学の研究者2人による2013年の論文によると、米国では雇用の47％が今後20年以内に自動化される「高いリスク」にさらされており、失われる雇用の54％は金融分野になるという。
これは米国だけの現象ではない。インドの銀行も、職場へのロボット導入により、2四半期連続で従業員数が7％減少したと報告している。
これはおそらく驚くことではない。銀行・金融業界は主に情報処理を基盤としており、通帳の記帳や現金の入金といった主要業務の一部は、すでに高度にデジタル化されているからだ。
現在、銀行や金融機関は、人間が通常担っている事務処理、資産運用、アルゴリズム取引、リスク管理などの金融業務を自動化するため、人工知能（AI）を活用した新世代の技術を急速に導入している。
たとえば、JPモルガンのContract Intelligence（COIN）プログラムは、機械学習システムを基盤とし、融資書類の審査時間を短縮するとともに、融資事務のミスを減らすのに役立った。
銀行業界でAIの存在感が高まるなか、アクセンチュアは予測している。今後3年以内に、AIが銀行と顧客のやり取りの主要な手段になるという。同社の2017年の報告書によると、AIによってユーザーインターフェースがよりシンプルになり、銀行はより人間らしい顧客体験を生み出せるようになる。
たとえば、ロイヤル・バンク・オブ・スコットランドやナットウエストの顧客は、近いうちにLuvoという仮想チャットボットを介してやり取りするようになるかもしれない。
Luvoは、IBM Watsonの技術を使って設計され、人とのやり取りを理解し、そこから学習できる。最終的には、生身の従業員が不要になる。
一方、インド最大級の民間銀行の一つであるHDFCは、Evaを導入した。インド初のAI搭載銀行チャットボットであるEvaは、何千もの情報源から知識を取り込み、0.4秒未満で平易な言葉による回答を提供できる。HDFCでは、Evaが同行初の人型支店アシスタントであるIraとともに働いている。
ソフトバンクグループが製造した「NAO」人型ロボットが、2017年6月15日、フランス・パリで開催されたViva Technologyカンファレンスに展示されている。REUTERS/Benoit Tessier.Benoit Tessier/Reuters
AIは投資業界にも浸透している。多くの金融アナリストは、学習し思考する能力を備えた高度な取引機械が、いずれ今日の最先端かつ複雑な投資アルゴリズムを時代遅れに見せるだろうと述べている。
助言ボットを使えば、企業は従来の統計ツールを用いて現在の定量アナリストが評価するのに要する時間のごく一部で、取引、投資、戦略を評価できる。
銀行業界の破壊的な自動化を「Uberのような転換点」と呼んだ、バークレイズ元トップのアントニー・ジェンキンスは、予測している。テクノロジーによって、今後10年以内に世界中の銀行支店と金融サービス従業員の実に半数が不要になるという。
さようなら、人間のファンドマネージャー。
未来のフィンテック人材
大学は、金融業界の雇用市場におけるこうした技術革新に対応するため、教育課程の見直しを進めている。
スタンフォード大学とスタンフォード大学、そしてジョージタウン大学のビジネススクールは、学生に金融テクノロジーの専門家となる方法を教えるため、いわゆる「フィンテック」をMBA課程で提供する計画だ。
また、ウェールズにあるレクサム・グリンドゥル大学は、フィンテック分野で英国初の学士課程を開設すると発表した。
しかし、フィンテックは非常に新しく多様な分野であるため、学者たちは「金融テクノロジー入門」のシラバスを作るのにも苦労しており、AIのより高度なテーマとなればなおさらだ。学術教科書や専門教授の不足も課題となっている。
暴走するロボット
それでも、AIと自動化が銀行にとって本当に有益になるかどうかは、まだ明らかではない。
AIに過度に依存すれば、金融機関が多くの顧客の望む人間味を失い、逆効果になる可能性がある。
ほかにもリスクはある。ロボアドバイザーは安価で、シンプルな投資ポートフォリオの作成時間を短縮できるが、市場が不安定になると適切な予防措置を講じられないおそれがある。何千台、あるいは何百万台もの機械が猛スピードで同じことをしようとする場合は、特にそうだ。
2012年8月、ナイト・キャピタル・グループの自動株式取引システムが買い注文を乱発し、わずか45分で4億4000万ドルを失った。
トレーダーは近いうちに自動取引プログラムに置き換えられるのだろうか？
こうした適切にプログラムされた自動取引システムの性能に過度な期待を寄せると、世界の主要取引拠点に混乱を招く可能性もある。
複数の変動要因と、多次元の経済予測モデルを組み合わせ、すべての投資家に通用する単一のアルゴリズムは存在しない。それを期待すれば、金融市場にとって致命的な誤りとなるおそれがある。
ロボットが誤った判断をした場合、投資家はどのように保護されるのだろうか。米国証券取引委員会（SEC）の裁定によると、ロボアドバイザーは人間の投資顧問と同様に登録が必要だ。また、投資顧問法の規則にも従わなければならない。
しかし、人間の行動を規制するために設計された金融規制をロボットに適用するのは難しい。
投資家保護を目的とするSECの規則では、助言者は受託者責任の基準を守り、無条件に自らの利益より顧客の最善の利益を優先しなければならない。懸念を抱く米国の規制当局は、ロボットの判断や提案が論理的思考ではなくアルゴリズムによって生成される場合でも、規則に従うことが現実的なのかと問いかけている。
この難題が明確に示している事実が一つある。人間を完全に置き換えるのは難しい。ロボットが暴走したとき、あるいは暴走した場合に備えて、確認役となる生身の人間は常に必要とされるだろう。
