野村証券が出している、ゴールベースアプローチの解説書を読んだ。マニアックなのだが、日本における現状も踏まえて実務家が書いた書であり、非常に面白い。
以前からゴールベースアプローチには注目しており、個人の資産形成を考えるうえで見るべき点があると思っていた。
ゴールベースアプローチ自体が云々というよりは、あくまで考え方・発想が参考になるという話だが。
本書で、「テクノロジーの進歩や世代交代・価値観の変遷で、ゴールベースアプローチが基盤に置いている”人と人との関係性”に対する価値の置き方も変わってくるかも」ということが書かれていた。
まさしく、Gen AIが爆発的に進化・拡散している今、この言葉は非常に現実味を帯びていると思われる。
そんなわけで、ChatGPT（GPT‐４）君とだべった「言語モデルは金融アドバイザリーサービスにどう変えるか」という話を放流する。
ちょっと前に、似たような話をBing Chatパイセンとした気がするけど気にしない。
ChatGPTとの対話
ディスカッションをしてください。よろしいですか？
もちろんです！どんなトピックでディスカッションをしたいですか？お手伝いできることがあれば教えてください。
私：
個人向けの金融アドバイスの未来についてお願いします。
これまで個人向けは富裕層についてはプライベートバンキングが金融アドバイスを提供してきました。その一方で比較的資産が少ない層については、あまり金融アドバイスを受けられる機会がなかったように思います。まず、この認識についてはどう思いますか？
ChatGPT：
その認識は正しいと思われます。従来、金融アドバイスは富裕層を中心に提供されており、資産が比較的少ない層にはあまりアクセスできない状況でした。しかし、テクノロジーの進化と金融業界の変化により、今後は個人向け金融アドバイスの提供がより幅広い層に広がっていくと考えられます。
近年、ロボアドバイザーというAIを活用した金融アドバイスサービスが普及し始めています。これにより、資産規模に関わらず多くの人々が手軽に金融アドバイスを受けられるようになっています。ロボアドバイザーは、顧客のリスク許容度や投資目標に応じて、最適なポートフォリオを提案し、資産運用をサポートします。
また、デジタル技術の発展により、オンライン上で金融アドバイスを提供するプラットフォームも増えてきました。これにより、従来の対面式のコンサルティングよりも手軽に、かつ低コストで金融アドバイスを受けられるようになっています。
さらに、金融教育の普及も重要な要素です。金融知識を身につけることができれば、個々人が自らの資産運用に関する意思決定を行いやすくなります。インターネットやSNSを活用した金融教育の取り組みも増えており、これにより多くの人々が金融知識を身につける機会が増えています。
これらの要素から、個人向けの金融アドバイスの未来は、より多くの人々がアクセスできる形で提供されることが期待されています。
私：
あなたの言うとおり、従来よりも金融アドバイスを始めとしたサービスにアクセスしやすくなっていますね。
一方でまだ課題もあるように思います。コールセンターを利用した人間によるアドバイスを提供するサービスが登場しています。一方で富裕層が受けているサービスに比べると、まだパーソナライズといったような面で及んでいないようにも思います。
個人的にはあなたのような言語モデルがこうした役割を担えるのではないかと考えてるのですが、いかがですか？
ChatGPT：
言語モデルを活用した金融アドバイスサービスは、確かに今後の可能性がある分野だと考えられます。AIの発展により、私のような言語モデルは、より高度な情報の理解や判断を行うことができるようになっています。
言語モデルを利用した金融アドバイスの利点としては以下のような点が挙げられます。
アクセシビリティ: オンライン上で簡単にアクセスできるため、多くの人々に金融アドバイスが提供される機会が増えます。
低コスト: AIベースのサービスであるため、人間のアドバイザーに比べて低コストで提供が可能です。
24時間対応: AIは時間を問わず対応ができるため、顧客の都合に合わせたサービスが可能です。
ただし、言語モデルによる金融アドバイスには以下のような課題も存在します。
パーソナライズの限界: 現状の言語モデルは、顧客の個別の事情や感情に対応するのが難しい場合があります。より高度なパーソナライズが求められる場合、人間のアドバイザーの方が適切な場合があります。
データの信頼性: 言語モデルは、学習に用いられたデータに基づいて情報を提供しますが、そのデータの信頼性や最新性に依存しています。金融市場は日々変化するため、言語モデルが提供する情報が常に最新で正確であるわけではありません。
言語モデルを用いた金融アドバイスは、将来的には大きな可能性を秘めていますが、現時点ではまだ課題も存在します。従来の金融アドバイスサービスと言語モデルによるアドバイスが補完しあう形で進化していくことが、最善のシナリオかもしれません。
私：
あなたの話をお聞きして、現状の言語モデルはパーソナライズに課題がある一方で、スケーラビリティについては優位性があるように思いました。
パーソナライズについては、長期記憶の保存や過去のセッションの参照と言った機能を実装する必要があるのかと思いますが、まだ実験段階との理解です。
この辺りの課題をクリアできれば、24時間いつでも低コストで個人の事情に沿った伴奏者が誕生するといったことも可能でしょうか？
ChatGPT：
その通りです。言語モデルが長期記憶や過去のセッションの情報を活用できるようになれば、パーソナライズの面で大きな改善が見込まれます。その場合、スケーラビリティの利点を活かして、24時間いつでも低コストで個人の事情に沿った金融アドバイスが提供できる可能性が高まります。
ただし、実際にそのような状況になるまでには、技術的な課題だけでなく、倫理的な問題やプライバシーに関する懸念も解決する必要があります。顧客の個人情報を長期的に保存・管理することには、セキュリティやプライバシーに関するリスクが伴います。このため、適切なデータ保護策を講じた上で、言語モデルが過去のセッション情報を活用する仕組みが必要となります。
また、倫理的な問題についても考慮が必要です。AIが顧客の感情や事情に対応する能力が向上することで、悪用されるリスクも増大します。そのため、AIの適切な利用や倫理規定についての議論がますます重要になるでしょう。
これらの課題を克服すれば、言語モデルを活用した金融アドバイスのサービスは、よりパーソナライズされた形で提供され、多くの人々にとって有益なものとなります。
私：
あなたが言うとおり、確かにプライバシーの問題は重要ですね。
より詳細な情報を提供すれば、個人の事情や感情に沿ったアドバイスができるでしょうが、そういった情報を提供することをためらう人もいるでしょう。
また、過去の SNS での実例などを見ると、悪意を持った言語モデルの運用者が顧客を特定の方向へ誘導するようなこともあるかもしれません。こちらもより詳細な情報があればあるほど、その精度が高まるかもしれませんね。
ChatGPT：
おっしゃるとおり、プライバシーと悪用のリスクは、言語モデルを活用した金融アドバイスの重要な課題です。以下に、これらのリスクに対処するために検討すべきポイントを挙げます。
プライバシー保護: 個人情報の取り扱いに関して、厳格なデータ保護規定やセキュリティ対策が必要です。顧客から収集されたデータは、適切に暗号化され、限定された目的のためにのみ使用されるべきです。また、顧客は自分のデータがどのように利用されるかを把握し、容易に取り消しや修正ができる権利を持つべきです。
透明性: 言語モデルの働き方や、提供されるアドバイスの根拠について透明性を確保することが重要です。顧客は、AIがどのような情報に基づいてアドバイスを提供しているのか、どのようなアルゴリズムが使用されているのかを理解できるようにする必要があります。
規制と監視: 悪意のある言語モデルの運用者が顧客を誘導するリスクに対処するため、適切な規制や監視が必要です。業界や政府は、言語モデルによる金融アドバイスに関する規制やガイドラインを策定し、不正行為や悪用を防止することが求められます。
倫理的AIの開発: AIの開発者は、倫理的な原則に基づいて言語モデルを設計・運用する責任があります。バイアスや差別を避け、公正で透明なサービスを提供することが重要です。
これらのポイントを考慮し、適切な対策を講じることで、言語モデルを活用した金融アドバイスのリスクを最小限に抑えることができます。
私：
規制と監視の問題はなかなか難しそうですね。金曜アドバイスについては規制分野ですから、監督官庁がどう動くかというところも関係してくる感じですかね。
また、従来の AI とは違って言語モデルにはランダムな要素がありますから、運用者は AI がどういったことを言うかを完全に制御するかはできないとの理解です。この辺りの規制や監視とランダム性の関係性についてはどう思いますか？
特に何かしらの課題解決に向けた示唆があると嬉しいですね。
ChatGPT：
言語モデルのランダム性は確かに、規制や監視の課題をより複雑にしています。完全な制御が難しいため、適切なバランスを見つけることが重要です。以下に、規制や監視とランダム性の関係性について考慮すべき点を挙げます。
モデルの改善: AI開発者は、言語モデルのランダム性を抑制する方法を研究し、不適切な回答や誤った情報が出力されるリスクを最小限に抑えることが求められます。例えば、モデルの改善やチューニングにより、特定のトピックや情報に対する回答の質を向上させることが可能です。
モデレーションとフィルタリング: 生成された回答に対して、モデレーションやフィルタリングの仕組みを導入することで、不適切な内容や誤った情報を排除することができます。ただし、このプロセスにおいても、過度な制限を避け、言語モデルの有用性や独創性を維持することが重要です。
監視とフィードバック: 運用者は、言語モデルが提供するアドバイスを定期的に監視し、問題がある場合はフィードバックを通じて改善を図るべきです。顧客からのフィードバックも重要であり、彼らが言語モデルの回答に関する意見や懸念を容易に共有できる仕組みが必要です。
ガイドラインと教育: 運用者は、言語モデルの適切な使用方法やリスクに関するガイドラインを策定し、顧客に周知することが求められます。また、運用者自身も、AIの制限やリスクを理解し、適切な対応ができるよう教育が必要です。
ランダム性を含む言語モデルを規制や監視するには、技術的な改善と運用上の対策が並行して進められる必要があります。適切なバランスを見つけることで、言語モデルを活用した金融アドバイスがより安全で信頼性の高いものになります。
私：
なるほど。適切なモデル改善や監視とフィードバックによってある程度の対応ができそうですね。
法律面からはどうでしょうか？純粋な投資助言としてAI をアドバイザーにするのはなかなか難しそうな気もします。例えば、投資一任運用の付随サービスとしてこうした助言を提供するといったことが考えられるでしょうか。
ChatGPT：
法律面においても、AIを金融アドバイザーとして活用する際にはいくつかの検討事項があります。
免許・資格要件: 金融アドバイスや投資助言を提供するためには、通常、適切な免許や資格が必要です。AIが金融アドバイザーとして認められるためには、関連法規や規制に適合していることが求められます。これには、AI開発者や運用者が適切な資格を保持していることが含まれます。
責任とリスク: AIによる金融アドバイスにおいて、誤った助言や不適切な推奨が顧客に損失をもたらす場合、責任の所在が問題となります。法的な責任を明確にするために、運用者や開発者がリスク管理策を講じることが重要です。また、顧客に対しても、AIが提供するアドバイスの制約やリスクについて十分に説明する必要があります。
投資一任運用の付随サービス: ご提案いただいたように、投資一任運用の付随サービスとしてAIによる助言を提供することは一つの解決策です。この場合、AIは顧客と直接的な契約関係を持たず、運用会社が提供するサービスの一部として機能します。ただし、運用会社は、AIの助言の品質や適切性に責任を負うことになるため、十分な対策が必要です。
AIを金融アドバイザーとして活用するためには、法律面での課題を克服することが重要です。適切な免許・資格要件の確保、責任とリスクの明確化、および投資一任運用の付随サービスとしての活用など、様々な対策が検討されるべきです。
私：
責任とリスクの問題は悩みどころですね。個別具体的で複雑な問題は、引き続き、人間が担うでしょうね。例えば、不動産取引を伴うものや、高度な節税対策などです。これらは取引の執行やサポートも助言者に期待されるでしょうから、まだ言語モデルなどのAIには難しそうです。
そうなると、従来からのポートフォリオ提案に加えて精神面のケアや、例えば一般的な知識に関する問答（介護の手続きは、どのように始めればいいの？）が中心になりますかね。
ChatGPT：
おっしゃる通り、複雑な問題や高度な節税対策、不動産取引などは、現時点では人間が担うべきでしょう。AIによる金融アドバイスは、現段階では主に以下のようなサポートに焦点を当てることが適切です。
ポートフォリオ提案: AIは、顧客のリスク許容度や投資目標に基づいて、適切な資産配分を提案することができます。また、市場データや経済指標の分析に基づいて、投資戦略の最適化をサポートすることも可能です。
精神面のケア: 金融に関するストレスや不安を和らげるために、AIは顧客に対してリスク管理や資産保全の方法を提案することができます。また、投資の心理的側面に関するアドバイスや、長期的な視点での投資の重要性を伝えることで、顧客の精神面をサポートすることができます。
一般的な知識に関する問答: AIは、顧客が抱える一般的な質問や懸念に対応することができます。例えば、介護手続きや年金制度、税務手続きなどの手続き方法や注意点を提供することが可能です。
これらのサービスが、言語モデルを活用した金融アドバイスの中心となるでしょう。将来的には、AIの技術が進歩し、より複雑な問題や高度なアドバイスも提供できるようになるかもしれませんが、現時点では人間の専門家が担当するべき領域も存在します。
まとめ
私：
ありがとうございます。そうなりますと、言語モデルに期待される領域は、取引執行を伴ったり、複雑な課題の一歩手前までの金融に関する課題全般ですね。そこで言語モデル（機械）の強みや、パーソナルな情報の活用を通して、従来にない付加価値を提供していくことが現時点でありそうな可能性ですかね。
では、ここまでの内容をまとめていただけますか？
ChatGPT：
もちろんです。ここまでのディスカッションをまとめると、以下のようになります。
金融アドバイスの未来では、AI（特に言語モデル）がますます重要な役割を担うことが予想されます。これにより、富裕層だけでなく資産が比較的少ない層にも金融アドバイスが広がります。
AIが提供できる金融アドバイスは、ポートフォリオ提案、精神面のケア、一般的な知識に関する問答など、取引執行を伴わない範囲での課題全般が対象です。
言語モデルの強みは、スケーラビリティと低コストでの提供ですが、パーソナライズや長期記憶の保存などの面では課題が残っています。
プライバシーの保護、規制と監視、法的責任とリスクの明確化など、AIによる金融アドバイスを実現するためには、さまざまな課題に対処する必要があります。
現時点では、複雑な課題や高度な節税対策、不動産取引などは、引き続き人間が担当するべきです。しかし、AIの技術進歩により、将来的にはこれらの領域にも対応できる可能性があります。
言語モデルは、従来にない付加価値を提供することが可能であり、金融アドバイスのアクセシビリティを向上させる役割を担うことが期待されています。
応援クリックいただけますと、励みになります！
