AIの波は様々な業界を変革し続けており、台湾の金融分野は正式に「AIエージェント」の時代に入りました。今月5日、富邦金融ホールディングスはマイクロソフト台湾と提携し、台湾金融業界初となるCopilot Studioハッカソンを開催しました。このイベントでは、ローコードツールを用いて、従業員がAIエージェントアプリケーションを自主的に開発することを奨励しました。このイベントには、金融ホールディングスとその子会社から21チーム、65名の従業員が参加し、受動的なアシスタントから能動的なエージェントへと進化する金融AIの革新的な可能性を示しました。
AIアシスタントからAIエージェントへ
富邦金融ホールディングのゼネラルマネージャー、ハン・ウェイティン氏は、世界経済フォーラム（WEF）が今年5月に発表した「チーフエコノミスト展望」によると、エコノミストのほぼ半数が2025年までにAIがビジネスに破壊的な影響を及ぼすと考えていると述べた。
このハッカソンでは、昨年の M365 Copilot の応用を継続しただけでなく、Copilot Studio もさらに導入され、AI は単なるパーソナル アシスタントから、特定のタスクを積極的に完了して部門のニーズに応えることができるエージェントへと進化しました。
マイクロソフト台湾のエンタープライズビジネスグループゼネラルマネージャー、李倩氏は、Copilot Studioが世界中で16万社以上の企業に導入されていることを指摘しました。ローコードプラットフォームを通じて、企業はコンテキストベースのAIエージェントを迅速に構築でき、インテリジェントな顧客サービスから自動運用、リスク検知まで、幅広いアプリケーションに対応できます。金融業界にとって、これはAIツールがもはや単なる補助ツールではなく、サービスと業務の中核に直接統合されることを意味します。
Copilot Studio 実用アプリケーション
Copilot Studio は、カスタム ナレッジ ソース、カスタマイズされた回答、Power Automate プロセスを組み合わせて、指定されたプラットフォームに展開し、企業がビジネス プロセスをさらに最適化できるようにします。
Fubonは2023年からMicrosoft M365 Copilot Previewベータプログラムに参加しており、これまでに数千のライセンスを輸入し、30%以上が積極的に利用しています。社内調査によると、従業員の大半はCopilotによって週に3分から5時間の作業時間が短縮されたと回答しており、中にはXNUMX時間以上短縮したという回答者もいます。Copilot Studioの導入は、AIが「サポートツール」から「エージェントの役割」へと進化したことを象徴しています。
多様で創造的なトピックがAIの可能性を示す
参加チームは、それぞれの部門のニーズに基づいて、それぞれの問題点に対する具体的な解決策を提案しました。
• 富邦証券は、ユーザーが自然言語入力を使用してカスタマイズされた投資アドバイスを得ることができる「AI自動テーマ別投資ポートフォリオ生成」を開発しました。
• 台北富邦銀行は、新入社員の健康診断報告書内の構造化されていないスキャン文書の問題を解決するために AI ツールを開発しました。
• 富邦生命保険は、請求審査の効率化を支援するために、新しい種類の手術を自律的に学習できる AI を設計しました。
• 金融持株会社の ESG チームは、持続可能なプロジェクト管理に注力し、AI による電子メールの自動化と部門間のタスクを通じてコラボレーションの効率を向上させています。
これらのソリューションは、金融サービスにおける革新的な考え方を示すだけでなく、AI がすでに専門的なシナリオで実用的な価値を提供できることも実証しています。
金融業界向けAIエコシステムの構築
富邦は過去23年間で7回の生成AIハッカソンを開催し、9以上のチーム提案を生み出し、XNUMXのアプリケーションサービスのインキュベーションに成功しました。今年XNUMX月には、生命保険、銀行、損害保険、証券、投資信託などの子会社を結集し、「生成AIアプリケーション推進チーム」を結成し、業界横断的な連携を加速させています。また、XNUMX月には、革新的なテクノロジーのマッチングイベントである第XNUMX回富邦テックデーを開催し、革新的な企業を招き、実用的な金融AIアプリケーションの開発に協力してもらいます。
オピニオン：AIは本格化しつつあるが、挑戦は始まったばかりだ
富邦とマイクロソフトの提携は、金融業界の従業員がAIエージェントを自ら「訓練」できるだけでなく、台湾の金融業界が実験段階から大規模応用へと移行したことを示すものでもあります。しかし、AIを真に実用化するには、データガバナンス、プライバシーコンプライアンス、部門間の連携など、依然として克服すべき課題が残っています。
AIエージェントサービスが金融業界の日常業務における「新たな同僚」となり得るかどうかは、ツールそのものだけでなく、企業文化やプロセスの再構築にもかかっています。
