株式会社ココペリ(後編) フィンテックとAIの融合で金融業界はどう変わる? 【AI company】vol.4

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金融機関向けAI与信モデル「FAI(ファイ)」の開発や中小企業向け専門家相談サービス「SHARES(シェアーズ)」の運営など、「企業価値の中に、未来を見つける」という経営理念のもとで中小企業の成長支援を目的としたサービスを展開している株式会社ココペリ

今回はフィンテック業界の最近のトレンドについて聞きました。

前編はこちら
株式会社ココペリ(前編) テクノロジーを駆使して中小企業の成長を徹底支援 【AI company】 vol.4

 

「フィンテック×AI」への追い風

- ココペリさんが手がけていらっしゃるファイナンスとテクノロジーの融合は、近年「フィンテック(FinTech)」として注目されていますね。その中でも、AI活用は今まさにどの金融機関も熱い視線を注いでいる領域だと思います。

近藤 まさに当社が手掛けているのは「Fintech × AI」の領域です。先ほど申し上げたように、私自身も金融機関に勤めていましたし、当社のAIエンジニアも金融出身が多いです。

AIエンジニアのコアメンバーは東大の博士号を持っていて、かつ外資系金融機関でリスク計算を担当していました。この強みを活かして、金融業界特有の課題を当社主導で解決していきたいと考えています。

 

- 金融機関の内部で、そうした課題解決への取り組みはこれまで行われなかったのでしょうか。資本力のあるメガバンクなど、率先してAIの導入に取り組んでもおかしくないように思います。

近藤 これまで、日本の金融機関はITベンダーががっちり入っており、銀行内部は新しいテクノロジーを取り入れる様な風潮はありませんでした。今でこそ「イノベーション推進室」など企画系の部署を持つ金融機関も増えてきましたが、内部に研究開発を行う部署は創設されないのが一般的です。

法整備や法改正が頻繁で、目の前の業務に忙殺されているという事情もありますし、組織が縦割りですから、研究開発に不可欠な、横の繋がりで様々な知識を習得することが叶わないという組織的理由もあると思います。

 

- フィンテックとAIの融合は、今後、加速度的に進んでいくのでしょうか。

近藤 2年前には猫も杓子も「フィンテック」という言葉さえ使っていれば「すごいですね」と言われるような有様だったのですが、昨年くらいから金融機関がAIに関する情報を本腰を入れて集め始めるようになりました。

ここから、本当に技術力のある開発会社と、業務を理解したプロダクトのみが生き残っていく時代になると思います。

今は基本的には国の対応も含めて追い風が吹いていると思います。

金融庁主導でAPI公開など様々なオープンイノベーションの施策が進められており、AIによる口座のトランザクション与信などの環境も徐々に整いつつあると思っています。
マクロ的視点で言えばフィンテックとAIの融合は今後益々進んでいくのは必然です。ただ、金融機関では、積極的にAI導入に取り組むところとそうでないところとに二極化するかもしれません。

 

- ずばり、AI技術の発展によって金融業界はどう変わっていくでしょうか。

近藤 金融業界全体の流れとして、人員削減に進んでいるのは周知の通りです。RPAが進み、従来、銀行員が対応していた定型業務はAIが行うようになるでしょう。
定型業務を行わなくてよくなった分、銀行員は企業との案件を作っていくなど、より付加価値の高い業務を手掛けるようになります。例えば融資の領域でも、大口の融資は人が行い、小口の融資はAIが行う、そんな棲み分けができるのではないかと思います。

 

- マシンの判断で融資の可否が決まる仕組みは、企業にとってデメリットもあるのではないでしょうか。
例えば決算書情報など数字の定量評価に重きが置かれ、従来は重要視されていた、「社長の人柄」や「企業のビジョン」などといった定性評価が軽視されるなど……。

近藤 最終的な判断は人が行うので、定性的な部分が軽視されることは無いと思いますよ。
むしろ、FAIは、訂正評価も加味して企業の評価を算出しているので、より事業性評価に近くと思います。

というのも、金融機関は企業の評価を行う際、決算書などの財務データをもとに定量評価をしています。その後に、経営者の人物像やビジネスモデルなどの定性評価を行い、既出の定量評価に若干の調整をします。
当社のAI与信モデルFAIにおいて特徴的なところは、定量面と定性面の評価を同時に行うことが可能であり、「この企業は伸びそうだ」といった定性的な情報も初めから企業評価に使用することができるところです。
現状では、審査をする人はなんとなく人物傾向と財務データとの関係に気付いている、ということがあります。ある特定の髪型の人は延滞する可能性が高い、なんて噂話もある(笑)。

しかし、その結果が財務データと紐づけて正しいかどうかまではこれまで確認できていません。AIを用いることによって定量評価と定性評価が初めて紐付けられる。経営者の傾向やビジネスモデルが財務と結びつくんですよ。

 

FAIダッシュボードイメージ(ココペリ HPより)

数学と金融に強いエンジニアにはたまらない案件が待っている

- それは興味深いお話ですね。しかし、なかなか難しいプロジェクトが多いのではないでしょうか。開発の体制を教えていただけますか。

近藤 会社全体としては従業員25名程度で、そのうちAIのエンジニアは3名、JavaやPHPなどのエンジニアが7名在籍しています。
少人数ですが、金融のスペシャリスト、AIのスペシャリスト、ITのスペシャリストがおります。

 

- 社内はどのような雰囲気ですか?

近藤 それぞれの専門領域でプロフェッショナルな仕事を行いながらも同じ方向を向いていて、ひとつのプロダクトを作っているような雰囲気です。

そして、常に新しい試みを行っているので正解というものがなく、それを見つけるためにディスカッションは頻繁に行っています。個人プレイとチームワークの両方を大事にする、ひとことで言えば「大人な雰囲気」の会社です(笑)。

 

- 今後、さらに規模を拡大していく予定は?

近藤 もちろんそのつもりです。機械学習やディープラーニングなどを究めるテクノロジーカンパニーとして、かつ金融の領域で名を馳せる企業にしたいですね。
そのために現在、共に働いてくれるエンジニアを募集しています。

AIエンジニアを募集するとたくさんの応募がありますが、最低条件としては数学を理解していること、かつ金融の知識があれば言うことないです。
Pythonが書ける人であっても、私たちは数式レベルで書いていきますので、ベースに数学の知識がないと難しいでしょう。
逆にPythonが書けなくても、また、金融機関のデータを使って新しいモデルを作っていくので、金融の知識がないと数字の意味するところが理解できません。その意味では、金融業界での実務経験が欲しいですね。

 

- 数学と金融に強みを持つ人であれば、存分に能力を発揮できる環境のようですね!

近藤 はい、当社のAIエンジニアのレベルは非常に高いので、得るものは大きいと思います。かつ、金融機関のデータを使えるという特別な環境は当社ならでは。
面接にいらした方に業務を説明すると、今すぐにでもやりたいという人がいるほど、仕事は面白いと思います。

あと、まだ公言はできませんが、新たなサービスも考えています。新しく加わる仲間も含めて、みんなで世の中を変えていけるようなものが作り出せれば嬉しいですね。

 

- ありがとうございました!

 

株式会社ココペリ:https://www.kokopelli-inc.com/

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