ウェルズ・ファーゴのAIアシスタント、Google技術搭載で年間1億回のインタラクション達成へ

ウェルズファーゴの最高情報責任者（CIO）、チンタン・メータは、同銀行の生成的AIアプリケーションの活用についての見解を共有しました。特に、スマートフォン向けの仮想アシスタントアプリ「ファーゴ」は、3月のローンチ以来、2000万回のインタラクションを処理しています。「年間で約1億回のインタラクションを管理できる能力があると考えています」と、サンフランシスコでのイベントでメータは述べ、この数字は能力や会話タイプの向上に伴って増えるだろうと強調しました。

ウェルズファーゴは、AIに関する進展が注目に値します。多くの大企業がまだ概念証明の段階にある中、同銀行は迅速に進んでいます。規制上の懸念から大型銀行が慎重になる中、ウェルズファーゴは加速しています。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIプログラムに4000人の社員を登録し、バックオフィスの効率化を目指す多くの生成的AIプロジェクトをすでに稼働しています。

メータはAIインパクトツアーのイベントで講演し、企業が生成的AIアプリケーションのAIガバナンスの青写真を策定する手助けをしました。ウェルズファーゴは、資産170兆ドルを持つ米国のトップ3の銀行として、サービスの各所に大規模言語モデル（LLM）を活用しています。ファーゴは、音声またはテキストでバンキングの問い合わせにリアルタイムで回答を提供できます。現在、1回のセッションあたり平均2.7回のインタラクションを記録し、請求書の支払いや取引照会などのタスクを実行します。ファーゴはGoogle Dialogflowを基盤とし、GoogleのPaLM 2 LLMを利用していますが、機能の多様化に向けて複数のLLMを組み込む進化を続けています。「すべてに同じ大規模モデルを使う必要はありません」とメータは主張しました。

もう一つのアプリケーション「ライブシンク」は、顧客の目標設定と計画作成をサポートするもので、最近のローンチから1ヶ月でアクティブユーザーが100万人を超えました。ウェルズファーゴは、内部アプリケーション向けにMetaのLlama 2モデルなどのオープンソースLLMも取り入れています。オープンソースモデルの導入は、2022年末のOpenAIのChatGPTの人気以降遅れを見せていますが、これらのモデルは特定のユースケースにおいてよりカスタマイズとコントロールを可能にします。

銀行は、自らのAIイニシアチブを支える「タキオン」というAIプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、単一のAIモデルが支配することはなく、複数のクラウドサービスプロバイダーを利用し、異なるデータベース間のデータ転送の課題が存在するという原則に基づいて構築されています。タキオンは、新しい大規模モデルを組み込みながらパフォーマンスと堅牢性を維持できる柔軟性を持っています。モデルシャーディングやテンソルシャーディングなどの技術が訓練効率を高め、計算負担を軽減します。

今後について、メータは、画像、動画、テキストを通じてコミュニケーションを可能にするマルチモーダルLLMが重要になると述べました。彼は、ユーザーが画像をアップロードし、仮想アシスタントを介して、それに関連するサービスをシームレスに予約できる商業アプリの仮想シナリオを提供しました。現在のマルチモーダルモデルは文脈に対するかなりのテキスト入力を必要としますが、テキストを少なくして意図を理解するモデルの能力向上は重要な関心領域だと語りました。

メータは、銀行業務の基本的な価値—資本と顧客のニーズのマッチング—は安定しており、イノベーションはユーザー体験の向上に焦点を当てていると断言しました。LLMがより「エージェント的」になり、マルチモーダル入力を通じてタスクをスムーズに完了できるポテンシャルがあると述べました。

AIのガバナンスに関して、メータは各アプリケーションの目的を明確に定義する重要性を強調しました。ガバナンスの課題の大部分は解決されているものの、アプリケーションのセキュリティ、特にサイバーセキュリティや詐欺に関する懸念は根強いです。また、生成的AIの進展と分散型金融に追いついていない銀行規制への懸念も表明しました。「私たちの期待と現行の規制の間にギャップが拡大しています」と彼は述べ、規制の変更がウェルズファーゴの運営や経済戦略に大きな影響を与える可能性があることを指摘しました。

この変化に対処するため、銀行はAIモデルの結論の背後にある理由を理解することに焦点を当てた「説明可能AI」にかなりのリソースを投資しています。