楊莉明、AI がシンガポール金融サービス業をいかに向上させるかについて語る

ヤン・リミン氏は UBS シンガポール AI エクセレンスセンターを訪問した後、金融業界における AI 応用について述べました。MAS は主要な金融機関による AI エクセレンスセンター設立を推進しており、現在 30 社を超える機関が AI チームを組織しており、その一部はシンガポール由来のイノベーションをグローバル事業に展開しています。

彼女は「AI バイリンガル」人材を強調しました。データサイエンスと機械学習を理解し、かつビジネスプロセスにも精通した人材です。MAS は同時にガバナンス原則を更新し、AI Verify に加えて Project Moonshot を推し出し、生成型 AI のバイアス、エラー、および不当な評価リスクに対処しています。Pathfinder プロジェクトは、概念実証を完了した企業が同業者と経験を共有することを可能にしており、業界全体で AI エクセレンスセンターは 50 社を超えています。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

シンガポールは主要で信頼性の高い金融サービスセンターです。現在ここで事業を展開している企業の競争力向上を支援し、これによってこのセンターの発展と強化を推し進めたいと考えています。私たちが支援したい方法の一つは、人工知能（AI）の、より広く、より深い利用だと考えています。AIアプリケーションは商業目的に役立つべきだと見ています。ここでの商業目的とは、企業がより広い顧客基盤にサービスを提供したいということです。これはまた、同地域が成長していること、商業機会が存在すること、そして彼らがどのように効率的な方法でこれらの新しい成長機会をつかむのかが、推進力の一つであるからです。

金融サービス業界について、その発展を担当する機関はシンガポール金融管理局（MAS）です。MASは、これらの企業がAIを活用して競争力を強化するために支援しようとする多くのイニシアティブを開始しています。そのうちの一つは、主要な金融機関がAI卓越センターを設立することを奨励するものであり、今日訪問した機関UBSは非常に良い例です。AIを使用して業界を向上させるもう一つの重要な方法は、これらの努力で成功するのに役立つスキルを学ぶ人を増やすことです。

私たちが一貫して聞いている共通のテーマの一つは、データサイエンス、機械学習、エンジニアリングに精通したAI専門家が必要であると同時に、ビジネスプロセスに対する深い理解を持つ人も必要であるということです。彼らはドメイン、職能、顧客関係に非常に精通しています。この二つが結合するとき、企業は特別な効果を生み出します。私たちはおおよそこの種の人々をAIバイリンガル人材と呼んでいます。今日、私はそのような人たちの一部に会いました。彼らは自分たちの分野、例えばビジネスオペレーションの専門家であり、ペインポイントを知っており、改善の機会も知っており、日常の業務に適用するのに十分なAIスキルと知識を持っています。

このようにして、産業のAI使用能力を強化できると考えています。私たちはこの分野で継続して努力していきます。MASの第三の業務は、十分な規制枠組みを確保することです。そのため、彼らは金融サービス機関がAIを使用する際に従うべきガバナンス原則を発表し、業界参加者への指導を継続的に強化していきます。これらの努力はすでに良好な成果を示していると考えています。現在、シンガポールには30以上の金融機関がAIチームを持っており、その中にはハイレベルの卓越センターとして位置付けられたものもあり、シンガポールで生まれた革新を世界中のビジネスに適用しています。

私たちはこれが地元の能力を示す素晴らしい方法であり、またシンガポールAIエコシステムの継続的な発展を促進していると考えています。わかりました。>> はい。>> では、この協力関係についてお伺いしたいのですが、この協力関係はシンガポールにとってどのような意味があるのでしょうか？ご指摘の通り、国家として世界的なAIリーダーになることを目指していますが、人材面では、このような協力がシンガポール金融業界の人材育成にどのような支援をしているのでしょうか？はい、具体的な問題や機会において培養されたスキルは、教育機関だけで学習したスキルより有用だと思われます。教育は基礎を提供しますが、企業が技術を使用する際に直面する具体的な背景と問題を理解する必要があります。

顧客の視点を理解し、同僚が直面している課題を見る必要があります。したがって、実際の応用の中で培養されたスキルはより堅牢であり、長期にわたって個人の成長とともに存在することができます。これはまさに私たちが見たいと思うものです。私たちは企業が開発した真の応用が、その業務に影響を与えるのを見たいと思っています。これらのAI駆動ソリューション開発プロセスに参加している人員は異なる経験を得ることができ、同じ組織内または広くこれらのスキルを適用することができるようになります。はい、>> 大臣、規制についてご言及されましたが。

>> AIが金融サービスにおける採用が直面すると思われる規制上の課題は何ですか、また政府はこれらの課題にどのように対応するのでしょうか？>> はい、AIがもたらす懸念は異なるシナリオで類似しています。例えば、AIが提案を提示するために使用される場合、これらの提案は代価の高いエラーをもたらす可能性がありますか？または、AIが評価に使用される場合、評価が公正であるか、AIには特定の差別的慣行があるか、そしてこの状況が持続するかどうかです。したがって、これら2つのカテゴリのリスクは、金融サービスにおけるAI使用に固有のものではありません。シンガポールのアプローチは積極的なガイダンスであり、企業がまずこれらのリスクを認識することができるようにします。

私たちは国家AI戦略の第一版においてAIガバナンスフレームワークモデルを導入しました。国家AI戦略を更新する際に、生成AIがもたらす異なる関心点を考慮するため、AIガバナンスフレームワークも同時に更新しました。私たちはさらに進み、従来のAIに適用可能なテストフレームワークとソフトウェアツールキットを以前導入しており、現在、「ムーンショット・プロジェクト」（Project Moonshot）を作成しました。これは、生成AIの背景下でこれらのリスクをテストする方法、およびリスクが十分に管理されていることを確保する方法を探ることを目的としています。これらの努力は非常に重要であり、私たちは継続的に注視していきます。

私たちは単独で行動しているのではなく、実際にAIソリューションを実装している企業と協力し、提案された規制枠組みをテストする機会を与え、この分野を担当する情報通信メディア開発局（IMDA）にフィードバックを提供しており、継続的にこれらの規制枠組みを改善しています。わかりました。別の質問があります。はい、もちろんです。今後数ヶ月間で、政府と金融業界の間にさらに多くの卓越センターが設立されるでしょうか？>> これは引き続き業界全体で成長するだろうと信じています。現在、50以上のAI卓越センターがあり、私たちはあらゆる業界からのAI卓越センターを歓迎しています。

より重要なのは、彼らが行っている仕事と、彼らが開発したアプリケーションがシンガポール特定の企業を超えて、その世界的なビジネスに影響を与えることができるかどうか、そしてシンガポール全体のより広いAIエコシステムと共有できるかどうかです。一つの良い例はMASの「Pathfinder」プロジェクトです。このプロジェクトは、AIソリューション使用に興味がある企業を集め、概念実証試験に成功した企業は、学習曲線を短縮でき、これらのソリューションを実装するパートナーもより良く識別できるようになるように、他の企業と経験を共有することができます。

このようにして、エコシステムはその参加者への支援とサービスを強化し、私たちがより協調的で体系的な方法でAIの採用議題を推し進めるのを支援できると考えています。