RevolutのAI戦略バンキングへの賭け：1つのモデルで詐欺が64.7%減少

Revolutは、ほとんどの銀行がまだホワイトボードでスケッチしている段階のものを実際に構築しました。フィンテック大手の独自AI基盤モデルPRAGMAは、孤立したタスクを自動化するだけでなく、朝のコーヒーの取引から投資ポートフォリオまで、顧客の金融ライフの全貌を理解し、その統合された視点を用いてすべての機能において同時に賢明な意思決定を行います。これは銀行におけるAI戦略に対する根本的に異なるアプローチであり、その背後にある数値は無視できません。

主なポイント

• PRAGMAはRevolutの独自AI基盤モデルで、2,500万人のユーザーとの400億件のイベントおよび相互作用で学習され、現在7,000万人以上の顧客にサービスを提供しています。
• このモデルにより、不正検出が64.7%向上し、信用リスク予測が16%、商品推奨が41%改善されました。
• 200台のNVIDIA H100 GPUによって稼働するPRAGMAは単一の共有モデルとして動作し、ある機能での改善が他のすべての機能のパフォーマンス向上につながります。
• RevolutのAIアシスタントは、人間の関与なしに顧客サポートリクエストの75%を処理します。
• Revolutのエージェント型AIシステムであるAIRは、現在英国の顧客向けに提供されており、サブスクリプション管理、予算管理、旅行手配などに利用できます。

RevolutがPRAGMAを発表：バンキングのための統合AIモデル

ほとんどの金融機関は、何十年もの間ソフトウェアに取り組んできたのと同じ方法でAIに取り組んでいます。つまり、不正対策用のツール、信用スコアリング用のツール、顧客サービス用のツールを個別に追加し、それらが最終的にお互いに連携することを期待するというものです。Revolutはこれとは逆の方向に進みました。PRAGMAは、2,500万人のユーザーからの400億件のイベントおよび相互作用で学習された単一の基盤モデルであり、金融行動を断片的ではなく包括的に理解するように設計されています。

PRAGMAが取り込むデータの範囲こそが、構造的な違いを生み出しています。これは、取引、アプリおよびウェブサイトの使用状況、トレーディングおよび投資活動、請求書の支払い、サブスクリプションの行動、顧客サポートとのやり取りをすべて一つの接続されたシステムに統合します。このデータの広範さは、狭義のタスク特化型ツールでは再現できないレベルの行動コンテキストをモデルに提供します。

技術インフラとスケーラビリティ

その規模でモデルを運用するには、強力なハードウェアが必要です。PRAGMAは200台のNVIDIA H100 GPUによって稼動しており、このインフラによりRevolutはAIスタックを分断することなく、2023年の3,800万人から現在では7,000万人以上にユーザー数を成長させることができました。これは単なる技術的な成果ではなく、戦略的な成果です。ユーザーベースがほぼ倍増してもモデルを統一された状態に保つことは、知能が希釈されるのではなく複合的に強化されることを意味します。

PRAGMAによるパフォーマンスの向上

Revolutが報告する結果は注目に値するほど具体的です。PRAGMAは不正検出を64.7%向上させました。これは、世界的に数十億ドル規模のコストがかかる金融犯罪業界において極めて重要な数字です。信用面では、リスク予測のパフォーマンスが16%向上し、これがRevolutが融資商品を正確に価格設定し提供できる能力に直接影響を与えます。商品推奨の有効性は41%向上し、顧客は自身の金融行動に実際に関連性の高いオファーを目にする可能性が高まりました。

ここで分析的に重要なのは、各改善の大きさだけでなく、その背後にあるメカニズムです。これらの利益はすべて単一のアルゴリズムおよびデータパイプラインから生まれています。モデルが不正パターンの理解を深めると、その学習は信用リスクの評価方法にも反映されます。商品推奨のための行動シグナルの認識精度が上がると、同じシグナルが不正検出の精度も高めます。モデルは機能横断的に並行して学習し、経済および行動トレンドの変化に適応します。これが複合的な知能であり、分断されたAIスタックでは再現できない構造的優位性です。

エージェント型AIツールと顧客サポートの自動化

顧客サポートリクエストのAI処理

PRAGMAはRevolutの顧客サービス運営の原動力でもあります。そのAIアシスタントは現在、人間の介入なしにサポートリクエストの75%を処理しています。複数の市場で7,000万人以上のユーザーにサービスを提供するプラットフォームにとって、これは大きな運用上の転換であり、5年前の不器用なチャットボットから自動金融サポートがどれだけ進化したかを示す信号です。

英国顧客向けAIRの導入

より将来を見据えた開発はAIR（AI by Revolut）です。これは同社初の顧客向けエージェント型AIシステムです。現在英国の顧客に提供されているAIRは、質問への回答を超えて行動を起こすことができます。サブスクリプションの管理、紛失カードのキャンセル、予算管理の支援、さらには旅行の手配まで行います。これは意味のある一歩です。情報を提示するだけでなく、AIが現実世界の結果を伴って顧客のために行動します。

消費者金融におけるエージェント型AIはまだ比較的新しい領域であり、Revolutが最初に英国でAIRをlaunchしたという決定は、慎重なロールアウトを示唆しています。より広範な展開の前に、規制された一つの市場で自律的な金融アクションをテストしているのです。

Revolutの統合AIアーキテクチャの戦略的影響

クロスファンクショナルな学習を可能にする単一共有モデル

Revolutが行った戦略的な賭けは、単一の共有モデルが時間とともに最高級の専門ツールの集合体を凌駕するというものです。その論理は妥当です。すべての改善が同じモデルにフィードバックされるため、システムはすべての機能において同時に賢くなります。不正検出の改良は不正対策チーム内に留まらず、信用、推奨、顧客体験全体に波及します。

俊敏性とパーソナライゼーションにおける競争優位性

依然としてポイントソリューションで継ぎ接ぎされたレガシーシステムを運用している大手既存銀行にとって、このアーキテクチャのギャップを埋めることは genuinely 困難です。Revolutの統合スタックにより、複数の分断されたモデルとデータパイプライン間で更新を調整する必要がある機関よりも、変化する顧客行動や新たな不正パターンに迅速に対応できます。

業界へのより広範な含意は、AIアーキテクチャが単なる運用効率化ツールではなく、戦略的な堀（moat）になりつつあるということです。統合されたデータとモデルインフラに投資する銀行およびフィンテック企業は、大規模なパーソナライズされたサービスを提供し、金融アプリがユーザーに対して実際に行うことを再定義しうるエージェント型機能を構築する上で有利な立場にあります。RevolutのPRAGMAは、統合モデルアプローチが機能するという具体的な証明点を提供しており、そのパフォーマンス指標は競合他社が無視しにくいベンチマークとなっています。

よくある質問

PRAGMAとは何ですか？また、どのように機能しますか？

PRAGMAは、2,500万人のユーザーからの400億件のイベントおよび相互作用で学習されたRevolutの独自AI基盤モデルです。各機能を個別に処理するのではなく、取引、アプリの使用状況、投資、顧客サポートからのデータを包括的に統合し、金融行動を全体として理解します。

PRAGMAはRevolutのバンキングサービスをどのように改善しましたか？

PRAGMAにより、不正検出が64.7%、信用リスク予測が16%、商品推奨が41%改善されました。すべての利益が単一の共有モデルから生まれるため、ある領域での改善が同時に他のすべての機能のパフォーマンスを強化します。

AIRとは何ですか？また、どのような機能を提供しますか？

AIR（AI by Revolut）は、同社初の顧客向けエージェント型AIシステムで、現在英国の顧客に提供されています。これは自律的にサブスクリプションを管理し、予算管理を支援し、紛失カードをキャンセルし、ユーザーに代わって旅行手配を行うことができます。

RevolutのAI戦略は従来の銀行のAIアプローチとどのように異なりますか？

従来の銀行は通常、各タスクごとに別々のモデルとデータパイプラインを持つ分断されたAIスタックを運用しています。Revolutは単一の統合基盤モデルを使用しており、これは知能がすべての機能にわたって複合的に強化されることを意味します。不正検出からの学習が信用リスク予測を改善し、その逆もまた同様です。これにより、孤立したツールでは再現できない構造的優位性を得ています。

本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによって審査されました。