Riverbed調査により、金融サービス業界の意思決定者の92%がデータ品質の向上がAI成功に不可欠であることに同意していることが判明

オブザーバビリティ向けAIOpsのリーダーであるRiverbedは、グローバル調査「AI時代におけるIT運用の未来」から金融サービス業界の調査結果を発表しました。この調査は、金融サービスセクター全体におけるAI準備状況のレベルを検証しています。結果は、組織がAIの野心から現実世界への影響へと移行する中で、実装ギャップが拡大していることを浮き彫りにしています。金融サービスの意思決定者のほぼ全員(92%)がデータ品質の向上がAIの成功に不可欠であることに同意している一方で、進捗は不均一なままです。AIイニシアチブの企業全体への完全展開を達成しているのはわずか12%で、62%は依然としてパイロット段階または開発段階にあり、世界で最も規制が厳しくリスクに敏感な業界の1つにおいてAIを運用化する際の課題を浮き彫りにしています。

Fintechの詳細はこちら : Kristin Kanders氏(Plynk App マーケティング&エンゲージメント責任者)とのグローバルフィンテックインタビュー

金融サービスのインフォグラフィックはこちらからご覧ください: riverbed.com/aiops-survey25/

しかし、金融サービスセクターは引き続きAIとAIOpsの価値に対する強い信頼を示しており、89%の組織がAIOps投資からの投資収益率が期待を満たしているか上回っていると報告しており、規律ある価値主導型の技術採用という業界の評判を強化しています。回答者のほぼ3分の2(62%)も、AI戦略に対して高い信頼を表明しています。しかし、この楽観論にもかかわらず、金融サービス組織は引き続きAI実装ギャップの影響を受けています。業務の最適化、コンプライアンスの強化、リスクの軽減、優れたデジタル体験の提供といった高まる圧力の中で、この業界はデータの準備状況、業務の複雑さ、パイロットイニシアチブを超えてAIを拡張する能力によってますます制約を受けています。

「金融サービス組織は、最も洗練され規律あるAI採用者の一つであり、私たちの調査では、彼らがすでに高い収益率を達成していることが示されています」と、RiverbedのChief Marketing OfficerであるJim Gargan氏は述べています。「しかし、このセクターは、厳格な規制監視、ダウンタイムへのゼロトレランス、データ精度への重要なニーズなど、独自の圧力の下で運営されています。明らかなのは、成功がITの簡素化、オブザーバビリティツールとベンダーの統合、データ品質の向上、OpenTelemetryのようなオープン標準の採用、そしてネットワークとアプリケーションのパフォーマンスが大規模なAIをサポートできることを確保することに依存しているということです。Riverbedでは、世界最大級の金融サービス組織がこのギャップを埋め、AIの野心を運用上の現実に変えることを積極的に支援しています。」

AIの野心が運用上の現実と出会う

金融サービス機関にとって、AIの成功は実験だけで定義されるものではなく、運用準備状況に依存しています。調査によると、AI戦略を運用化する準備が完全に整っていると感じている金融サービス組織はわずか40%です。データは最も重要な制約であり続けており、組織のすべてのデータの正確性と完全性に完全に自信を持っているのはわずか43%で、調査対象となったすべての業界の中で最も低い信頼レベルです。

重要なことに、このセクターは何が危機に瀕しているかを理解しています。金融サービスの回答者の92%が、データ品質の向上がAIの成功に不可欠であることに同意しており、これはすべての業界の中で最も高い割合です。これは、信頼できる高品質なデータがなければ、AIイニシアチブが概念実証から本番環境への移行に苦労することへの深い認識を反映しています。

運用の複雑さが簡素化への推進力となる

これらのデータ課題は、IT環境の複雑さによってさらに悪化しています。デジタルサービス、リアルタイム取引、増加するAIワークロードをサポートするため、金融サービス組織は断片化されたツールセットを蓄積しており、可視性を制限し、意思決定を遅らせています。現在、ITチームは平均して9つの異なるベンダーから13のオブザーバビリティツールを使用しており、アプリケーション、ネットワーク、ユーザー体験全体にわたって盲点を生み出しています。

その結果、このセクターの組織の96%がIT運用全体でツールとベンダーを積極的に統合しており、95%が統合オブザーバビリティプラットフォームが運用上の問題の特定と解決を容易にすると同意しています。特に注目すべきは、95%がこの統合の一環として新しいベンダーを検討しており、これは調査対象となったすべての業界の中で最も高いレベルであり、リスクを軽減し、統合を改善し、大規模なAIをサポートできるプラットフォームを支持して、長年の技術関係を再考する意欲を示しています。

ユニファイドコミュニケーションのパフォーマンスがビジネスクリティカルになる

金融サービスが顧客エンゲージメントと内部ワークフローのデジタル化を続ける中、ユニファイドコミュニケーション(UC)ツールのパフォーマンスがビジネスクリティカルになっています。従業員は現在、勤務時間の41%をUCツールの使用に費やしており、ほぼ3分の2が効果的に業務を遂行するために不可欠だと述べています。しかし、パフォーマンスは依然として一貫していません。金融サービス組織のわずか47%がUCのパフォーマンスに非常に満足しており、44%がビデオ通話、メッセージングプラットフォーム、コラボレーティブワークスペース全体で定期的な問題を報告しています。

これらの課題は、重要な運用上の制約を生み出します。UC関連の問題はすべてのITチケットの16%を占め、解決に平均41分かかり、5件に1件近くのチケットは1時間以上を必要としています。応答性と可用性が顧客の信頼に直接影響するセクターにおいて、限られた可視性と高いサポート需要は、生産性と体験を妨げ続けています。

OpenTelemetryが大規模なオブザーバビリティを支える

断片化された可視性を克服し、AI 駆動の運用をサポートするために、金融サービス組織はますますオープンで標準化されたオブザーバビリティフレームワークに目を向けています。OpenTelemetryは、アプリケーション、インフラストラクチャ、ユーザー体験全体にわたる一貫したデータ収集と相関を可能にすることで、複雑で規制された環境における信頼できるAIの前提条件として重要な役割を果たしています。

心強いことに、調査は金融サービス組織がOpenTelemetryの採用ですべてのセクターをリードしていることを示しており、92%がすでにフレームワークを活用しています。回答者のほぼ全員(96%)が、クロスドメイン相関がオブザーバビリティ戦略に不可欠であると述べており、99%がOpenTelemetryがベンダーロックインを削減し、柔軟性を高めることに同意しています。重要なことに、97%がAI 駆動の自動化などの将来のイニシアチブの基盤と見なしており、長期的なAIスケーラビリティの実現要因としての役割を強化しています。

AIデータの移動とネットワークパフォーマンスが中心舞台に

AIイニシアチブが成熟するにつれて、注目はモデルからそれらを支えるデータの移動にシフトしています。金融サービス組織は、調査対象となった他のどのセクターよりもAIデータの移動を重要視しており、94%が全体的なAI戦略にとって重要と見なし、37%がAIの設計と実行方法の基盤として重要かつ基本的であると述べています。

AIデータがパブリッククラウド、エッジ、コロケーション環境に分散するにつれて、ネットワークパフォーマンスとセキュリティが決定的な成功要因として浮上し、回答者の81%が不可欠として引用しており、これはすべての業界の中で最も高い割合です。今後を見据えて、金融サービス組織の76%が2028年までにAIデータリポジトリ戦略を確立する計画であり、イノベーションとコンプライアンスおよび制御のバランスをとるガバナンスされた高性能アーキテクチャの必要性を強調しています。

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