サステイナブルな銀行業務のための生成AI – 炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費の促進

「炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費を促進するためのサステイナブルな銀行業務を実現する生成AI」

はじめに

「地球は私たちの欲求に十分な資源を持っていますが、欲のためには十分ではありません。」- マハトマ・ガンジー

気候危機の拡大に直面し、個人や機関は、二酸化炭素排出を削減し、より持続可能な取り組みを採用する必要性をますます認識しています。広い顧客基盤を持つ金融中継業者である銀行は、顧客の環境意識の行動を励まし、奨励するための特異な立場にあります。生成型人工知能（AI）はデータを分析し、個別の推奨事項を提供し、関与を促進する能力を持ち、銀行が顧客の支出トランザクションからの炭素排出を削減する手助けとなる強力なツールです。

この記事では、生成型AIが銀行の顧客が環境にやさしい選択をするのを支援し、持続可能な行動を奨励するためのインセンティブを提供するいくつかの事例を探求します。さらに、これらの事例に対応する持続可能な銀行アプリケーションの構築にAmazon Web Services（AWS）のサービスを使用するためのリファレンスアーキテクチャも提供します。

I. データ分析と洞察

生成型AIは、顧客の支出履歴を包括的に分析することで、炭素排出を削減する旅を開始できます。それは、交通や食品、エネルギーなどのさまざまな炭素排出カテゴリに支出を分類することができます。これにより、顧客の支出習慣が最も重要な環境への影響を持っている場所を明確に示すことができます。

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たとえば、AIは、顧客が頻繁に利用する乗り合いサービスが炭素排出に大きく貢献していることを特定することができます。この知識を基に、銀行はキャンピングカーの共同使用、公共交通機関の利用、または電気自動車への切り替えなど、この影響を減らすための個別の推奨事項を提供することができます。

II. 個別化された推奨事項

生成型AIは、顧客の支出習慣に合わせた実施可能な推奨事項を提供することができます。これらの推奨事項は一般的なアドバイスを超えており、顧客の実際のトランザクションに根ざしています。そのため、より関連性があり、採用されやすいです。

たとえば、顧客が炭素排出量が高いと知られているレストランで外食することがよくある場合を考えてみてください。AIは、環境への影響が少ない代替の飲食オプションを提案したり、顧客に自炊の可能性を探求するよう促したりすることができます。これらの個別の提案により、個人は生活様式を大きく変えることなく、情報をもとに選択を行うことができます。

III. リアルタイムでの炭素排出量の追跡

行動に真に影響を与えるために、生成型AIは各トランザクションの炭素排出量をリアルタイムで計算することができます。これは、顧客が購入する際に、彼らの意思決定の環境への影響について即座にフィードバックを受けるということを意味します。この機能は、顧客の銀行アプリにシームレスに統合することができ、簡単にアクセスでき、行動に移しやすくなります。

たとえば、顧客が航空券を購入する際に、AIは関連する炭素排出量を計算し、トランザクションと並行して表示することができます。これにより、顧客の意識が高まるだけでなく、環境に負荷の低い代替の旅行オプションを検討するように促します。

IV. インセンティブプログラム

銀行が生成型AIを活用する最も魅力的な方法の1つは、持続可能な支出に対するインセンティブプログラムを開発することです。顧客が積極的に炭素排出量を削減したり、環境にやさしい選択をしたりする場合、報酬を獲得することができます。これらの報酬は、キャッシュバック、融資金利の引き下げ、または環境にやさしい製品やサービスの割引など、さまざまな形で提供されることがあります。

たとえば、顧客が一貫して自動車を所有せずに公共交通機関を利用する場合を考えてみてください。銀行のAIシステムは、この行動を追跡し、顧客にキャッシュバックや環境にやさしい製品やサービスの割引などの報酬を提供することができます。これにより、持続可能な行動が奨励されるだけでなく、顧客のロイヤリティも育まれます。

V. 炭素オフセットの統合

炭素排出量を削減することは重要ですが、常に完全に排除することはできません。生成型AIは炭素オフセットのオプションを提案し、顧客が炭素排出を補償することができるようにします。これらのオフセットには再生可能エネルギープロジェクトへの投資、森林再生事業への支援、その他の持続可能なイニシアチブへの資金提供などが含まれる場合があります。

銀行は、炭素オフセットのプロバイダーとシームレスに統合することで、顧客が自分の支出に関連する排出量を簡単に計算し、銀行のアプリやウェブサイトを介して直接それらを相殺することを選択できるようにすることができます。個人が自分の炭素排出に対して責任を持つ実践的な方法です。

VI. ゲーミフィケーションとエンゲージメント

持続可能な支出を魅力的で楽しいものにするため、生成AIはプロセスをゲーミフィケーション化することができます。炭素削減に関連する課題や目標を設定することで、顧客は進行するにつれてポイント、バッジ、またはその他の報酬を獲得することができます。たとえば、低い二酸化炭素排出量のマイルストーンを達成すると、追加の報酬や銀行コミュニティ内での認知が解除される可能性があります。

ゲーミフィケーションは、エコフレンドリーな行動を促進するだけでなく、顧客間で競争心や達成感を育むこともできます。これにより、エンゲージメントが向上し、持続可能性への長期的なコミットメントが生まれる可能性があります。

VII. 教育コンテンツ

顧客に自分たちの選択の環境への影響について教育することは、二酸化炭素排出量を減らす上で重要な要素です。生成AIは持続可能な生活に関する教育コンテンツを生成し、さまざまな選択が環境に与える影響やポジティブな変化を実現する方法について顧客に情報を提供することができます。

たとえば、顧客が頻繁にオンラインショッピングをする場合、AIは配送に関連する二酸化炭素排出量についての情報を提供し、エコフレンドリーな配送オプションの選択や注文の統合など、この影響を減らす方法を提案することができます。

VIII. フィードバックと進捗管理

生成AIは顧客の炭素排出量の減少に関する進捗状況を継続的にフィードバックすることができます。改善の追跡と可視化により、顧客は自分の選択のポジティブな影響を確認することができます。このフィードバックループは、顧客がエコ意識の高い決定を続けることを非常にやる気にさせることができます。

たとえば、再生可能エネルギー事業者に切り替えた顧客は、自身の電力関連の排出量が時間とともにどれだけ減少したのかを確認することができます。進捗の視覚的な表現は、自身の持続可能な選択の重要性を強調します。

IX. コミュニティの構築

銀行は、顧客間でコミュニティの意識を育むために、オンラインのフォーラムやコミュニティを作成することができます。個々の人々が持続可能性への旅での経験やヒントを共有する場を提供するため、生成AIはディスカッションを支援し、持続可能性に関連する質問に答えることができます。

これらのコミュニティは、顧客がお互いをサポートし刺激し合うためのプラットフォームを提供します。さらに、銀行はこれらのフォーラムに積極的に参加し、環境責任への取り組みを示すことができます。

X. 予測分析

生成AIは、顧客の支出パターンと外部の環境データに基づいて将来の二酸化炭素排出量を予測するために予測分析を使用することができます。これにより、今後の購入の環境への影響を最小化するための予防的な対策を提案することができます。

たとえば、AIが顧客の今後のバケーションが高い二酸化炭素排出量を伴うと予測した場合、これらの排出量を相殺する方法やよりエコフレンドリーな宿泊施設の選択肢を提案することができます。

持続可能な銀行アプリケーションのためのAWSリファレンスアーキテクチャ

以下に、各機能コンポーネントのAWSアーキテクチャの概要を示します：

1. ユーザーインターフェース：

顧客は、以下のAWSサービスのサポートにより、複数のデバイス（Web、モバイルなど）からグローバルにアプリケーションにアクセスすることができます：

· Amazon Route 53は、インターネットからアプリケーションにアクセスするためのDNSルーティングを提供します。

· Amazon CloudFrontは、AmazonのCDNを使用して静的コンテンツ（ビデオ、画像）の配布と動的な応答（API）の取得を行い、シームレスな顧客体験を実現します。

· AWS Amplifyは、Webおよびモバイルアプリケーションのホスティング、認証、およびサーバーレス機能の展開に使用されるフロントエンドおよびバックエンドの開発プラットフォームです。

· AWS API Gatewayは、APIの管理とバックエンドマイクロサービスの安全な公開を可能にします。

· AWS Lambdaは、リクエストに基づいてバックエンドロジックを実行するためのサーバーレスコンピューティングを提供します。

2. コアバンキングシステム（CBS）の統合：

銀行業界では、リアルタイムの銀行取引とオフラインの顧客情報がコアバンキングデータベースに格納されています。さまざまな機能に必要なデータを収集するために、以下のAWSサービスがCBSと統合するために使用されます：

· AWS DMSは、CBSから分析目的でオフラインデータをAWS RDSに複製するために使用されます（要件に応じて、他の適切なDBを代用することも可能です）。

· AWSキネシスファイアハウスは、リアルタイムの分析と予測のために銀行取引をキャプチャします。

· Amazon S3のスケーラブルなデータレイクは、さまざまなソースからのすべての生データを追加の処理のために保存します。

3. サードパーティーの統合：

銀行業界では、サードパーティーのデータは主にSaaSアプリケーションおよびサードパーティープロバイダー（Amenity、SASB、およびRepRiskなどの持続可能性）から発信されます。以下のAWSサービスを使用して、このデータを統合することができます：

· Amazon AppFlowは、さまざまなSaaS（Salesforce CRMなど）からのデータの収集とカタログ化を自動化します。

· AWS Data Exchangeを使用すると、環境、社会、ガバナンス（ESG）、排出物、天候、衛星などの70以上の持続可能性データセットに加入および参照できます。

4. データ変換とビッグデータ処理：

データ変換およびビッグデータ処理は、ジェネレーティブAIモデルのトレーニングに使用するためにデータを整理するために必要です。以下のAWSサービスを活用することができます：

· AWS Glueは、S3データレイクとAWS RDSからの生データに対するデータ変換を自動化します。

· データの整理は、下流のAWSサービス用にAmazon S3にステージングされます。

· データの整理は、分析と洞察機能を備えたAmazon Redshiftデータウェアハウスにもロードされます。

· Amazon EMRは、支出パターン、顧客行動、パーソナライズされた推奨などを見つけるために、ビッグデータ処理、統計的アルゴリズムを使用した分析に使用されます。

· Amazon Athenaは、Amazon S3およびRedshiftから分析用のデータを準備するために使用されます。

· Amazon DynamoDB（No-SQLデータベース）は、ゲーミフィケーション、進行状況の追跡、コミュニティの構築、炭素オフセットのためのデータを保存します。

5. ジェネレーティブAIサービス：

整理されたデータを使用して、AWS SageMakerサービスを使用して、ジェネレーティブAIモデルの開発、トレーニング、展開、および監視を行うことができます。以下のAWS SageMakerの特徴を使用します：

· Amazon SageMaker Jumpstartからのビルトインアルゴリズムであるファウンデーションモデル（FMs）。

· Amazon SageMaker Model Monitorを使用して、連続的に監視されるジェネレーティブAIモデルの出力。

· Amazon SageMaker Pipelineを使用して、エンドツーエンドのMLワークフローを管理（CI/CDプラクティス）。

AWSでは、AmazonやAI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AIなどのAI大手企業との提携による新しいジェネレーティブAIサービスであるAmazon Bedrockも発表されました。このブログの執筆時点では、これらのサービスは限られたプレビューされ、一般的に利用可能になるのを待っています。利用可能になると、これらのサービスもAPIを使用して簡単に統合することができます。

6. 洞察と通知：

顧客は、以下のAWSサービスを使用してダッシュボード（スコア、支出パターン）、ワークフロー（アクション、ステータス）、およびアラート（プッシュ通知、テキストメッセージ）の形で予測と洞察を受け取ります：

· Amazon QuickSightの埋め込み分析を使用して、ウェブやモバイルアプリケーションに埋め込まれた豊富なデータビジュアルとインタラクティブなダッシュボード。

· Amazon Step Functionsによるワークフロー管理と通知のトリガー。

· Amazon SNSを使用して、SMSやモバイルプッシュを介して顧客にアラートと通知を配信。

7. 認証と暗号化：

顧客の個人データは、高度に安全でセキュリティ基準に準拠している必要があります。これを確保するために使用できるいくつかのAWSサービスは次のとおりです：

· Amazon Cognitoは、顧客の認証（サインアップとサインインの機能）とWebおよびモバイルアプリケーションの機能へのアクセス制御を提供します。

· AWS IAMは、AWS内のデータとリソースへの役割とアクセスを定義および管理し、不正なアクセスを防止します。

· AWS KMSは、セキュリティを強化するためにデータを暗号化するためのキーの生成に使用されます。

8. 監査とモニタリング:

顧客は銀行サービスにシームレスにアクセスする必要があります。規制では、銀行は監査とコンプライアンスの制御をログ付きで維持することが求められています。これらは以下のAWSサービスを使用して実装することができます：

· Amazon CloudWatch：AWSサービスのパフォーマンスを常に監視し、可視化し、アラート/トリガー自動化アクションを行います。

· AWS CloudTrail：イベント、ユーザーの活動、アクセスを常に監視し、目的のためにログに記録します。

結論

環境意識が最重要視される時代に、銀行はGenerative AIを活用することで積極的な変化を促進する唯一の機会を持っています。AI主導のイニシアティブを通じて、銀行は顧客が自身の炭素排出量を削減し、エコフレンドリーな選択を行えるよう支援することができます。これらの取り組みは環境に利益をもたらすだけでなく、銀行を社会的責任を持つ機関として位置付けます。さらに、これにより顧客のロイヤルティと関与度が高まり、顧客は自身の価値観に合致する付加価値のあるサービスを評価するでしょう。

持続可能性のイニシアティブにおいてGenerative AIを受け入れる銀行は、収益性だけでなく、責任ある企業市民としての評判にもプラスの影響を見る可能性があります。顧客と協力して、銀行は気候変動を緩和し、より緑豊かで持続可能な世界の形成に重要な役割を果たすことができます。

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