AI とブロックチェーンがどのように業界を変革し、イノベーションと成長の新たな機会を生み出しているのか

人工知能 (AI) とブロックチェーン テクノロジーの交差点は、さまざまな業界のビジネス モデルを変革し、イノベーションと成長のための新たな機会を生み出しています。金融サービスから不動産に至るまで、AI は従来の慣行を再構築し、企業が新しいサービスを提供し、業務を合理化できるようにしています。

AI Impacts Financial Inclusion, Real Estate Sales Processes

AI は金融包摂、不動産販売プロセスに影響を与える

One of the most significant impacts of AI in the financial sector is its ability to provide financial services to underserved populations. Traditional banking systems often rely on factors like credit scores and IDs to determine eligibility for loans or accounts. However, many individuals, especially in developing regions, lack access to these credentials, leaving them excluded from the financial system.

金融分野における AI の最も大きな影響の 1 つは、十分なサービスを受けていない人々に金融サービスを提供できることです。従来の銀行システムは、多くの場合、信用スコアや ID などの要素に基づいてローンや口座の適格性を判断します。しかし、特に発展途上地域では、多くの個人がこれらの資格情報にアクセスできず、金融システムから排除されたままになっています。

AI is bridging this gap by offering innovative solutions that allow financial institutions to assess the creditworthiness of individuals without traditional forms of identification.

AI は、金融機関が従来の身分証明書なしで個人の信用度を評価できる革新的なソリューションを提供することで、このギャップを埋めています。

As Gian Paulo Dela Rama, Chief Product Officer and Head of Sprout AI Labs at Sprout Solutions, explained at the Futureproof Tech Summit 2024 in Mandaluyong, Philippines, “For finance, one of the most important things that it’s doing for the sector is banking the unbanked. So, people who don’t have access to credit, who do not have access to IDs—your traditional sources of bank applications—using AI tools, you can now credit score these individuals. So they will now be eligible for financial services they normally wouldn’t have.”

Sprout Solutions の最高製品責任者兼 Sprout AI Labs 所長の Gian Paulo Dela Rama 氏は、フィリピンのマンダルヨンで開催された Futureproof Tech Summit 2024 で次のように説明しました。銀行口座がない。そのため、信用情報にアクセスできない人々や、銀行アプリケーションの従来の情報源である ID にアクセスできない人々に対して、AI ツールを使用してこれらの人々の信用スコアを取得できるようになりました。したがって、彼らは通常は受けられない金融サービスを受けることができるようになります。」

This democratization of financial services is significant for those living in regions with limited banking infrastructure, as AI enables financial institutions to expand their reach to previously excluded populations.

AI により金融機関は、これまで排除されていた人々へのリーチを拡大できるため、銀行インフラが限られている地域に住む人々にとって、この金融サービスの民主化は重要です。

AI also helps enhance sales processes in the real estate sector rather than replacing real estate agents. By using AI tools to identify the key skills of salespeople, real estate firms can optimize their teams for better performance.

AI は、不動産業者に代わるのではなく、不動産部門の販売プロセスの強化にも役立ちます。 AI ツールを使用して営業担当者の主要なスキルを特定することで、不動産会社はチームを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。

“In real estate, AI is helping… by identifying the real skills of the salespeople. So if you’re a closer, then you’re hired as that. But then the other parts, you can just, automate that,” Valerie Fischer, co-founder of AI Business Solutions, shared. This shift allows companies to automate routine tasks while focusing on hiring individuals with specialized skills like closing deals, which is a key aspect of sales success. In this context, AI serves as an enabler of human talent rather than a replacement.

「不動産業界では、AI が営業担当者の本当のスキルを識別することで役に立ちます。つまり、クローザーであれば、クローザーとして採用されるのです。しかし、他の部分は自動化することができます」と AI Business Solutions の共同創設者 Valerie Fischer 氏は語ります。この移行により、企業は日常業務を自動化しながら、販売成功の重要な要素である取引成立などの専門スキルを持つ人材の雇用に注力できるようになります。この文脈において、AI は人間の才能を代替するものではなく、それを可能にするものとして機能します。

AI Integration Challenges: Data Quality, High Costs

AI 統合の課題: データ品質、高コスト

While AI provides new solutions across industries, its full potential is often limited by the need for accurate and transparent data. AI systems are typically trained on massive amounts of data, but verifying the quality and authenticity of this data can be a challenge.

AI は業界全体に新しいソリューションを提供しますが、正確で透明性のあるデータの必要性によって、その可能性を最大限に発揮できないことがよくあります。 AI システムは通常、大量のデータに基づいてトレーニングされますが、このデータの品質と信頼性を検証するのが困難な場合があります。

Blockchain technology, with its immutable and transparent ledger, has the potential to address this issue by ensuring that the data feeding into AI systems is both trustworthy and verifiable.

不変かつ透明な台帳を備えたブロックチェーン テクノロジーは、AI システムに入力されるデータの信頼性と検証可能性を保証することで、この問題に対処できる可能性を秘めています。

“A big problem with AI now is that it ingests so much data to train. There’s really no way for us to verify if what is coming in is actually garbage or not. If there’s a blockchain-like way of ingesting the data, having the data checked beforehand, having the data verified… that will help a lot,” Dela Rama said.

「現在の AI の大きな問題は、トレーニングのために大量のデータを取り込むことです。入ってくるものが実際にゴミであるかどうかを確認する方法は実際にはありません。データを取り込み、事前にデータをチェックし、データを検証するブロックチェーンのような方法があれば…それは非常に役立ちます」とデラ・ラマ氏は語った。

Moreover, blockchain solves the high costs associated with training AI models. By decentralizing the training process, blockchain enables distributed systems to share the computational burden. Paolo Caperig, Senior Business Development Manager at Kaia DLT Foundation, noted, “With blockchain, you can decentralize the training of the models… even the devices can be used as training hubs.” This could make AI development more cost-effective and scalable, reducing the barriers to entry for small businesses and startups.

さらに、ブロックチェーンは AI モデルのトレーニングに伴う高額なコストを解決します。ブロックチェーンはトレーニング プロセスを分散化することで、分散システムが計算負荷を共有できるようにします。 Kaia DLT Foundation のシニア ビジネス開発マネージャーである Paolo Caperig 氏は、「ブロックチェーンを使用すると、モデルのトレーニングを分散化できます。デバイスさえもトレーニング ハブとして使用できます。」と述べています。これにより、AI 開発の費用対効果と拡張性が向上し、中小企業や新興企業の参入障壁が軽減される可能性があります。