PNCファイナンシャル・サービシズ・グループは、外部ベンダーに頼るのではなく、人工知能（AI）技術の大部分を独自に開発する計画だ。ピッツバーグに拠点を置く同銀行の最高経営責任者は、この戦略を「AIファクトリー」と名付けている。

ビル・デムチャックCEOは投資家向けカンファレンスでこのプロジェクトについて説明し、ブルームバーグは10月15日の報道でこの戦略を取り上げた。多くの銀行がAIを定額制のサブスクリプションのように扱う――ベンダーを選び、月額料金を払い、値上げを祈るだけだ――中で、PNCは基盤となるインフラを自ら所有する意向だ。

この計画には、データセンターの取得と、最新のAIシステムを支える専門チップであるNvidia製GPUの購入が含まれる。PNCはそのハードウェアを活用し、銀行業務向けに特化して調整した自社の大規模・小規模言語モデルを構築する考えだ。

PNCが構築するもの

同銀行の近期的な活用例は限定的かつ実用的だ。不正検知とコールセンターの自動化である。いずれも大量かつ反復的な業務であり、銀行データで学習したモデルは理論上、汎用ツールを上回る性能を発揮する可能性がある。

PNCが外部との関係を完全に断つわけではない。同行は依然として選別的な外部パートナーシップを維持しているが、基本的な狙いは自給自足にある。

賭けを支える数字

PNCの総資産は6,030億ドルに上り、米国有数の規模を誇る。これにより、自社インフラに資金を投じる財務基盤を確保しており、より小規模な地域銀行には難しい特権だ。

同銀行は171件の潜在的な自動化機会を特定しており、これら合計で、2025年から2030年の期間に14億ドルの対象支出に相当する。対象支出とは、自動化によって縮小または置き換えられる可能性のある既存コストの総体を指す。

PNCは、これらのAI施策により同期間にさらに40ポイントの営業レバレッジ向上をもたらすと見込んでいる。営業レバレッジとは、収益が費用を上回るペースで伸びる度合いを示す指標で、ポイントが積み上がるほど、新たに得た1ドルのより多くが経費に吸収されず利益として残る。

この見通しには実績がある。2022年から2025年にかけて、リテール部門とケアセンター業務での先行する自動化により、30ポイントの営業レバレッジ向上が実現していた。

ベンダーを回避する理由

戦略の核心にあるのはコスト管理だ。多くの外部AIプロバイダーは従量課金制を採用しており、利用するほどコストが増える。171の活用例で自動化を進めようとする銀行にとって、従量課金型の価格設定は止まらないメーターのようなものだ。インフラを完全に所有することで、こうした将来コストを回避する狙いがある。

ただし、トレードオフも存在する。所有は従量型のベンダー費用を、データセンターとチップへの大規模な先行投資、さらにハードウェアの運用・更新という継続的な負担へと転換する。

もう一つの懸念はベンダーロックインだ。あるプロバイダーのモデルを前提に業務プロセスを構築した後は、乗り換えが高コストで時間のかかるものになる。そのベンダーが値上げし、契約条件を変更し、競合に後れを取れば、銀行は動きの余地をほぼ失う。

実行力が問われる局面

PNCの株主にとって、中心的な問いは実行力だ。データセンターの構築と独自モデルの学習には資本、人材、時間が必要であり、成果があれば数年をかけて効率性指標に表れる。その結果は、AI機能をベンダーから借りるか自前で構築するかを検討する他の銀行にとっても参考になる可能性がある。

Nvidiaはこの方程式の反対側に位置する。銀行がベンダー経由でAIを借りるにせよ自ら構築するにせよ、チップはどこかから調達しなければならない。PNCの計画は、他人の請求書を通じて間接的に支払うのではなく、ハードウェアを直接購入することを意味するにすぎない。

注視すべき測定可能な指標は明快だ。特定済み171件の機会の進捗、14億ドルの対象支出に対する開示された削減額、そして営業レバレッジの向上が2022年から2025年のペースを維持できるかどうかである。