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AIとブロックチェーンは、デジタル金融分野の人材育成におけるイノベーションを推進している。 - Vietnam.vn

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GoogleとTemasekのレポートによれば、ベトナムのデジタル経済は2025年までに570億ドル市場へと成長する。この巨大な変革の波は、今まさに「デジタル金融の人材育成」という形で、銀行員の足元を揺さぶり始めた。TPBankやSacombankといった現地の銀行がAIを導入し、顧客対応から与信審査までを自動化しているというニュースは、対岸の火事ではない。これは、あなたのキャリアの時限爆弾のタイマーが作動した音だ。

静かな支店の隅、法人融資課のデスクで、あなたは部下が提出してきた稟議書に目を通す。そこには、AI与信スコアリングシステムが弾き出した「72点（C+ランク）」という無機質な数字が記載されている。長年の経験で、この企業の社長の情熱や、業界内での隠れた評判を知っているあなたは「この会社は伸びる」と確信している。だが、AIの評価を覆すだけの客観的根拠を、どう説明すればいいのか。部下の「課長の『勘』ですよね？」という無邪気な問いに、言葉が詰まる。これが、デジタル金融時代にベテランが直面する「価値の陳腐化」のリアルなワンシーンだ。

問題の本質は、AIが人間の仕事を「奪う」ことではない。AIが、これまで「専門性」や「経験則」と呼ばれてきたものの価値を、冷徹に再定義し始めたことにある。 20年間、何百社もの財務諸表を読み解き、事業計画書を吟味し、社長と膝を突き合わせてきた経験。それはかつて、融資判断の根幹をなす「目利き」という名の資産だった。

しかし、AIはその「目利き」のプロセスを分解し、より膨大なデータ（市場トレンド、SNS上の評判、サプライチェーンのリスク、さらには衛星画像から見た工場の稼働状況まで）に基づいて、人間には不可能な速度と精度で確率的な結論を導き出す。あなたの経験は、AIの巨大なデータセットの中に含まれる、無数のサンプルの一つに過ぎなくなる。

だが、ここで思考を停止してはならない。AIには決して踏み込めない領域、そこにこそ人間の新たな価値が生まれる。それは、AIのロジックと人間の非合理性を繋ぐ「金融翻訳家」としての役割だ。

ここから、AIのスコアの前で無力な「経験者」で終わるか、AIを使いこなし価値を再生産する「金融翻訳家」へと進化するための、3つの具体的な処方箋を開示する。

• AI与信モデルのブラックボックスを「解剖」し、その思考回路をハックする技術。
• 「経営者の情熱」のような非財務情報を、AIと対話可能なデータに変換するフレームワーク。
• ブロックチェーン金融（DeFi）を自ら体験し、次世代金融のルールを肌で理解する実践。

断言する。今もなお、過去の成功体験や人脈だけを頼りに稟議書の「作文」を続けている者は、市場から静かに退場させられる。多くの融資担当者が今も信じている「足で稼いだ情報」と「長年の勘」こそが、AI時代に最も早く価値を失う資産であるという現実から、目を逸らしてはならない。

処方箋1: AI与信モデルの解剖

AIを、意思決定を押し付けてくるブラックボックスとして恐れるのではなく、解剖すべき「対戦相手」と見なすことから始める。まず、自社が導入している、あるいは導入を検討しているAI与信モデルについて、IT部門やシステムベンダーに徹底的にヒアリングせよ。守秘義務を理由に開示を拒まれても、食い下がる必要がある。問うべきは「このモデルが最も重視しているインプット変数（特徴量）は何か？」という一点だ。

• 具体的行動:

  1. まず、一般的な与信モデルで重視される財務指標（自己資本比率、流動比率、売上高経常利益率など）のリストを作成する。
  2. 次に、非財務情報（経営者の経歴、業界経験年数、商圏の人口動態、特許保有数など）で、データとして投入されていそうな項目を推測し、リストアップする。
  3. この2つのリストを基に、IT部門や企画部門の担当者に「仮説として、このモデルは『〇〇』と『△△』の相関を見ているのではないか？」と具体的な質問を投げかける。漠然と「教えてくれ」では動かない相手も、具体的な仮説をぶつければ、その当否についてヒントを漏らす可能性が高い。
  4. 可能であれば、過去の融資案件（承認・否決両方）のデータを数十件集め、AIスコアと各変数の相関をExcelの散布図や相関関数（CORREL）を使って自分で分析してみる。これにより、「AIは特にこの指標の悪化を嫌う」といった”癖”が見えてくる。

• 検証方法: この行動の結果、部下や経営陣に対して「この案件がAIスコアで低いのは、主に流動比率の低下と、代表者の業界経験年数の短さが影響している可能性が高いです。しかし、それを補うだけの技術的優位性として…」というように、AIの判断根拠を推測し、それに対するカウンターロジックを提示できるようになったか。これが検証ポイントだ。「なんとなく低い」から「〇〇が理由で低い」へと、あなたの言語が変化していれば、第一段階は成功だ。

処方箋2: 非財務情報の定量化

AIが読み取れない、あるいはまだ学習データに含まれていない「アナログな情報」にこそ、人間の介在価値が残る。それは、決算書には表れない経営者のリーダーシップ、従業員の士気、独自の技術やノウハウ、顧客との強固な関係性といった「非財務情報」だ。これを「勘」や「定性評価」のまま放置せず、自分だけのフレームワークで定量化（スコアリング）する訓練を行う。

• 具体的行動:

  1. 「経営者評価」「事業将来性」「市場ポジション」の3つの大項目で、評価シートを自作する。
  2. 例えば「経営者評価」の中には、「ビジョンの明確さ」「逆境への耐性」「後継者育成の状況」といった小項目を5〜10個設定し、それぞれを1〜5点でスコアリングするルールを作る。
  3. 融資先の社長と面談する際、このシートを頭に入れながらヒアリングを行う。「社長が過去最大の失敗から何を学んだか」「5年後の業界地図をどう描いているか」といった質問を通じて、各項目を点数化していく。
  4. 面談後、AI与信スコアと、自分の非財務情報スコアを並べて比較する。例えば、「AIスコアは低いが、自分の経営者評価スコアは極めて高い」という案件があった場合、その「乖離（ギャップ）」こそが、あなたが稟議書で語るべきストーリーの核心となる。「AIは過去のデータからリスクを指摘しているが、この経営者の持つ『逆境回復力』という非財務資産が、そのリスクを凌駕する」と論理的に主張するのだ。

• 検証方法: あなたの作成する稟議書が、財務データの羅列から、「AIスコアと非財務評価の乖離」を軸にした説得力のあるストーリーに変わったか。上司や審査部門から「君の評価は面白い視点だ」「その『経営者の資質』をもう少し詳しく聞かせてくれ」といった反応が返ってくるようになれば、あなたは単なるデータ入力者から、価値あるインサイトを提供する「金融翻訳家」へと変貌を遂げつつある。

逆説: ブロックチェーンを学ぶな

多くの金融機関で「これからはブロックチェーンだ」という号令のもと、研修やセミナーが開催されている。しかし、そのほとんどは技術概要やユースケースを学ぶだけの「座学」であり、時間の無駄だ。ブロックチェーンの本質は、中央集権的な管理者を介さずに価値の移転を可能にする「トラストレス」な体験そのものにある。これを理解するために、教科書を読む必要はない。

なぜ「学ぶな」と逆説を唱えるのか。それは、概念として理解しようとすればするほど、既存の金融システムの常識が邪魔をして本質を見誤るからだ。「銀行がいらない金融なんてありえない」というバイアスが、思考を停止させる。この技術がもたらす破壊的なインパクトは、知識としてではなく「体感」としてインストールするしかない。銀行員という立場を一度忘れ、純粋な一ユーザーとして、その”異世界”に足を踏み入れるべきだ。

では代わりに何をすべきか。処方箋1と2が「現在のAI」への対処法だとすれば、これは「未来の金融」へのワクチンだ。実際に、少額でいいからDeFi（分散型金融）プロダクトを使ってみること。これが唯一の学習方法である。

【推奨プロンプト】ならぬ【実践課題】 課題: 分散型金融（DeFi）で、1万円分の暗号資産を貸し出してみる 目的: ブロックチェーン上で、銀行を介さずに金利が発生するメカニズムを体感する。 所要時間: 約60分

1. 準備: 国内の暗号資産取引所（Coincheck, bitFlyerなど）で口座を開設し、1〜2万円分のイーサリアム（ETH）を購入する。
2. ウォレット作成: PCのブラウザに「MetaMask」というデジタル上の財布（ウォレット）をインストールする。取引所からMetaMaskへ、購入したETHを送金する。この「自分の資産を自分で管理する」感覚が第一歩だ。
3. DeFi体験: 「Aave」や「Compound」といった代表的なレンディング（貸付）プロトコルのサイトにアクセスする。MetaMaskを接続し、保有しているETHの一部（例: 0.01 ETH）を貸し出しプールに預け入れる（Supplyする）。
4. 観察: 数時間後、あるいは翌日、Aaveのダッシュボードを再度確認する。預けた資産に対して、リアルタイムで利息（リワード）が増えていることを確認する。この金利は、誰か（銀行）が決めたものではなく、市場の需要と供給によってアルゴリズムで決定されている。

この一連の体験を通じて得られる「銀行なしでも金融が機能する」という肌感覚こそが、ブロックチェーン時代を生き抜くための最も重要な資産となる。

預金や融資という銀行の根幹業務が、アルゴリズムによって代替可能であるという事実を、一度その身で受け止めよ。そこからしか、新たな銀行員の価値創造は始まらない。 AI-NATIVE CAREER

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本記事はAI-NATIVE CAREER編集部が最新ニュースを基に作成しました。掲載情報の正確性については各一次情報源をご確認ください。