グローバル経済のすべての業界は、人工知能 (AI) とビッグデータの恩恵を受けています。 銀行、金融機関、資産管理組織がこの技術を活用して競争力を獲得するのは時間の問題でした。
AI とビッグデータは、金融分野で数多くのアプリケーションを持っています。 より多くの銀行や金融サービス企業が AI やビッグデータ ソリューションを採用するにつれて、業界はよりデジタル データ駆動型になるでしょう。
金融業界における 5 つのビッグデータおよび AI アプリケーション
ビッグデータと AI は業界のバズワードのように思えるかもしれませんが、それらは非常に単純です。 ビッグ データ ソリューションにより、企業は未加工の情報を実用的な洞察に分類できます。 AI は、日常的、反復的、または単調なタスクを自動化して、従業員を解放してより複雑なプロジェクトを処理できるようにします。
「AI を活用したビッグデータ アプリケーションは、金融機関、銀行、資産管理の専門家、および消費者がより効率的かつ効果的に機能するのに役立ちます。」
今後数年間で金融業界を変革するビッグデータと AI アプリケーションの例を次に示します。
1.不正の検出
金融機関が管理する大量のデータは、世界のデジタル化が進み、顧客数が増え続けるにつれて増加の一途をたどっています。 不正の検出は、金融部門の最優先事項です。 人間の従業員は、異常を見つけるために大量の情報をふるいにかけることはできませんが、機械学習 (ML) と AI はまさにそれを行うことができます。
AI ベースの異常検出は、金融会社が顧客の不正行為を特定するのに役立ちます。 例えば、 ウェルズ・ファーゴは FICO ソフトウェアを使用 詐欺とリアルタイムで戦い、消費者と企業を保護します。 有名な銀行は
FICO Choice 2022 Industry Vanguard Award は、不正検出プロセスに ML と AI を使用したことで評価されました。
2.会話型チャットボット
会話型 AI では、自然言語処理 (NLP) を使用するソリューションについて説明します。これにより、仮想ボットがリアルタイムで人間のような会話を顧客と行うことができます。 労働力が不足している企業は、AI チャットボットを使用して基本的な顧客サービス タスクを処理できるため、人間の従業員はより有意義な業務に集中できます。
「会話型チャットボットは金融業界でますます人気が高まっており、特に迅速で役立つ顧客サービスへの対応に対する需要が高まっています。」
金融セクターにおける AI チャットボットの代表的な例の XNUMX つは、Bank of America の Erica です。 Erica は、銀行のモバイル アプリケーション内の AI を利用したボットです。 の 仮想金融アシスタントは質問に答えることができます 銀行口座、クレジット カードの申し込みなどについて。 Erica は効率的に回答できるため、ユーザーは多くの質問に対してカスタマー サービスに電話する必要がなくなります。
3. パーソナライズされたインサイト
ビッグデータ分析と AI のもう XNUMX つのアプリケーションは、銀行が顧客の財務管理と銀行体験をパーソナライズする機能です。 競争は熾烈です — 顧客にパーソナライズされた洞察を提供する機関は、他の機関よりも優れていることがよくあります.
銀行は、パーソナライズされた情報が顧客にとってどれほど価値があるかを知っていますが、 標準プロトコルを持っているのはわずか16% マッキンゼーの調査によると、そのためのアルゴリズムを開発します。
4。 予測分析
予測分析は、銀行が使用できる有益なビッグデータ アプリケーションです。 これらのソリューションは、顧客や企業にとって役立つ将来の予測を行います。 企業が収集する財務情報 役に立たなくなる 従業員が理解するには複雑すぎて量が多すぎるため、分析ソリューションなしで。
予測分析により、企業は市場動向をよりよく理解し、金融業界の将来の変化を予測し、顧客に最善のサービスを提供する方法を決定できます。 人間の従業員が行う作業の一部を引き継いで、組織にとってより意味のあるプロジェクトに集中できるようにします。
5. 法令順守管理
銀行は、多くの規制要件に準拠する必要があります。 コンプライアンス管理は、金融業界の難しい側面ですが、それでも重要です。 たとえば、銀行は アンチマネーロンダリングに従う (AML) 規制。疑わしい活動や不正行為を軽減するのに役立ちます。
企業は、規制コンプライアンス管理プロセスを支援するために、AI およびビッグデータ ソリューションに目を向けています。 これらのシステムにより、銀行やその他の金融機関は コンプライアンスプロセスを合理化する ヒューマンエラーを減らし、意思決定を自動化することによって。
これら XNUMX つのアプリケーションは、金融セクターの変化を垣間見るだけです。 その他の基本的なアプリケーションには次のものがあります。
- 信用リスクの管理
- 取引戦略の最適化
- アルゴリズム取引のサポート
- 請求の引き受けと管理
金融業界は広大であるため、今日、企業が AI およびビッグデータ ソリューションを活用する機会は無限にあるようです。
金融企業: ビッグデータと AI の力を引き続き活用
経済の他の多くのセクターと同様に、 銀行および金融サービス業界はデジタル技術への依存度を高めており、ビッグデータと AI も例外ではありません。
「銀行や金融機関は、従来のシステムをより高度なハイテク ソリューションにアップグレードして、顧客により良いサービスを提供し、生産性を高め、効率を高めています。」
今こそ、銀行、資産管理の専門家、およびその他の金融関連企業が、AI、ML、およびビッグデータを活用して、競合他社や顧客に遅れずについていくときです。 AI とビッグデータが 2023 年以降も金融サービスの状況をどのように変え続けるかを見るのは興味深いことです。 人工知能は常に業界を進歩させ、変革しており、企業は変化に遅れずについていくことが賢明です。
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