銀行におけるAI–銀行での人工知能の使用方法

人工知能（AI）テクノロジーは、ほぼすべての業界で重大な混乱を招き、銀行も例外ではありません。 銀行のアプリやサービスにAIが導入されたことで、このセクターはより顧客中心になり、技術的に関連性の高いものになりました。

AIベースのシステムは、生産性を向上させ、人間のエージェントには計り知れない情報に基づいて意思決定を行うことにより、銀行がコストを削減するのに役立ちます。 また、インテリジェントなアルゴリズムは、数秒で異常や不正な情報を見つけることができます。

Business Insiderのレポートによると、銀行の80％近くが、AIが自社のセクターにもたらす潜在的なメリットを認識しています。 別のレポートによると、銀行は2023年までに、 AIアプリを使用することで4,470億ドルを節約できると予測されています。

これらの数値は、銀行および金融セクターが、効率、サービス、生産性、およびRoIを改善し、コストを削減するためにAIに迅速に移行していることを示しています。

この記事では、金融および銀行セクターにおけるAIの主要なアプリケーションと、このテクノロジーが顧客体験をその並外れたメリットで再定義する方法について説明します。

銀行および金融におけるAIのアプリケーション

人工知能技術は私たちが住む世界の不可欠な部分になり、銀行は関連性を維持するためにこれらの技術を自社の製品やサービスに大規模に統合し始めています。

銀行業界の主要なAIアプリケーションをいくつか紹介します。これらのアプリケーションを通じて、テクノロジーのさまざまなメリットを享受できます。 さあ、飛び込みましょう！

サイバーセキュリティと不正検出

ユーザーが請求書の支払い、お金の引き出し、小切手の預け入れなど、アプリやオンラインアカウントを介してさらに多くのことを行うと、毎日大量のデジタルトランザクションが発生します。 したがって、銀行セクターはサイバーセキュリティと不正検出の取り組みを強化する必要性が高まっています。

これは、銀行の人工知能が機能するようになるときです。 AIは、銀行がオンラインファイナンスのセキュリティを向上させ、システムの抜け穴を追跡し、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。 AIと機械学習を併用すると、不正行為を簡単に特定し、銀行だけでなく顧客にも警告を発することができます。

たとえば、デンマーク最大の銀行であるダンスケ銀行は、古いルールベースの不正検出システムに代わる不正検出アルゴリズムを実装しました。 このディープラーニングツールは、銀行の不正検出機能を50％向上させ、誤検知を60％削減しました。 このシステムはまた、いくつかのケースを人間のアナリストにルーティングしてさらに調査する一方で、多くの重要な決定を自動化しました。

AIは、銀行がサイバー脅威を管理するのにも役立ちます。 2019年には、金融セクターがすべてのサイバー攻撃の29％を占め、最も標的とされた業界になりました。 金融サービスにおける人工知能の継続的な監視機能により、銀行は、従業員、顧客、または内部システムに影響を与える前に、潜在的なサイバー攻撃に対応できます。

チャットボット

間違いなく、チャットボットは銀行における人工知能の実用的なアプリケーションの最良の例の1つです。 配備されると、労働時間を固定している人間とは異なり、24時間365日働くことができます。

さらに、彼らは特定の顧客の使用パターンについて学び続けます。 これは、ユーザーの要件を効率的に理解するのに役立ちます。

チャットボットをバンキングアプリに統合することで、銀行はチャットボットを顧客が24時間利用できるようにすることができます。 さらに、チャットボットは顧客の行動を理解することで、パーソナライズされた顧客サポートを提供し、それに応じて適切な金融サービスや商品を推奨することができます。

銀行アプリにおけるAIチャットボットの最も良い例の1つは、バンクオブアメリカの仮想アシスタントであるエリカです。 このAIチャットボットは、クレジットカードの債務削減やカードのセキュリティ更新などのタスクを処理できます。 エリカは2019年に5000万を超えるクライアントリクエストを管理しました。

また読む：チャットボットの開発にはどれくらいの費用がかかりますか？

ローンとクレジットの決定

銀行は、AIベースのシステムを取り入れて、より多くの情報に基づいた、より安全で、収益性の高いローンとクレジットの意思決定を開始しました。 現在、多くの銀行は、個人または企業の信用度を判断するために、信用履歴、クレジットスコア、および顧客参照の使用に制限されすぎています。

ただし、これらの信用報告システムには、エラー、実際の取引履歴の欠落、債権者の誤分類が頻繁に発生することを否定することはできません。

AIベースのローンおよびクレジットシステムは、信用履歴が限られている顧客の行動とパターンを調べて、顧客の信用度を判断できます。 また、システムは、デフォルトの可能性を高める可能性のある特定の動作について銀行に警告を送信します。

市場動向の追跡

金融サービスの人工知能は、銀行が大量のデータを処理し、最新の市場動向、通貨、株式を予測するのに役立ちます。 高度な機械学習技術は、市場のセンチメントを評価し、投資オプションを提案するのに役立ちます。

銀行向けAIはまた、株式に投資するのに最適な時期を提案し、潜在的なリスクがある場合に警告します。 その高いデータ処理能力により、この新しいテクノロジーは意思決定をスピードアップし、銀行とそのクライアントの両方にとって取引を便利にします。

データの収集と分析

銀行および金融機関は、毎日何百万ものトランザクションを記録しています。 生成される情報の量は膨大であるため、その収集と登録は従業員にとって圧倒的な作業になります。 このような膨大な量のデータをエラーなく構造化して記録することは不可能になります。

このようなシナリオでは、AIベースの革新的なソリューションが効率的なデータ収集と分析に役立ちます。 これにより、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上します。 この情報は、詐欺の検出や信用の決定にも使用できます。

カスタマーエクスペリエンス

お客様は常により良い体験と利便性を求めています。 たとえば、ATMは、銀行が閉鎖されている場合でも顧客がお金の預け入れと引き出しの基本的なサービスを利用できるため、成功しました。

このレベルの利便性は、より多くのイノベーションを刺激しただけです。 スマートフォンを使って、自宅の快適な場所から銀行口座を開設できるようになりました。

銀行および金融サービスに人工知能を統合することで、消費者のエクスペリエンスがさらに向上し、ユーザーの利便性が向上します。 AIテクノロジーは、Know Your Customer（KYC）情報の記録にかかる時間を短縮し、エラーを排除します。 さらに、新製品や金銭的オファーは時間通りにリリースすることができます。

個人ローンやクレジットの申し込みなどのケースの適格性はAIを使用して自動化されます。つまり、クライアントはプロセス全体を手動で実行する手間を省くことができます。 さらに、AIベースのソフトウェアは、ローンの支払いなどの施設の承認時間を短縮できます。

AIバンキングは、クライアント情報を正確にキャプチャしてエラーなしでアカウントを設定するのにも役立ち、顧客にスムーズなエクスペリエンスを保証します。

[また読む：フィンテック業界がミレニアル世代を魅了するためにAIを使用している5つの方法]

危機管理

通貨の変動、自然災害、政情不安などの外部の世界的要因は、銀行や金融業界に深刻な影響を及ぼします。 このような不安定な時期には、ビジネス上の意思決定を特に慎重に行うことが重要です。 AI主導の分析により、これから何が起こるかをかなり明確に把握でき、準備を整えてタイムリーな意思決定を行うことができます。

AIは、クライアントがローンの返済に失敗する確率を評価することで、リスクの高いアプリケーションを見つけるのにも役立ちます。 過去の行動パターンやスマートフォンのデータを分析することで、この将来の行動を予測します。

企業コンプライアンス

銀行は、世界中の経済の高度に規制されたセクターの1つです。 政府は規制当局を利用して、銀行の顧客が金融犯罪を実行するために銀行を使用していないこと、および銀行が大規模なデフォルトを回避するための許容可能なリスクプロファイルを持っていることを確認します。

ほとんどの場合、銀行はこれらの問題に対処するために内部コンプライアンスチームを維持していますが、これらのプロセスは手作業で行う場合、より多くの時間がかかり、莫大な投資を必要とします。 コンプライアンス規制も頻繁に変更される可能性があり、銀行はこれらの規制に従ってプロセスとワークフローを絶えず更新する必要があります。

AIは、ディープラーニングとNLPを使用して、金融機関の新しいコンプライアンス要件を読み取り、意思決定プロセスを改善します。 AIバンキングはコンプライアンスアナリストに取って代わることはできませんが、業務をより迅速かつ効率的にすることができます。

予測分析

AIの最も一般的なユースケースの1つには、汎用のセマンティックおよび自然言語アプリケーションと、広く適用されている予測分析が含まれます。 AIは、従来のテクノロジーでは検出できなかった、データ内の特定のパターンと相関関係を検出できます。

これらのパターンは、未開拓の販売機会、クロスセルの機会、さらには運用データに関する指標を示し、直接的な収益への影響につながる可能性があります。

プロセスの自動化

ロボットプロセス自動化（RPA）アルゴリズムは、時間のかかる反復タスクを自動化することにより、運用効率と精度を向上させ、コストを削減します。 これにより、ユーザーは人間の関与を必要とするより複雑なプロセスに集中することもできます。

今日の時点で、銀行機関はRPAをうまく活用して、トランザクションの速度を上げ、効率を高めています。 たとえば、JPモルガンチェースのCoiNテクノロジーは、ドキュメントをレビューし、人間よりもはるかに高速にドキュメントからデータを取得します。

AIファーストの銀行になるには？

AIが銀行業務でどのように使用されるかを見てきたので、このセクションでは、銀行がAIを大規模に採用し、プロセスを進化させるために実行できる手順を調べ、4つの重要な要素である人、ガバナンスに十分な注意を払います。 、プロセス、およびテクノロジー。

ステップ1：AI戦略を開発する

AIの実装プロセスは、組織の目標と価値を念頭に置いて、エンタープライズレベルのAI戦略を開発することから始まります。

AIテクノロジーが埋めることができる人々とプロセスの間のギャップを見つけるために、内部市場調査を実施することが重要です。 AI戦略が業界標準および規制に準拠していることを確認してください。 銀行は、現在の国際的な業界標準を評価することもできます。

AI戦略策定の最後のステップは、人材、データ、インフラストラクチャ、アルゴリズムに関連する内部慣行とポリシーを改善して、銀行のさまざまな機能ユニット全体でAIを採用するための明確な方向性とガイダンスを提供することです。

ステップ2：ユースケース主導のプロセスを計画する

次のステップでは、銀行のプロセスと戦略に合わせて、最も価値の高いAIの機会を特定します。

銀行はまた、現在または変更された運用プロセス内でAIバンキングソリューションを実装する必要がある範囲を評価する必要があります。

銀行業務における潜在的なAIと機械学習のユースケースを特定した後、テクノロジーチームはテストの実現可能性をチェックする必要があります。 彼らはすべての側面を調査し、実装のギャップを特定する必要があります。 彼らの評価に基づいて、彼らは最も実行可能なケースを選択しなければなりません。

計画段階の最後のステップは、AIの才能を計画することです。 銀行は、AIソリューションを開発および実装するために、多くの専門家、アルゴリズムプログラマー、またはデータサイエンティストを必要としています。 社内の専門家が不足している場合は、技術プロバイダーを外部委託したり、協力したりできます。

ステップ3：開発と展開

計画後、銀行の次のステップは実行することです。 本格的なAIシステムを開発する前に、まずプロトタイプを作成して、テクノロジーの欠点を理解する必要があります。 プロトタイプをテストするには、銀行は関連データをコンパイルしてアルゴリズムにフィードする必要があります。 AIモデルは、このデータをトレーニングして構築します。 したがって、データは正確でなければなりません。

AIモデルがトレーニングされて準備ができたら、銀行は結果を解釈するためにAIモデルをテストする必要があります。 このような試行は、開発チームがモデルが現実の世界でどのように機能するかを理解するのに役立ちます。

最後のステップは、トレーニング済みモデルをデプロイすることです。 展開されると、本番データが流入し始めます。データの流入が増えるにつれて、銀行はモデルを定期的に改善および更新できます。

ステップ4：操作と監視

AIバンキングソリューションの実装には、継続的な監視と調整が必要です。 銀行は、AIモデルの機能を包括的に監視および評価するためのレビューサイクルを設計する必要があります。 これにより、銀行はサイバーセキュリティの脅威を管理し、業務を確実に実行できるようになります。

新しいデータの継続的な流れは、運用段階のAIモデルに影響を与えます。 したがって、銀行は、入力データの品質と公平性を確保するために適切な措置を講じる必要があります。

銀行における人工知能の実例

いくつかの大手銀行は、サービス品質を改善し、詐欺やサイバーセキュリティの脅威を検出し、顧客体験を向上させるために、人工知能技術の活用をすでに開始しています。

これは、AIを最大限に活用している銀行機関の実際の例です。

JPMorgan Chase：JPMorgan Chaseの研究者は、AIとディープラーニング技術を使用してマルウェア、トロイの木馬、フィッシングキャンペーンを検出する早期警告システムを開発しました。 研究者によると、トロイの木馬が企業ネットワークを侵害するのに約101日かかるとのことです。 早期警告システムは、実際の攻撃が行われる前に十分な警告を提供します。

また、ハッカーがネットワークに感染するために悪意のある電子メールを従業員に送信する準備をしているときに、銀行のサイバーセキュリティチームにアラートを送信することもできます。

Capital One：インテリジェントな仮想アシスタントであるCapital OneのEnoは、パーソナルバンキングにおけるAIの最良の例です。 キャピタルワンは、イーノの他に、クレジットカード詐欺を防ぐために仮想カード番号も使用しています。 その間、彼らはコンピューターを創造的で説明できるように訓練する計算創造性に取り組んでいます。

商業銀行とは別に、ゴールドマンサックスやメリルリンチなどの多くの投資銀行も、日常業務に分析AIベースのツールを統合しています。 多くの銀行は、自然言語処理を使用して市場の傾向を発見し、キーワード検索を分析するAIベースの検索エンジンであるAlphasenseの利用も開始しています。

銀行における人工知能の実際の例を調べたので、この新しいテクノロジーを使用する銀行に存在する課題について詳しく見ていきましょう。

金融と銀行におけるAIの幅広い採用における課題

AIのようなハイエンドテクノロジーの幅広い実装には、課題があります。 信頼できる高品質のデータの欠如からセキュリティの問題まで、AIテクノロジーを使用する銀行には多くの課題が存在します。

それで、それ以上の苦労なしに、それらを一つずつ見てみましょう：

1. データセキュリティ：銀行業務におけるAIの重要な課題の1つは、機密情報を含む収集されたデータの量であり、追加のセキュリティ対策を実装する必要があります。 したがって、顧客データが適切に処理されるように、さまざまなセキュリティオプションを提供する適切なテクノロジーパートナーを探すことが重要です。
   
2. 質の高いデータの欠如：銀行は、本格的なAIベースの銀行ソリューションを展開する前に、トレーニングと検証のための構造化された質の高いデータを必要としています。 アルゴリズムが実際の状況に適用されるようにするには、高品質のデータが必要です。 また、データが機械可読形式でない場合、予期しないAIモデルの動作につながる可能性があります。 そのため、AIの採用を加速している銀行は、すべてのプライバシーとコンプライアンスのリスクを軽減するためにデータポリシーを変更する必要があります。

3. 説明性の欠如： AIベースのシステムは、エラーを排除して時間を節約できるため、意思決定プロセスに広く適用できます。 しかし、彼らは人間の判断力が乏しい以前の事例から学んだ偏見に従うかもしれません。 AIシステムのわずかな不整合は、エスカレートして大規模な問題を引き起こすのにそれほど時間はかからないため、銀行の評判と機能を危険にさらします。

災害を回避するために、銀行はAIモデルによって提示されるすべての決定と推奨事項に対して適切なレベルの説明可能性を提供する必要があります。 銀行は、モデルがどのように意思決定を行うかを理解し、検証し、説明する必要があります。

AppinventivがAIの旅にどのように役立つか

ご覧のとおり、このテクノロジーには複数のメリットがあるため、 AIと銀行業務は密接に関連しています。 Forbesによると、上級財務管理者の65％は、銀行でのAIと機械学習の使用による前向きな変化を期待しています。 したがって、すべての銀行機関は、顧客に斬新な体験と優れたサービスを提供するためにAIソリューションに投資する必要があります。

Appinventivでは、銀行や金融機関と協力して、さまざまな部門の収益の向上、コストの削減、リスクの軽減に役立つさまざまなカスタムAIおよびMLベースのモデルを開発しています。

AI開発サービスもお探しの場合は、専門家にご相談ください。 私たちは、銀行戦略における長期的なAIの作成と実装を支援し、最も技術に優しく費用効果の高い方法でニーズに応えます。

連絡してください！