銀行業界における人工知能（AI）とは

銀行業界における人工知能（AI）は、データ分析の強化、傾向や不正行為のリスクの予測、顧客エンゲージメントの向上といった重要な役割を担っています。AI は、リテールバンキング、商業銀行、投資銀行などのさまざまな銀行業界を支援し、市場の動向と顧客の行動を深く理解し、デジタルインタラクションを分析し、人間の知能やインタラクションに似たエンゲージメントをはるかに大規模に提供できるようにします。

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銀行による AI の活用方法

銀行は、主に次の 5 つの方法で AI を効果的に利用できます。個々のニーズに合わせてサービスやプロダクトをカスタマイズ、新しいビジネスチャンスを特定、リスクや不正行為の予測と特定、業務の合理化。

銀行業界における生成 AI とは

生成 AI は、新しいテキスト、画像、動画、音声、コードを作成できる AI のカテゴリです。生成 AI は、さまざまなタスクに対応した基盤モデル（大規模 AI モデル）をベースにしており、そのままで要約、質疑応答、分類などをすぐに実行できます。生成 AI は、ML モデルを使用して、人間が作成したコンテンツのデータセットにあるパターンと関係を学習します。そして、学習したパターンを使用して新しいコンテンツを生成します。その他の銀行業界のユースケースを確認する。

銀行業界における責任ある AI

AI は銀行とその顧客の双方にとって改善の大きな可能性を秘めていますが、責任ある方法で開発し、適用する必要があります。生成 AI のコンテキストでは特に重要です。なぜなら、大手銀行システムのような規制対象の業界において生成 AI の活用を話題にすると、その正確性やセキュリティを懸念する声が特に強まるからです。Google は、銀行業界における生成 AI の 4 つの重要な構成要素（説明可能性、規制、プライバシー、セキュリティ）を特定しました。

アプリケーション: AI で銀行の課題を解決する方法

音声認識

音声入力を変換し、コンタクトセンターへの問い合わせなどの顧客とのやり取りから得られる分析情報を活用してサービスを改善し、カスタマーサービスエクスペリエンスを向上させることができます。

感情分析

Natural Language AI を使用して、投資研究やチャットデータのセンチメントなど、感情的な意見が多く含まれる特定のテキストのセンチメントを分析します。

異常検出

不正な取引、金融犯罪、サイバー脅威などの異常を検出します。

マネーロンダリング防止

リテールバンキングおよび商業銀行業務で AI を使用して、潜在的なマネーロンダリング活動をより迅速かつ正確に検出します。

推奨事項

金融商品やサービス（銀行サービスなど）について、カスタマージャーニー、同僚とのやり取り、リスクの好み、財務目標に基づいて、高度にパーソナライズされた推奨事項を提供します。

Translation

高速かつ動的な機械翻訳を大規模に展開して財務ニュースやアプリなどのコンテンツを多言語に対応させ、顧客対応を強化し、場所を問わず、より多くのオーディエンスにリーチします。

ドキュメント処理

ドキュメントから構造化データと非構造化データを抽出し、そのデータを分析、検索、保存することで、融資サービスや投資機会の発見など、広範なドキュメントのプロセスに活用します。

画像認識による不正行為の軽減

画像と動画から分析情報を引き出し、身分証明書の確認によってお客様のオンボーディングを迅速化します。

お客様へのお知らせ

銀行コンシェルジュやカスタマーセンターなど、AI を活用した人間のようなコンタクトセンターエクスペリエンスで顧客の満足度を向上させ、費用を削減し、エージェントの時間を節約します。アプリ、ウェブサイト、デジタルプラットフォーム、仮想ツールにスマートで直感的なエクスペリエンスを実現することで、パーソナルファイナンスを変革し、お客様がお金を管理するためのより多くの方法を提供できます。

データサイエンスと分析

顧客、リスク、トランザクション、取引などのデータの分析情報を使用して、特定の将来の結果を高い精度で予測します。これらの機能は、不正行為の検出、リスクの軽減、顧客の将来ニーズの予測に役立ちます。

データマネジメント、分析、ML のツールの包括的なスイートにアクセスして分析情報を生成し、データからビジネスインテリジェンスと意思決定のための価値を引き出します。

予測モデリング

サイバーセキュリティ

ネットワークトラフィックを継続的にモニタリングおよび分析してサイバー攻撃や脅威を検知、防御、対応することで、サイバーセキュリティのさまざまな側面を自動化します。

生成 AI による魅力的なエクスペリエンス

自然かつ責任ある方法で作成、レコメンデーション、統合、分析、エンゲージメントを行うことで、AI を活用した新しい検索と会話エクスペリエンスを構築します。銀行が生成 AI を使用してクレジットカードに関するお客様の問題の解決を変革する方法について、こちらの動画をご覧ください。

銀行業界における AI のメリット

自動化

AI は、ワークフローとプロセスを自動化し、意思決定とサービス提供を強化するのに役立ちます。たとえば、AI は、銀行がネットワークトラフィックを継続的にモニタリングおよび分析することで、サイバーセキュリティのさまざまな側面を自動化するのに役立ちます。あるいは、顧客のニーズに迅速に応える、より柔軟でパーソナライズされたデジタルバンキングエクスペリエンスによって、銀行の顧客ファーストのアプローチを強化することもできます。

精度

AI は、毎回同じプロセスに従う自動化とアルゴリズムを通じて、銀行のデータ処理、分析、ドキュメント処理、オンボーディング、顧客対応などのタスクにおける手作業によるエラーを最小限に抑えるのに役立ちます。

効率性

AI を使用して反復的なタスクを行うと、人はより戦略的な活動に自由に注力できるようになります。AI を使用して、ドキュメントの確認や要約、電話の文字起こし、「締め切りは何時？」といった顧客の質問に答えるなどのプロセスを自動化できます。

スピード

AI は、データの処理、パターンの発見、データ内の関係性の発見を加速します。つまり、分析情報を迅速に取得して、意思決定、取引に関するコミュニケーション、リスクモデリング、コンプライアンス管理などを推進できます。

可用性

AI を活用して、お客様がいつでもどこでも財務タスクを完了し、目標を達成するためのソリューションを見つけ、財務を管理および管理できるよう支援できます。AI と ML は、クラウドで実行されているときは、割り当てられたアクティビティで継続的に作業できます。

イノベーション

膨大な量のデータを迅速に分析する能力により、競争をリードする独創的で革新的な製品やサービスにつながります。たとえば、AI は、人手を失うことなく銀行のカスタマーエクスペリエンスをモダナイズするために使用されています。

銀行業界における AI の未来

AI は銀行セクター全体の成長を加速させることになるものです。デジタルプラットフォームにより、銀行は新しい販売戦略を採用し、効率を向上させ、データ活用に注力して、パーソナライズされた関係に基づく顧客対応を大規模に実現できます。AI は、カスタマイズされた顧客対応を促進し、より安全で信頼性の高いプロダクトやサービスを提案して、重要なタイミングで顧客が利用できる拡大されたコンシェルジュサービスを通じて信頼を獲得するうえで不可欠です。

さらに、銀行は権限ベースの個別のデジタル顧客プロファイルを開発する必要があります。課題は、必要なデータが多くの場合、分離されたサイロに存在することです。こうしたサイロを解消し、AI を統合して、AI と人間のやり取りをシームレスに組み合わせることで、銀行は効率的に成長に合わせてスケールしながら、顧客の個々のニーズを満たすエクスペリエンスを形成できます。