金融業界における人工知能（AI）とは

金融業界における人工知能（AI）は、データ分析、パフォーマンス測定、予測と予測、リアルタイム計算、カスタマーサービス、インテリジェントなデータ取得などのための分析情報を引き出すのに役立ちます。金融サービス組織が市場と顧客をより深く理解し、デジタルジャーニーを分析してそこから学習し、人間の知能やインタラクションを大規模に模倣する方法で取り組めるようにするテクノロジーセットです。

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生成 AI による次世代のエンタープライズ検索。プロダクト内デモは 2 分 43 秒から。

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財務における AI の活用法

金融における AI は、主に 5 つの領域で役立ちます。サービスと商品のパーソナライズ、機会の創出、リスクと不正行為の管理、透明性とコンプライアンスの実現、運用の自動化と費用の削減です。

財務における ML とは

機械学習（ML）は AI のサブセットであり、明示的にプログラムされなくても、大量のデータを与えられることで、ニューラルネットワークとディープラーニングを使用して自律的に学習しながら改善していくシステムを実現します。これにより、金融機関はデータを使用して、ML アルゴリズムで特定の問題を解決するようにモデルをトレーニングし、それらを長期的に改善する方法に関する分析情報を提供できます。

アプリケーション: 金融サービスにおける現実の課題を AI で解決する方法

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感情など、感情的な意見が多く含まれる特定のテキストの感情を分析します。

異常検出

不正な取引、金融犯罪、取引におけるなりすまし、サイバー脅威などの異常を検出します。

推奨事項

金融商品やサービス（投資アドバイスや銀行サービスなど）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

画像や動画から分析情報を引き出し、不動産や車両などの物的損害を評価することで保険請求処理を加速できます。また、KYC 準拠の本人確認書類で顧客のオンボーディングを迅速に行うことができます。

会話

バンキング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満足度を向上させ、費用を削減し、人間の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提供することで、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方法が増えます。

データサイエンスと分析

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

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、顧客の将来のニーズ予測に役立ちます。

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

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。こちらのデモで、金融サービス企業が従業員の検索エクスペリエンスをどのように変革しているかをご確認ください。

財務における AI のメリット

自動化

AI は、ワークフローとプロセスの自動化、自律的かつ責任ある働き方、意思決定とサービス提供の強化に役立ちます。たとえば、AI は、決済機関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、顧客のニーズをより迅速かつ安全に満たす、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、銀行のクライアント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、金融サービス組織が、データ処理、分析、ドキュメントの処理とオンボーディング、顧客とのやり取り、その他のタスクにおける手動エラーを、毎回同じプロセスに従う自動化とアルゴリズムによって制御するのに役立ちます。

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。AI bot は多くの場合、人間の代わりに日常的なタスクやロータッチのタスクを実行するために使用されます。

スピード

AI は人間よりも多くの情報をより迅速に処理し、人間が見逃す可能性があるデータのパターンを見つけ、関係を発見することができます。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 によって、お客様が財務タスクを完了し、目標達成のためのソリューションを見つけ、いつでもどこでも財務を管理およびコントロールできるよう支援できます。クラウドで実行する場合、AI と ML は割り当てられたアクティビティで継続的に機能します。

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 は予測分析に使用され、人間味を失うことなく保険のカスタマーエクスペリエンスをモダナイズしています。

金融サービスにおける生成 AI の未来

AI は金融サービスの成長の推進に役立ちます。多くの組織がデジタル化を進め、販売し、効率を高め、データに焦点を当てる新たな方法を学んできました。今後は、関係に基づく顧客エンゲージメントを大規模にパーソナライズする必要があります。AI は、カスタマイズされた顧客対応を推進し、より安全で説明責任のある商品やサービスのおすすめを提案し、顧客が最も必要とするときに利用できるコンシェルジュサービスを拡大することで、信頼を獲得するうえで重要な役割を果たしています。

さらに、金融機関は権限ベースの強固でユニークなデジタル顧客プロファイルを構築する必要があります。ただし、必要なデータがサイロ化している場合があります。こうしたサイロを解消し、AI レイヤを適用し、シームレスな方法で人のエンゲージメントを活用することで、金融機関は効率的にスケールしながら、顧客固有のニーズに対応するエクスペリエンスを作り出すことができます。