AIを金融業界の傍観者と考えるのはやめよう

2019年には目を見張るようなAIイノベーションが数多く見られ、今後も金融業界におけるAIの影響は深まっていくでしょう。しかし、AI の可能性を最大限に引き出すには、非常に大規模なデータにアクセスする必要があります。データから、インテリジェントなアルゴリズムは、非常に正確な予測、リスク管理、継続的な監視を実行できるようになります。 これは、AI が今後も金融分野とテクノロジー分野の連携を深めていくことを意味します。

[[313624]]

以下では、2020 年に金融業界に変化をもたらす 3 種類の人工知能開発トレンドを分析します。

リスク識別技術の強化

これまで金融機関は、潜在的な脅威をもたらすと考え、相互にデータを共有することに懐疑的だった。しかし、現代のデータ駆動型の世界では、人工知能がこの問題を解決し、金融機関の業務を最適化することができます。リスク管理の面では、人工知能によってリスク識別の技術的能力が大幅に向上します。

人工知能は、財務データと投資家関連のリスクを分析することで、ユーザーの潜在的なリスクカテゴリーを判断できます。リスク識別技術の使用は新しい現象ではありませんが、ディープラーニング（人工知能の重要な構成要素）は、複数の異なるソースからのデータを組み合わせて分析し、潜在的にリスクのある取引をリアルタイムで識別することで、リスク識別技術を強化できます。

柔軟かつ効果的な不正防止

現在、多くの個人情報詐欺や盗難の問題はますます複雑化しています。統計によると、これらの問題により、2019年に世界の金融業界に242億6,000万米ドルの損失が発生しました。 AI は潜在的な詐欺師を特定できるだけでなく、こうしたテクノロジーの変化にも適応できます。

今後数年間で、AI によって金融機関の不正検出能力が向上することが期待されています。現代のサイバー攻撃は複雑さと規模が急速に拡大していますが、人工知能は膨大な量のデータを活用して、潜在的に問題のあるログイン、支払い、投資行動を特定し、設定されたパターンに基づいて一部の疑わしい取引を凍結することで、ユーザーのセキュリティ問題を根本から解決します。

投資銀行が自動化を加速

AI は金融業界に大きな変化をもたらしてはいませんが、投資銀行業務に革命をもたらしました。

人工知能デジタルアシスタントはすでに多くの労働者に取って代わっており、自然言語処理（NLP、コンピューターが人間の言語を解釈する能力を指す）はこの変革において重要な役割を果たしています。実際、投資銀行家の数はすでに20～30％減少しており、今後数年間はAIによってこの分野の自動化が進むと予想されています。

要約する

伝統的な金融業界にとって、人工知能は金融サービスを再構築する強力なツールであり、リスク管理やビジネスイノベーションに欠かせない技術であり、この業界の重要な部分となるでしょう。今後数年で、AI は革新的な技術ではなく、金融業界の基盤の 1 つとして認識されるようになるでしょう。