金融業界は AI を活用してデータを強化する準備ができているでしょうか?

金融業界は国民経済の生命線です。モバイルインターネットやオンライン決済の普及により、データは企業にとってますます重要な資産となり、金融業界も大きな変化を遂げています。特に、金融とテクノロジーの融合により、金融業界が提供する機能は、資金を中心としたサービスからデータを中心としたサービスへと徐々に移行してきました。

同時に、金融業界は市場飽和とインターネット金融などの新興金融サービスとの競争に直面しており、特に中小規模の商業銀行、証券、保険業界にとって大きな課題となっています。テクノロジーの力を活用して自社の競争力を高める方法。これは金融会社が直面する大きな課題となっている。そのため、金融業界では最新のデータ アーキテクチャを積極的に構築し、強力でインテリジェントなプラットフォームを活用してビジネス アプリケーションの作成を加速し、データの価値を最大化することで、最終的には運用コストの削減とより正確なマーケティングを実現しています。

大規模なアプリケーションを効果的に管理できない

中国の地方銀行は、市場全体の成長が飽和傾向にあるため、インターネット銀行との競争だけでなく、大手商業銀行との競争にも直面している。ある都市の商業銀行も、デジタル化、ネットワーク化、インテリジェンス化に積極的に取り組んでおり、金融サービスの効率性を向上させるために、より豊かで包括的なサービスを備えた大衆金融モデルへの移行を望んでいます。

ある都市の商業銀行は、個人および法人の預金、ローン、クレジットカード、資産管理などのオフラインサービスに基づいて、資金代理販売、信用承認、電子バンキング、外国為替サービス、金融ピア、生活費支払いなど、数百のアプリケーションを徐々に開発してきました。これらの豊富なアプリケーションの背後には、Oracle、DB2、MySQL、SQLserverなどのリレーショナルデータベースによって生成された構造化データ、MongoDB、HBase、ActiveMQ、WebServiceなどの非構造化データベースによって生成された半構造化データ、さらにWebサイトのAPPログ、ソーシャルメディア、ビデオ、写真などのデータがあります。こうした膨大な量のデータをどのように統一的に管理するかが、都市商業銀行にとって大きな課題となっている。

企業のITアーキテクチャの近代化プロセスが妨げられている

都市商業銀行にとって、さまざまなデータの管理は新たな課題となっている。都市商業銀行の場合、データセンターにはさまざまなモデルやブランドのストレージデバイスがあるだけでなく、オンラインとオフラインで大量のデータも生成されます。都市商業銀行は、各支店からのコアデータを常に管理するだけでなく、インターネットに登録されたビデオデータ、モノのインターネットとインターネットからのさまざまな情報データ、顧客サービスの記録データなども収集する必要があります。インフラストラクチャのクラウド化とコンテナ化をどのように実現し、基本的なリソースの利用と管理の効率を向上させるかは、既存のITアーキテクチャが直面している課題です。

同時に、IT の運用と保守の面では、一部のアプリケーションにはさまざまなオープンソース ソフトウェアと開発プラットフォームが含まれており、従来の方法では説明や測定が難しく、処理の複雑さもかなり大きくなります。クラウドコンピューティングとインテリジェント時代の運用保守のニーズと組み合わせた自動化された運用保守技術とツールをどのように活用して、従業員がより価値のあることに専念できるようにするかは、ある都市の商業銀行が直面している課題でもあります。

従来のデータモデルはリスク回避に効果的に対応できない

世界経済の不確実性により、金融業界は不確実なリスクや詐欺などの課題の増加に直面しています。取引不正防止、マネーロンダリング防止、監査コンプライアンス、内部運用リスクなどを含みます。 AIを活用してリスク評価の効率をいかに向上させるかが金融業界の課題となっている。金融リスク管理に関しては、デジタルプロファイリングとデータモデル構築に AI を活用してデータを処理し、リスク計算を生成し、開発リスクに関する個別のアドバイスを顧客に提供し、顧客を関連サービスに結び付ける方法を説明します。金融業界では AI アプリケーションが必要になっています。機械学習理論の発展と成熟に伴い、いかに迅速にモデルを構築し、タイムリーに正確な判断を下すかが、人工知能の重要な応用トレンドとなっています。金融業界は、リスク管理、監督、コンプライアンスのための人工知能ソリューションを提供するために、データを正確に識別および分析できる AI ツールの入手に特に関心を持っています。

AIビジネスにデータをもっと有効活用することはできない

金融業界では、資産運用が大きな変化を遂げています。ビジネス モデルは手数料ベースのアプローチから目標ベースの計画支援へと変化しており、正確な顧客ニーズ分析とパーソナライズされたサービスが業界の要件となっています。したがって、顧客に関する洞察は、このエクスペリエンスをどのように提供するかを決定する上で最も直接的かつ戦略的なものの 1 つになります。

ある証券会社の代表者は、「顧客洞察体験の継承は難しい点です。資産管理アドバイザーが世代交代で引退するケースが増えており、彼らの専門知識と能力の継続をどのように確保するかが検討すべき課題となっています。AIを活用して、新しいアドバイザーが専門知識と能力を迅速に高められるようにしたいと考えています。」と述べています。AI分析と認知ツールを使用してユーザーを認識し、各顧客とその財務目標を理解し、製品とサービスをカスタマイズし、より差別化された資産管理体験を提供することは、証券会社にとって新たな需要となっています。

金融業界を含む、AI を使ってデータを強化したいと考えているすべての企業のために、ZDNet は「インテリジェント企業について議論する」と題した短いビデオ コラムを開始します。このコラムでは、IBM の専門家を招いて、企業ストーリーにおける AI の実装に関するストーリーを語り、より多くの業界での AI の使用シナリオについて議論し、AI を業界データと組み合わせてアプリケーションの実践を強化する方法をわかりやすく説明します。