人工知能が金融を変える5つの方法

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープニューラルネットワーク (DNN) は、金融業界のビジネスに混乱をもたらし、伝​​統的な価値観に挑戦しています。

確かなのは、人工知能が数え切れないほどのさまざまなアプリケーションを通じて静かに世界に影響を与えているということです。 AI テクノロジーは、私たちが知らない間に、運転して通勤したり、サーモスタットを自動的に調整したりと、すでに多くの日常的な活動に役立っています。ガートナーによると、大企業の 40% が 2020 年までに AI ソリューションを導入し、半数以上が 2020 年までに既存の AI ソリューションを 2 倍に増やす予定です。この予測は新型コロナウイルス感染症のパンデミックが発生する前に行われたものですが、それを考慮しても、AIの成長は指数関数的に進み続けるでしょう。

[[345618]]

一部の産業用人工知能では、機械学習とディープニューラルネットワークがより多くの用途に使用されています。その 1 つが金融業界です。金融業界では、新しいテクノロジーがすでにビジネスに混乱をもたらし、伝​​統的な価値観に挑戦しています。

コンサルティングとサポートに関しては、EC-MSP のような IT 企業は AI ソリューションを最も効果的に活用できます。これにより、企業はこれらのテクノロジーの可能性を活用し、プロセスを強化できるようになります。

リスク管理

人工知能はリスク管理において重要な役割を果たしており、金融の世界では時間はお金です。リスクケースの場合、アルゴリズムを使用してケース履歴を分析し、潜在的な問題を特定できます。これには、機械学習を使用して、金融の専門家が特定の傾向を追跡し、起こり得るリスクに注意できるようにする正確なモデルを作成することが含まれます。これらのモデルは、将来のモデルで使用するために、より信頼性の高い情報を確保するためにも使用できます。

リスク管理に ML を使用すると、大量のデータをより短時間で強力に処理できるようになります。構造化データと非構造化データもコグニティブ コンピューティングを通じて管理できます。そうでなければ、これらすべては人間のチームにとって長時間の労働を意味します。

Kensho はマサチューセッツ州に拠点を置き、大手金融機関にデータ分析と機械知能を提供する企業です。同社のソリューションは、クラウド コンピューティングと自然言語処理 (NLP) を組み合わせて、複雑な分析ソリューションをわかりやすい言語で提供します。

不正行為防止

近年、デジタル顧客取引が大幅に増加しており、信頼性の高い不正検出モデルを使用して機密データを保護する必要性が生じています。 AI はルールベースのモデルを強化し、人間のアナリストを支援するために使用できます。これにより、効率と精度が向上し、コストが削減されます。

AI は支出履歴や支出行動を確認するためにも使用でき、短期間にカードが世界中のさまざまな場所で使用されたときなどの不規則性を強調できます。 AI は人間による修正から学習し、強調すべき点に基づいて決定を適用することもできます。

不正管理のすべてのユースケースには AI アルゴリズムの要件が異なり、ユースケースごとに AI アルゴリズムの使用方法が若干異なります。トランザクションの監視には、応答時間、エラー率、精度の向上、およびトレーニング データの可用性と品質が必要です。

Shape Security は、クレデンシャルスタッフィング、クレジット申請詐欺、ギフトカード追跡、情報抽出に重点を置いた不正検出サービスを米国の銀行に提供する企業です。組織が使用する ML モデルは数十億件のリクエストに基づいてトレーニングされているため、実際の顧客とボットを区別することができました。

パーソナライズされたバンキング

銀行業界では、AI を搭載したスマート チャットボットにより、顧客に包括的なソリューションを提供し、コール センターの作業負荷を軽減することができます。音声制御の仮想アシスタントも人気が高まっており、その多くはAmazonのAlexaを搭載し、自己学習が可能です。残高や口座のアクティビティを確認したり、支払いをスケジュールしたりする機能があり、その機能は日々向上しています。

現在、多くの銀行が、個人に合わせた財務アドバイスを提供し、財務目標の達成を支援するアプリを導入しています。これらの AI 駆動型システムは、収入、日々の支出、支出行動を記録し、財務計画や推奨事項を提供することができます。モバイル バンキング アプリは、ユーザーに請求書の支払いを通知したり、取引を競ったり、銀行とのやり取りをより便利にしたりすることもできます。

Abe AI は、Amazon Alexa、Google Home、Facebook、SMS などのさまざまな通信モードに統合できる仮想金融アシスタントです。同社が提供するサービスには、リクエストサポート、会話型バンキング、財務管理などが含まれます。

定量取引

近年、世界の株式市場では、定量取引、アルゴリズム取引、高頻度取引、データ駆動型投資が拡大しています。投資会社は、市場の将来のパターンを正確に予測するために、コンピューティングとデータサイエンスに依存しています。

AI の強みは、過去のデータのパターンを観察し、それが将来繰り返される可能性があるかどうかを予測する能力にあります。金融危機など、データに特定の異常が現れた場合、AI はデータを研究して考えられるトリガーを発見し、将来に備えることができます。 AI は特定の投資家向けに投資をパーソナライズし、意思決定を支援することもできます。

Kavout は、定量分析と ML を使用してデータを処理し、金融市場のパターンを特定する企業です。彼らのツールは、大量のデータを処理し、特定の株式に適用可能な数値評価にまとめることができます。

信用決定

多くの分野で、AI は意思決定プロセスに情報を提供するのに効果的に使用されています。そのような分野の 1 つが信用であり、AI は潜在的な借り手の正確な評価を迅速かつ低コストで提供できます。 AI を活用した信用スコアリングは、従来の信用スコアリング システムよりもはるかに複雑になる可能性があります。これらは、どの申請者が債務不履行になる可能性が高いか、またどの申請者に確かな信用履歴がないかを判断するのに役立ちます。

AI によって駆動されるモデルには、客観的かつ偏りがないという利点もあり、これは人間の意思決定の要素となり得ます。多くの人にとって、大きな買い物をする場合でも、就職する場合でも、アパートを借りる場合でも、良好な信用を持つことは不可欠です。

ZestFinance などの企業は、AI を活用した引受ソリューションを導入しており、これにより企業は信用履歴の低い顧客を評価できるようになりました。これにより、高リスクと見なされるグループを透明性の高い方法で検討できるようになります。

AI を搭載したシステムは、より高速、より効率的、より信頼性の高いものになります。これらのテクノロジーは金融分野でますます使用されるようになり、金融会社によって広く採用されるようになっています。これらのテクノロジーの導入に伴うリスクを受け入れた人は、多くの場合、合理化され、より生産性の高い業務を実現できます。人工知能は金融の世界に大きな可能性を秘めており、ビジネスリーダーは十分な情報に基づいた意思決定を行うために適切なデータを備える必要があります。