AI を活用することで、銀行は年間 1 兆ドルの追加収益を得ることができる | マッキンゼーの最新調査レポート

AI を活用して財務管理や投資を行いたいと考えていますか?

好むと好まざるとにかかわらず、将来的には銀行が財務管理業務の一部を AI にアウトソーシングする可能性があります。

これらの財務管理 AI により、銀行は毎年 3,729 億ドルの追加収益を得ることができます。

財務管理業界に加えて、マーケティング、人事、財務 IT 部門の従業員もすべて AI の影響を受けることになります。

これはマッキンゼーの最新の銀行 AI レポートであり、AI によって銀行業界は毎年 1 兆ドルの追加収益を得ることができると指摘しています。

マッキンゼーは、AIは将来の一般的なトレンドであり、まだ終わっていない流行はデジタルバンキングの到来を加速させるだけだと指摘した。 （オンラインバンキングアプリの利用頻度は20％から50％増加したと推定される）

マッキンゼーは、世界有数のグローバル経営コンサルティング会社であり、シカゴ大学ビジネススクールの教授であったジェームズ・オマッキンゼーによって 1926 年に設立されました。

将来のAI銀行はこうなる

現在、銀行決済、ローン、保険などの分野でAIが活用されています。これらのAIは、最先端AIと従来型AI（分析用）に分けられます。

マッキンゼーは、これらの AI が小売顧客と中小企業顧客に価値を生み出し、適切な財務アドバイスを提供する方法について 2 つの例を直接挙げました。

下の図からわかるように、AI はコーヒーショップの場所の検索から、銀行取引の処理前の待ち時間中の顔認識による支払いまで、すべてを完了できます。

事業開始後は、AIが顧客の健康情報を自動分析し、適切な保険の購入を推奨します。その後、財務アドバイスを提供し、ARを使用して顧客の一日の活動を分析して支払いをリマインドします。

最後に、彼女に代わって預金を行い、さらに投資アドバイスを提供して収益を最大化し、取引を完了します。

では、AI は中小企業の顧客に対するビジネスをどのように処理するのでしょうか?

図からわかるように、このような状況では通常、顧客は合理的なローンソリューションを選択する必要があります。

AIが顧客の企業状況や目標を分析した上で、合理的な融資プランを提案し、顧客に一連のアンケートを実施してもらった後、AIが顧客の表情をスキャンして、納得のいく経営計画を提案します。

お客様がリソース支援を必要とする場合には、中小企業のサプライヤーやバイヤーを紹介し、適切なパートナーをお客様に推薦いたします。

最後に、追加のサポート サービスが必要な場合は、AI が仮想アドバイザーを動かして、より専門的なアドバイスを提供します。

これはもはや単なるアイデアではありません。

マッキンゼーの調査によると、2019年11月時点で金融会社の約60%が少なくとも1つのAI機能を導入していました。

これらの AI 機能のうち、自動化モード ロボット (36%) が最も広く使用されており、仮想通信サービス (32%) と自然言語テキスト理解 (28%) がそれに続いています。

現在、アリババ、バイドゥ、テンセント、アマゾン、フェイスブック、グーグルなど、いくつかの大手テクノロジー企業がすでに金融エコシステムの構築を模索しています。

上記のサービスプロセスから、このエコシステムは銀行の AI ビジネスだけではなく、他の製品やテクノロジーを銀行業務に統合して、より多くの価値を生み出すことがわかります。

AIはあらゆる分野に「侵入」している

実際、銀行だけでなく、他の業界もさまざまな程度で AI の影響に直面しています。

マッキンゼーは調査の結果、AIがハイテク、通信、自動運転、小売、建設などの業界に及ぼす影響を明らかにしました。さまざまなタイプのAIが、さまざまな業界でさまざまな役割を果たしています。

下の図はマッキンゼーが出した調査結果です。調査では、回答者は自社の状況に応じて、自社がすでに適用しているAI技術を選択することが求められています。

黒丸内の数字は、AI技術を導入している企業の回答者数（全回答者数に対する割合）です。

（例えば、さまざまなハイテク企業の従業員100人を対象に調査を実施し、そのうち54人が自社が機械学習技術を適用していると信じていた場合、その割合は54%になります。）

AI応用産業においてはハイテク、自動運転、通信業界が「大手」であり、これらの業界でAIを応用している企業の割合は総じて高い。

適用が好まれる AI 技術も業界によって異なります。

図からわかるように、自動運転や金融サービスなどの業界ではAI機械処理に対する要求が高く、組立ラインの生産工程では「自動化」がより重視されています。

相対的に言えば、ハイテク産業、通信、自然エネルギー、専門サービスなどの業界では機械学習がより必要とされています。ハイテク産業では、この割合は直接54％に達します。

さらに、物理的な AI ロボットも同様に人気があり、特に商品の包装や医薬品製造などの業界で人気があります。

CCAF と世界経済フォーラムが 2019 年第 2 四半期と第 3 四半期に実施した調査によると、2030 年までに企業の全雇用の約 9% が AI に置き換えられると予想されています。

ほぼ例外なく、151社のフィンテック企業または金融機関の回答者は、AIを活用して業務の一部を代替するフィンテック企業が将来的に競合他社にとって脅威になると考えています。

参考リンク:

https://fintechnews.ch/aifintech/ai-to-unlock-us1t-of-additional-value-each-year-for-banks-mckinsey/39933/