2022 年の銀行業界における AI とビッグデータのトップ 10 トレンド

当初の目標は人間と同じくらい知的な機械を持つことでしたが、人工知能ではなくインテリジェントオートメーションへと進化しているようです。銀行業界は、ビジネスの改善に向けた新興技術の導入が遅れていると考えられています。しかし、銀行における AI の応用は現在、金融とビジネスの世界で注目されている話題です。

[[436346]]

1. カスタマーサービス

顧客サービスは多くの場合、各企業の公的な顔となります。顧客が企業とやり取りする際に快適な体験をすると、その企業は成功しているとみなされます。顧客が銀行を訪れると、顧客サービス担当者と直面している問題について話し合います。たとえば、口座情報、取引履歴、小切手決済、新規銀行口座の開設など、これらはすべて顧客が尋ねる可能性のある質問です。待っているお客様が多数いる場合は、ご注文の処理に長時間お待ちいただく場合があります。現在、多くの銀行や投資会社が、この時間のかかる反復的な作業をスピードアップするために AI を活用しています。

2. オンラインバンキングとモバイルバンキング

多くの人がコンピューターを捨て、ますます人気が高まっている携帯電話を選んでいます。携帯電話は現在、コミュニケーション、計画、読書、ライフスタイル管理、財務計画の重要な手段となっています。顧客サービスと銀行業務のプロセスにおいて、銀行はより高度な AI ソフトウェアを必要としています。

3. 資本市場における人工知能

資本市場は、トレーダーが債券、株式、その他の長期プロジェクトに投資して利益を得ることができる場所です。テクノロジーの進歩により、低所得者でも金融市場に参加できるようになりました。

4. 資産管理

現在、資産管理者は、富裕層の顧客の銀行業務ニーズを満たすために、主要な AI シナリオを徐々に統合しています。人工知能は、さまざまな資産管理ビジネスが主要な銀行業務を効率的に実行できるよう支援します。資産管理の責任においてより多くの経験を積み、顧客にさらなる安心感を与えることができます。

5. コンプライアンス

コンプライアンスは特定の銀行が従わなければならない規則ですが、例外もいくつかあります。これらのルールは、プロセスを最新の状態に保ち、リスクや損失を回避するために非常に重要だからです。コンプライアンス監視がなければ、銀行業界は免許の剥奪などさらなる困難に直面することになるだろう。規制当局は、銀行業界の特定のニーズを満たすためにコンプライアンス規制を変更することができます。資産管理の増加に伴い、さまざまな規制遵守も増加します。 GDPR 規制や MiFID II 規制は、金融アドバイザリー サービスの 2 つの例です。

6. リスク管理

市場におけるリスク管理に関しては、人工知能がさらなる支援を提供できます。たとえば、銀行業界における多くの詐欺リスクは、AI テクノロジーとソフトウェアを使用して検出できます。構造化されていない統計データを評価・整理するために、リスク管理には人工知能が必要です。金融リスク管理者は損失とリスクの回避に関心があり、AI テクノロジーを使用してそれらを制御しようとしています。

人工知能は、金融と企業の成長に不可欠な要素になりつつあります。機械学習により、非構造化データを監視および評価できるようになり、コストと時間を節約できます。これらは、さまざまな危険を規制し、最小限に抑えるのにも役立ちます。

7. 和解

決済とは、システムによってさまざまな金融機関への支払指示に変換される現金取引です。金融業界において、決済は安全性と効率性の面で極めて難しいとされています。

資本市場ではこうした複雑さが増しています。人工知能などの技術により、さまざまな分野で決済方法が向上します。しかし、この合意には無視できない否定的な要素がある。歴史的には、多くの取引は顧客が実体の領収書を受け取るまで完了しませんでした。

8. 記録の維持

銀行業界では、記録を維持するために AI ソフトウェアが使用されています。顧客の情報やデータを安全な形式で保存することが重要だからです。これは本当に素晴らしいアプリです。光学文字認識を使用してドキュメントのスキャン画像を生成します。 OCR は、使用されている紙文書の形式とすべての文字を変更することにより、紙の記録をデジタル表現に変換します。これにより、公式の銀行文書が独自の形式に変換されます。

9. 会計

会計は、データをより正確な形式に変換するのに役立ちます。従来のコンピューティング技術は速度が遅く、コストと時間もかかります。しかし、AI ソフトウェアによって精度と簿記機能が向上し、簿記がはるかに簡単かつ信頼できるものになりました。 AIは、事業計画の立案、統計の合理化、調査の実施などを通じて会計業務を支援することができます。

10. 人事

人事部門は通常、採用、生産、保守を担当します。これまで、人事部門はプロセス全体をスムーズに実行し続けるのに大きな困難に直面することがよくありました。しかし、新しい AI テクノロジーの導入により、すべてが制御可能になり、管理できるようになりました。銀行職員は AI テクノロジーを活用して人事管理の方法を確立し、業務を遂行してより大きな利益を得ることができます。銀行員のエンゲージメントと交流を高めることで、銀行員の生産性向上に役立ちます。 AI は収益を増加させ、従業員に力を与えることができます。