2022年の銀行業界における人工知能の応用

人工知能はあらゆる分野に革命をもたらしており、銀行業も例外ではありません。

調査によると、世界の人工知能市場規模は2020年に623.5億米ドルと評価され、2021年から2028年にかけて年平均成長率40.2%で成長すると予想されています。銀行や金融のような巨大な市場が、AI のような広範かつ革命的なトレンドに追いつく可能性は低いでしょう。実際、COVID-19パンデミックが技術革命の時代をもたらす前から、銀行業界ではすでにフロントオフィスとバックオフィスの業務に人工知能を活用し始めていました。

では、銀行で人工知能を利用するメリットと、そのメリットはどの程度でしょうか? 2022 年に市場はどのように発展するでしょうか? 専門家は今後数年間で何が実現すると考えていますか? 以下の記事では、これらの質問に対する答えを探ります。

銀行における人工知能：数字で見る

先に進む前に、これらの数字が銀行における AI の利用にとって何を意味するのかを理解しましょう。

• マッキンゼー・アンド・カンパニーのレポートによると、銀行業界は AI の活用によりさらに 1 兆ドルの価値を獲得できる可能性があるとのことです。
• 人工知能の応用により、銀行業界は2023年までに4,470億ドルを節約できると予想されています。このうち、4,160億ドルの節約は、フロントオフィスとミドルオフィスで使用されるAIによって実現されます。
• OpenText が金融調査の専門家を対象に実施した調査では、なんと 80% の銀行が AI の潜在的なメリットを十分に認識していると回答しました。
• 資産総額が1,000億ドルを超える銀行の75%がすでにAI戦略の導入を開始しています。資産が1000億ドル未満の銀行では、その数字は46%でした。
• National Business Research Institute と Narrative Science による 2020 年の調査では、銀行の 32% が市場での競争上の優位性を獲得するために、予測分析や音声認識などの AI テクノロジーを活用し始めていると結論付けられました。

銀行における人工知能のメリット

これらの数字は、AI が銀行業界で人気を集めていることを明確に示しています。銀行業界が AI にこだわるのは、それが流行のテクノロジーだからというだけではありません。銀行業務における AI の主な利点は次のとおりです。

• より良いサービス対応
• ヒューマンエラーと偏見を排除する
• パーソナライゼーションの拡大
• 顧客の信頼と満足度の向上
• ファミリーバンキングの概念の推進

これらの利点により、関係者は銀行が AI、ビッグデータ、機械学習をより有効に活用するためのより革新的な方法を模索し、実験しています。

銀行における人工知能の主な応用

一般的に、人工知能には無限の用途がある可能性があります。楽観的な予測者たちは、いつの日か人工知能が銀行業界を完全に支配し、銀行システムがこれらのインテリジェントな機械によって運営されるようになることを夢見ています。

まだ遠い夢ではありますが、2022 年に期待できる銀行業務における AI の応用を 5 つご紹介します。

（１）金融詐欺を防ぐための人工知能サイバーセキュリティ

2020年、銀行業界は29万件を超えるサイバーセキュリティの問題を報告しました。銀行は、事後対応策だけでなく、事前対応策も講じる必要があります。企業はサイバーセキュリティ侵害を未然に防ぎ、従業員と顧客を金融詐欺から保護する必要があり、AI はこれを実現するのに役立っています。

ダンスケ銀行は、古いルールベースの不正検出システムを AI アルゴリズムに置き換えました。ディープラーニング ツールにより、銀行は金融詐欺のリスクを 50% 削減できるようになりました。このソリューションにより、誤検知も 60 パーセント削減されました。

さらに、Amazonは最近、人工知能サイバーセキュリティのスタートアップであるHarvest.AIを買収した。これは、サイバーセキュリティと金融詐欺防止における AI の使用が大きな可能性を秘めているという事実をさらに裏付けています。

（２）シームレスな顧客対応を実現するAIチャットボット

チャットボットは、銀行業界だけでなくあらゆる分野で最も一般的に使用されている人工知能のアプリケーションの 1 つです。導入後、AI チャットボットは 24 時間 365 日顧客にサービスを提供できるようになります。実際、いくつかの調査や市場調査では、人々は人間よりもロボットとのやりとりを好むことがわかっています。これは、AI チャットボットによる自然言語処理の使用によるものです。自然言語処理を使用することで、AI チャットボットはユーザーのクエリをよりよく理解し、人間のような方法でコミュニケーションできるようになります。

バンク・オブ・アメリカが使用する仮想アシスタント「Erica」は、銀行業界における AI チャットボットの応用例です。 Erica は 2019 年に 5,000 万件の顧客リクエストを処理し、クレジットカードのセキュリティ更新やクレジットカードの債務軽減などのリクエストに対応できます。

（３）顧客維持率を向上させるパーソナライズされた銀行サービス

今日のデジタルに精通した銀行顧客は、従来の銀行が提供できる以上のものを望んでいます。 AIの助けを借りて、銀行は顧客が求めているパーソナライズされたソリューションを提供できます。

アクセンチュアの調査によると、銀行顧客の 54% が予算の監視とリアルタイムの支出調整に役立つ自動化ツールの使用を望んでいることがわかりました。人工知能はこれを可能にします。

ここで疑問に思う人がいるかもしれない。顧客はロボットからのアドバイスを受け入れるつもりだろうか？ 回答者の 44% が、コンピューターが生成したアドバイスを「非常に喜んで」受け入れると答えた。したがって、銀行における AI のこのユースケースは現在実現可能であり、高いレベルで受け入れられています。

AI を活用したパーソナライズされたバンキングの実例の 1 つは、カナダの TD Bank Group で見ることができます。同社はすでに、Kasisto の人工知能技術を自社のモバイル アプリに統合する計画を発表している。このソリューションは、顧客にリアルタイムのサポートを提供し、顧客の消費パターンに関する洞察を提供します。

（4）AIを活用して透明性の高い融資・信用判断を行う

ほとんどの銀行は、潜在的な顧客の信用度を判断するために、依然として信用スコア、信用履歴、および推薦状に依存しています。このプロセスは時間がかかり、手間がかかるだけでなく、不透明でもあります。 AI を使用して融資や信用の決定を行うことで、銀行は手作業によるプロセスを減らし、透明性を高めることができます。さらに、AI ソリューションによって提供されるデータに裏付けられた洞察により、銀行は損失を削減し、より収益性の高い意思決定を行うことができます。

銀行業界ではそのような決定に AI が使用されている例は多くありませんが、一部の銀行では現在、信用履歴が限られている人の信用レポートを調べるために AI を使用しています。さらに、このようなシステムは、顧客の潜在的にリスクのある支出行動やパターンを銀行に警告することができます。

（５）AIに関する倫理的枠組みの確保

倫理的な配慮は、あらゆる分野、特に金融の分野でますます重要になってきています。これは、顧客が銀行が自分のデータをどのように使用しているかをもっと知りたいと思っているためです。

AI は、銀行がデータ処理に関する倫理的な枠組みを構築し、顧客の信頼を構築するのに大いに役立ちます。

HSBC はこの分野のマーケットリーダーと言えるでしょう。 HSBC は、AI とデータ倫理の原則を作成した最初の金融サービス会社です。また、彼らはシンガポール通貨庁​​やアラン・チューリング研究所と協力して、銀行業界における AI の倫理的導入のための枠組みを開発しています。

2022年に取り組むべき課題

銀行業務における AI の利点と使用例は数多くありますが、今後の道のりには課題がないわけではありません。銀行における AI 分野を悩ませている主な課題は次のとおりです。

（１）世界中の二級都市、三級都市の顧客や従業員はAIを活用したアプローチの導入に消極的であるため、従来の慣行からの脱却に対する初期の抵抗を克服する必要がある。

（２）顧客が銀行に望むサービスと銀行が実施するソリューションの間に乖離があるようだ。このギャップを埋めるには、適切なデータとマーケティングの理解が必要です。

（３）規制要件とコンプライアンス圧力は、銀行のAI導入を制限する要因であることが証明されている。たとえば、インターネットバンキングやオンライン取引はプライバシー規制の対象となるため、コンプライアンスが必須となります。

（4）銀行業界の従業員は、高度なAIツールやソフトウェアを使用するスキルをまだ持っていません。銀行はスキルを向上させるための措置を講じる必要があります。

現時点では、銀行における AI の将来は有望であり、2022 年は多くの銀行が実験的な取り組みを具体的な成果を生み出すものに変える転換点となる可能性があると結論付けることができます。