銀行におけるクラウドコンピューティングと人工知能の利点

クラウド コンピューティング プロバイダーは、データを分析し、スキルの低いユーザー (または予算が限られているユーザー) をサポートすることで、あらゆる規模の企業にサービスを提供しており、次のステップは人工知能を導入することです。企業は AI テクノロジーを使用して、重要なプロセスを強化し、データ、電力、冷却システム、ネットワーク管理などのインフラストラクチャを監視します。では、銀行業界はこの市場の発展からどのような利益を得ることができるのでしょうか?

AI とクラウド コンピューティングはどちらも自動化を導入し、コストの削減と運用の効率化を実現します。

クラウドコンピューティングはデジタル変革の触媒となる

多くの企業にとって、クラウド コンピューティングはデジタル変革の触媒となっています。ビジネス運営、製品パフォーマンス、データの可用性の構築と強化に役立ちます。これらの利点は、特にモバイル アプリケーションに関しては、従来の銀行業務と FinTech 製品の両方に適したソリューションを求めることを明確に正当化します。

金融アプリケーションの開発は簡単ではありません。人工知能とクラウドコンピューティングは大きな助けになります。しかし、具体的にはどのようにするのでしょうか? 特に、人工知能と機械学習は、顧客がアカウントを管理するのに役立ちます。彼らは、カスタマイズされたオファー（ローンや保険取引など）や、資産や投資を管理する機会を受け取ります。金融商品を採用する顧客が増えるほど、正確な推奨と満足度が得られる可能性が高まります。アプリの作成は思慮深いプロセスです。

従来型銀行とチャレンジャー銀行はどちらも、口座取引の管理、請求書の支払い、送金などの機能を提供しており、これらはすべて自動化できます。 AIを活用することで、低所得の顧客にも貯蓄プランの提案が可能になります。高収入の人には、貯蓄の最適化から暗号通貨への投資まで、さまざまなビジネスオプションがあります。

銀行はさまざまなツールとテクノロジーを使用して、より多くのサービスを提供し、より優れた顧客サポートを提供します。データマイニングアプリケーションでは、人工知能は自然言語処理に非常に役立ち、音声による対話を実現できます。ユーザーにとっての選択肢が増え、コンプライアンス部門にとっての選択肢が増え（不正検出方法）、そして人々がまだ気づいていない型破りな使い方ができるようになります。人工知能を使えば、すべてが可能になります。

クラウド コンピューティングには多くの利点があります。クラウド コンピューティングの力により、企業は顧客に関するより優れた洞察を得ることができ、それが驚異的なレベルのパーソナライゼーションの基盤として役立ちます。さらに、データ継続性のリスクの問題も軽減されます。実際、かつてはクラウド コンピューティングの最大の弱点であったこの問題は、現在ではクラウド コンピューティングの最大の利点の 1 つとなっています。潜在的なセキュリティ侵害を即座に特定し、高いレベルの冗長性と災害復旧バックアップを備えることは、銀行業界にとって大きな助けとなっています。彼らは、最も脅威となる状況のいくつかに対応し、ツールを使用してより優れた顧客サービスを提供することができます。

銀行業界でクラウドコンピューティングと AI を導入しているのは誰でしょうか?

PwCによると、コロナウイルスのパンデミック以前は、従業員の60％以上が少なくとも週に1回は在宅勤務をしている金融サービス企業はわずか29％だった。 COVID-19パンデミックの間、金融サービス企業の69%が従業員にリモートワークを許可した。大手銀行やその他の金融機関は、チームのコラボレーションと顧客への継続的な価値提供を支援するクラウドベースの Desktop as a Service (DaaS) ツールである Amazon WorkSpaces などのソリューションにより、このトレンドにすぐに追いつきました。

COVID-19パンデミックに関する調査で興味深い詳細が明らかになりました。議会調査局が最近発表した報告書によると、銀行やその他の金融機関の約91%がクラウドコンピューティングサービスを導入しているか、少なくとも近い将来にクラウドコンピューティングの利用を検討しているということです。 COVID-19 パンデミックにより、クラウドの導入と全体的なデジタル変革の取り組みが加速し、銀行は時代遅れのビジネス モデルや運用戦略に制約されなくなりました。したがって、クラウド コンピューティングと人工知能はさらなる価値をもたらします。

たとえば、アデレード銀行ではクラウド移行後に運用コストが 50% 削減されました。これは、ビジネスをよりデジタル化された未来に向けて拡大することの重要性を示しています。変化のために変化するのではなく、価値を得るために変化しましょう。

人工知能についても同様です。たとえば、Enova のような企業は、人工知能と機械学習を使用して高度な分析を提供しています。これは銀行が責任ある融資を促進するのに役立ちます。もう一つの例は科学的人工知能です。 Enova は、金融機関や信用機関が透明性を高めながら損失を削減できるプラットフォームを提供します。このソリューションは、構造化データと非構造化データを接続し、変換し、2 つのタイプ間の相互作用から学習します。その結果、金融会社は関連業務や引受業務に関する情報を得ることができます。

結論は

過去の派手なテクノロジーとは異なり、クラウド コンピューティング、人工知能、機械学習、ビジネス オペレーションの自動化は、真の価値をもたらします。企業がどのように進めていくか、どこから始めればよいか分からない場合は、業界の先駆者の足跡をたどることができます。デジタル変革に関しては、検討すべきソリューションが数多くあります。