フィンテックとAI: 金融におけるAIの活用方法

フィンテックの人工知能と機械学習技術は、大規模なデータセットをリアルタイムで分析し、改善を図るのに役立ちます。このようなサービスの需要が高まるにつれ、人工知能と機械学習は金融業界の持続可能な発展と成長の鍵となります。

このテクノロジーが将来フィンテックにどのような変化をもたらすのかを見てみましょう。

不正検出の改善

ローン申請からクレジットカード詐欺、不正な電信送金、虚偽の保険金請求まで、金融活動における詐欺はここ数年で増加しています。こうした不正な取引により、企業は数百万ドルの損害を被る可能性があります。企業は、金銭的な損失に加えて、顧客体験の悪化や会社の評判の悪化にも直面する可能性があります。

ほとんどの AI ファイナンス企業は、詐欺やサイバーセキュリティに対抗するために機械学習ソリューションを活用しています。したがって、毎日行われる大規模な金融取引では、毎日発生するすべての取引を詳細に監視することは不可能です。しかし、AI ベースのシステムは銀行取引をリアルタイムで監視するのに役立ちます。これを活用することで、フィンテック企業は不正行為に対してより迅速かつ正確に対応できるようになります。

より優れた本人確認

AI は、銀行アプリやその他のフィンテック サービスが顧客の身元を自動的かつ正確に確認するのに役立ちます。 KYC（顧客確認）はオンラインで本人確認を行う方法の 1 つですが、別の方法としては、写真をスキャンしてその真正性を識別する OCR（光学式文字認識）テクノロジーを使用する方法があります。

AI がデジタル決済分野のセキュリティを向上させる他の方法としては、顔認識、指紋認識、音声認識などがあります。こうすることで、サイバー攻撃は従来のパスワードを解読して侵入することができなくなります。これらのプロセスはまだ改良が必要ですが、将来的には AI を活用したセキュリティ ソリューションが従来のユーザー名とパスワードに取って代わることになります。

安全性の向上

人工知能は、フィンテック分野のデータセキュリティを大幅に強化します。多くの銀行やフィンテック企業は、AI を搭載したチャットボットを通じて顧客にサポートを提供しています。これらの AI モデルは、追加のアクセス権の付与、パスワードのリセットなど、セキュリティ対策の改善を目的としたさまざまなソリューションを提供します。

データ強化とトランザクション検索

AI がフィンテック ソリューションに適用されるもう 1 つの方法は、銀行取引の検索機能の向上です。 AI は、人々が支出を明確に把握し、カスタマー サービスへの問い合わせ回数を減らすのに役立ちます。

顧客サービスの向上

AI によって銀行やフィンテックの顧客サービスが大幅に改善されるにつれ、顧客は迅速な対応を受けることに慣れつつあります。金融機関は、顧客の質問に答え、取引を行うために 24 時間体制で対応する必要があります。

AI は、欠点の特定、チャットボットのトレーニング、顧客エクスペリエンスの向上に重点を置いた高度な感情分析を使用して、フィンテックの顧客サービスの向上に役立ちます。

強化されたアルゴリズム取引

アルゴリズム取引では、事前にプログラムされた一連の指示を分析して取引の決定を支援することで、人工知能を使用して株式取引を実行します。

人工知能は、何百万ものデータポイントをリアルタイムで最小化することで、従来の取引方法を変革しました。フィンテックの AI の助けにより、顧客は AI の判断に基づくモバイル アプリケーションを通じて株式を取引できるようになります。

金融分野の人工知能も新しいデータを吸収し、そこから学習しています。 AI ベースのシステムは、変化するニーズに迅速に適応できます。将来、金融における AI は賢明な意思決定を行うことで取引リスクを最小限に抑えます。

ユーザー行動分析

フィンテック AI は、決済 API の助けを借りてユーザーの行動を予測するのに役立ち、フィンテック企業にさらなる利益をもたらすことができます。たとえば、ユーザーが経費に関するデータを要求した場合、AI はサーバー側での後続の要求などの動作を予測し、同じ応答で情報を提供するのに役立ちます。

パーソナライズされた体験

大手金融機関には何百万人もの顧客がおり、大量の顧客に手動でパーソナライズされたサービスを提供するのは困難です。しかし、金融機関はサービスをパーソナライズすることで、顧客間の信頼を構築し、ブランドロイヤルティを高めることができます。

AI システムは自己学習できるため、金融機関のクライアントは顧客データを読み取り、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。 AIモデルは音声特性を分析し、実際のパターンを識別することができます。

お金と資源を節約

フィンテックは、AI 駆動型アプリケーションの使用を通じて、金融機関が人件費、リソース、資本を数十億ドル節約するのに役立っています。手作業で作業を完了するには時間がかかり、それに伴う人件費も非常に高額になるためです。

ただし、小さなクエリを AI で処理すると、人件費を削減できる可能性があります。こうすることで、銀行はより多くのコストを節約し、より良い条件を提供して新規顧客を引き付けることができるようになります。全体的な結果として、利益と収益が増加することになります。

自動ローン承認

以前は、顧客がローンの承認を得るには非常に時間がかかり、多くの書類手続きが必要でした。しかし、AI ベースの自動化により、融資の承認はより迅速になります。 AI モデルは検証チェックを通じて信用力を評価し、財務状況の要件が満たされていることを確認します。

フィンテックにおけるAIは今後どのように発展していくのでしょうか？

フィンテックにおける人工知能は、意思決定、顧客サポート、不正検出、信用リスク評価、保険、資産管理など、さまざまな目的で使用されます。 FinTech における人工知能は、技術革新を推進し、高速で安全かつパーソナライズされたサービスを提供すると同時に、顧客満足度を向上させ、金融機関の世界的な影響力を拡大するのに役立ちます。