金融業界における AI とビッグデータのトップ 10 トレンド

今日では、人々の仕事や生活のあらゆる側面がテクノロジーによって支援されています。人工知能はそのような最新技術の一つです。人工知能は、機械学習技術を使用して特定のタスクをインテリジェントに自動化する方法です。当初の目標は機械を人間と同じくらい賢くすることでしたが、人工知能 (AI) の代わりにインテリジェントオートメーション (IA) が使用されているようです。銀行業は、技術革新の導入が遅れている業界だと考えられています。しかし、銀行における AI は現在、金融業界やビジネス業界の多くの職場で話題になっています。

1. カスタマーサービス

顧客サービスは多くの場合、あらゆる企業の社会的イメージを象徴します。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懸念事項について話し合います。口座情報、取引履歴、小切手決済、新規銀行口座の開設など、すべて質問すべき事項です。待ち行列が非常に長い場合は、カードが処理されるまで長時間待たなければならない場合があります。多くの投資会社は現在、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. インターネットバンキングとモバイルバンキング

多くの人がパソコンを捨て、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、コミュニケーション、計画、読書、ライフスタイル管理、財務計画の唯一の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。言い換えれば、資本市場はより分散化され、誰にでも開かれたものになっていないのです。

4. 資産管理

現在、資産管理者は、富裕層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

コンプライアンスとは、いくつかの例外を除き、特定の銀行が従わなければならない一連の規則です。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を含む深刻な困難に直面することになるだろう。銀行関係者は、特定の銀行部門のニーズを満たすようにコンプライアンス規制を変更できます。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 MiFIDII 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

人工知能は市場におけるリスク管理にとって大きな流れです。銀行業界における多くの詐欺や危険は、AI テクノロジーとソフトウェアを使用することで検出できます。非構造化統計データを評価・整理するには、人工知能（AI）とリスク管理が必要です。金融リスク管理者は損失とリスクを懸念しており、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および最小限に抑えることで、危険を軽減および補償するのにも役立ちます。

7. 和解

決済とは、現金取引の操作であり、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ます。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、顧客が所有権の具体的な証明を受け取るまで、多くの取引は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。本当に素晴らしいソフトウェアです。光学文字認識を使用して、ドキュメントの良好なスキャン画像または優れた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

人事部は採用、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進めるために多大な困難に直面していました。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 を活用して人事管理の方法を作成し、業務を処理してより大きな利益を得ることができます。銀行員の参加と交流を増やすことで、銀行員の総生産性の向上に役立ちます。 AI は平均利益を増加させ、労働者に力を与える可能性を秘めています。