ガートナー、2022年の銀行・投資サービスにおける3つの注目のテクノロジートレンドを発表

ガートナー、2022年の銀行・投資サービスにおける3つの注目のテクノロジートレンドを発表

ガートナーは、2022年の銀行および投資サービス業界における3つの注目の技術トレンドとして、生成型人工知能(ジェネレーティブAI)、自律システム、プライバシー強化コンピューティングを発表しました。これら 3 つのトレンドは今後 2 ~ 3 年にわたって成長を続け、金融サービス組織の成長と変革を推進するでしょう。

「金融サービス組織にとって成長は最優先事項ですが、リスクを管理し、コストを最適化し、効率を向上させるための新しい技術革新も必要です」と、ガートナーのリサーチ担当バイスプレジデント、ムトゥシ・サウ氏は述べています。「銀行のCIOは、生成AIを通じて収益成長を追求するための技術ソリューションを提供できます。一方、自律システムとプライバシー強化コンピューティングは、金融サービスビジネスを変革するためのさまざまな新しいオプションをもたらす長期的なソリューションです。」

銀行や投資サービス企業による世界のIT支出は、2022年に前年比6.1%増の6,230億ドルに達すると予想されています。支出額が最も大きかったのはITサービス(コンサルティングおよびマネージドサービスを含む)で、2,640億ドルとなり、業界全体のIT支出の42%を占めました。ソフトウェア支出は前年比11.5%増の1,490億ドルに達すると予想されており、最も急速に成長する分野となる。

ガートナーが発表したこれら 3 つの新興テクノロジーは連携して、企業が事業運営、成長、変革の目標を達成するのを支援します。関連するアプリケーションはすでに銀行業界や投資業界で登場しています。

トレンド1: ジェネレーティブAI

Gartner は、2025 年までに消費者向けユースケースに使用されるテスト データの 20% が統合された方法で生成されると予測しています。ジェネレーティブAIは、人工知能によって作成されたデジタルフォームに基づいて、オリジナルにしかない革新的な作品を学習し作成します。

銀行および投資サービス業界では、ほとんどの不正検出、取引予測、合成データ生成、リスク要因モデリングのシナリオに、敵対的生成ネットワーク (GAN) と自然言語生成 (NLG) を適用しています。このテクノロジーは、パーソナライゼーションを新たなレベルに引き上げる可能性を秘めています。

トレンド2: 自律システム

自律システムは、自己管理が可能な物理的なハードウェアまたはソフトウェア システムです。環境から学習し、リアルタイムでアルゴリズムを継続的に変更して、複雑なエコシステム内での動作を最適化できます。これらのシステムは、人間の介入なしに新しいニーズや状況をサポートし、パフォーマンスを最適化し、攻撃に抵抗できる一連の俊敏な技術的機能を作成します。

現在、銀行業界における自律システムのほとんどはソフトウェアの形で提供されています。そして、顧客やクライアントのニーズを満たすために、ハードウェアの形で提供される自律システムであるヒューマノイドロボットがスマート銀行支店に登場しています。これらのロボットは、自律的な債務管理、個人金融アシスタント、セルフサービスローンなどに使用できます。スマート投資アドバイザーは、高度な自動化により依然として信頼性の問題を抱えていますが、本質的には低レベルの自律システムです。

ガートナーは、2024年までに関連事業を販売する企業の20%が、システムまたはデバイスの学習に関連する製品に対する補償条項を放棄することを顧客に要求すると予測しています。

トレンド3: プライバシー強化コンピューティング

プライバシー強化コンピューティング (PEC) は、信頼できない環境で個人データを処理する際の情報セキュリティを実現します。これは、プライバシーおよびデータ保護に関する法律が進化し続け、消費者の懸念が高まるにつれて、ますます重要になっています。プライバシー強化コンピューティングは、さまざまなプライバシー保護テクノロジーを使用して、金融サービス機関がコンプライアンス要件を満たしながらデータから価値を引き出せるようにします。

ガートナーは、2025 年までに大規模組織の 60% が分析、ビジネス インテリジェンス、クラウド コンピューティングで 1 つ以上のプライバシー強化コンピューティング テクノロジを使用すると予測しています。

金融サービス分野におけるさまざまな分析、計算、データ収益化の作業において、データはかけがえのない役割を果たします。金融サービス機関では、不正分析、インテリジェント操作、データ共有、マネーロンダリング防止などのアプリケーションで PEC を採用するケースが増えています。

Gartner のクライアントは、「2022 年の銀行および投資サービス業界の主要な戦略的テクノロジー トレンド」および「世界の銀行および投資サービス市場におけるエンタープライズ IT 支出、2020 ~ 2026 年、2022 年第 1 四半期更新」で詳細を確認できます。

<<:  建設における AI: 人工知能はスマート建設への道をどのように切り開くのか?

>>:  2022 年に AI が組織のランサムウェア防御を強化する方法

ブログ    
ブログ    

推薦する

生成AI技術を使用した企業リスク管理

近年、急速に進化する生成型AI技術が広く注目を集めており、多方面に大きな影響を与えると期待されていま...

自動運転:「乗っ取り」という言葉を恐れるのをやめよう

編集者注:過去2年間、ロボタクシーの公共運行は中国の多くの場所で開花しました。これらのロボタクシーに...

...

Panda-Gym のロボットアームシミュレーションを使用したディープ Q 学習強化学習

強化学習 (RL) は、エージェントが試行錯誤を通じて環境内でどのように動作するかを学習できるように...

テンセントがまた何か新しいことをやっています!たった一言で絵をアニメの主人公に変身させよう!

執筆者 | Qingzhu制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog) 2...

分散ID生成スノーフレークアルゴリズム

一意の ID はデータの一意性を識別します。分散システムで一意の ID を生成する方法は多数あります...

...

人工知能開発の現状と将来動向の分析

人工知能、またはよく「AI」(英語の正式名称:Artificial Intelligence)と呼ば...

...

...

...

クレジットカード詐欺を防ぐために、機械学習アルゴリズムがあなたの身元を認識します

クレジットカード詐欺のリスクは、世界中の銀行のクレジットカード部門を悩ませている問題の一つとなってい...

さまざまな機械学習アルゴリズムの選択の考え方を説明する記事

序文これは Zhihu に関する質問です: k 近傍法、ベイズ法、決定木、SVM、ロジスティック回帰...

開発者にとって朗報:中国初の AI 自動脆弱性マイニング システムが公開テストを開始

最近、国家発展改革委員会は初めて「新インフラ」情報インフラの範囲を明確にした。5G、人工知能、クラウ...