2024年のテクノロジートレンド: AIは金融サービス企業のデジタル変革の実現に役立つ

AIは銀行の顧客サービスの性質を変える

銀行やその他の金融機関は、コールセンターからチャットボット、より高度な銀行アプリケーションに至るまで、AI 主導の顧客コミュニケーション テクノロジーをすでに実装しています。

CDW の垂直市場担当副社長であるアダム・ワイス氏は、論説で次のように述べています。「最近、企業とのミーティングのほとんどが、主にではないにせよ、少なくとも部分的には、GenAI の可能性を最大限に活用してビジネス成果を促進する方法に焦点が当てられています。」ワイス氏はさらに、「金融サービス企業は、GenAI ソリューションを活用するための最優先のユースケースとして顧客サービスを挙げています。」と付け加えました。

なぜなら、顧客サービスこそがこの業界における最大のブランド差別化要因だからです。 GenAI を使用すると、企業は人間による監視をほとんどまたはまったく必要とせずに顧客とリアルタイムで効果的にコミュニケーションをとることが比較的簡単になり、顧客の利益のために使用できるデータが生成されます。

「GenAI を使用すると、技術的な知識をあまり必要とせずに、顧客とのコミュニケーションにさらなる価値を加えることができます」と、EY のデータおよび分析パートナーであるパトリス ラテン氏は最近の記事で説明しています。「テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまなマルチメディア回答を、パーソナライズされたコミュニケーション スタイルであらゆる言語で作成できます。」

AI がパーソナライゼーションにもたらす潜在的な機会は、金融機関にとって新たな顧客サービス機会となります。企業にとっては、個人が何を購入し、どこで買い物をするかに関するデータがすでにあるため、顧客向けにさらに強力なパーソナライズされた推奨エンジンを構築するという選択肢は以前からありました。

常に問題となっていたのは、このデータをどのように活用し、それを顧客と機関の両方に利益をもたらす実用的な洞察に変換するかということでした。 AI はこの問題を解決し、金融機関がよりパーソナライズされた金融商品、予算作成ツール、投資ガイダンス、さらにはライフスタイルに関するアドバイスを提供できるようになるかもしれません。

デロイトは最近の入門書で、AI によって銀行は「顧客のセグメンテーションを自動化し、ターゲットを絞ったマーケティングを可能にし、顧客体験とエンゲージメントを向上させる」ことができると述べています。

AIは金融サービスにおけるリスク管理を改善する

AI は、サイバーセキュリティと財務という 2 種類のリスクを組織が管理する方法に大きな影響を与えます。まず、業界は他の多くの業界と同様に、AI を活用したサイバーセキュリティ ソリューションの恩恵を受けることになります。

金融サービス企業は、明らかな理由から、サイバー犯罪者の最も頻繁な標的の一つです。過去 12 か月間に、調査対象となった経営幹部の 34.5% が、自社の会計データや財務データがサイバー攻撃者の標的になったと報告しています。このグループのうち、22% が少なくとも 1 件のサイバー インシデントを経験しており、12.5% が 1 件以上経験しています。

したがって、人間の注意を必要とする攻撃とそうでない攻撃を区別できる脅威監視など、サイバーセキュリティにおける AI ベースの進歩が銀行にとって大きな関心事となるのは当然のことです。

シスコのエグゼクティブバイスプレジデント兼セキュリティおよびコラボレーション担当ゼネラルマネージャーのジートゥ・パテル氏は、昨年のインタビューで記者団に対し、「GenAIはセキュリティシステムの管理を簡素化するために使用され、侵害の発見、対応、修復、回復において非常に重要な役割を果たすだろう」と語った。

同時に、銀行は、盗まれたクレジットカード番号を使用した金融詐欺、マネーロンダリング、その他の犯罪行為を検出するために AI の使用を増やすでしょう。このテクノロジーにより、銀行はルールベースで誤検知が多発しがちな従来の詐欺検出方法を強化することができます。

デロイトは次のように説明しています。「強化された AI コンポーネントが既存のシステムに追加され、これまで検出されなかったトランザクション パターン、データの異常、個人と組織間の疑わしい関係が特定されます。これにより、従来の受動的な不正検出アプローチではなく、AI を使用して不正が発生する前に防止するより積極的なアプローチが可能になります。」

AI は、特に融資や保険の適用範囲において、業界特有の他の種類のリスクを軽減するのにも役立つ可能性があります。

AIは金融サービスにおける投資選択を改善する

最後に、AI は、適切な機会を見つけて投資する資本市場企業に利益をもたらす可能性があります。 AI を活用した取引アルゴリズムは、人間には不可能なスピードで取引を実行できます。これらのアルゴリズムは市場の状況に反応し、事前定義されたルールやリアルタイムのデータ分析に基づいて自動的に取引を実行できます。

さらに、AI はポートフォリオ マネージャーが資産配分を最適化し、市場の状況や顧客の好みに基づいてリアルタイムで調整を行うのに役立ちます。また、投資目的やリスク許容度に合わせてポートフォリオを再調整するのにも役立ちます。実際、従来の金融アドバイザリー会社はすでに、そのような基準に基づいて顧客のために自動的に投資決定を行う AI 駆動型の「ロボアドバイザー」と競合しています。

Google CloudのAIおよびビジネスソリューション担当グローバル副社長フィル・モイヤー氏はブログ投稿で、今日のファンドマネージャーは「グローバルレベルでリスクとサプライチェーンを理解する必要があり、それはさまざまな企業の提出書類、記録、報告書、金利変動やさまざまな種類のリスクに関するデータなど、さまざまな形式の情報を精査することを意味する」と述べた。

モイヤー氏は、そうした専門家にとって、GenAI は「何百万もの収益報告の記録、マクロ経済レポート、規制書類などを統合し、検索するために使用できる自然言語の研究アシスタント」になる可能性があると付け加えた。