人工知能はどのようにして銀行をより「インテリジェント」にすることができるのでしょうか?

[[263447]]

人工知能技術の継続的な導入は、新たな産業発展の中核的な原動力となり、さまざまな産業を変革の時代へと導いただけでなく、人々の生活にも大きな影響を与えています。人工知能の開発と実装は、「アルゴリズム + コンピューティングパワー + データ + シナリオ」と切り離すことはできません。金融業界は、データ蓄積の優位性と継続的に発展する技術的特性により、人工知能アプリケーションの実装の「テストフィールド」となっています。業界のコンセンサスは、巨大な金融システムの中で、銀行が人工知能の応用事例が最も多い「シナリオ」になっているということだ。

このような背景から、中国銀行協会東方銀行幹部研修所金融技術研究室と百栄金融産業研究センターは共同で「インテリジェント金融時代の銀行業変革白書（2019年）」（以下、「白書」という）を発表しました。このホワイトペーパーは、人工知能の概念と発展の歴史から始まり、人工知能産業チェーンの世界的な配置を整理し、注目の技術の開発状況を説明し、銀行業界の変革における人工知能の実用化に焦点を当て、多くの提案を提示しています。金融業界が将来のトレンドに対応し、人工知能技術を採用するための詳細なデータ分析と業界の考え方を提供しています。

5つの主要なインテリジェントアプリケーションに注目: 銀行は4.0時代に突入

白書の分析では、銀行業界はオフライン店舗（1.0）、ATM（2.0）、スマートフォン（3.0）の段階を経て、人工知能（AI）、拡張現実（AR）、音声認識デバイス、ウェアラブルスマートデバイス、無人運転、5G通信、ブロックチェーンなどの革新技術の開発と普及により、4.0時代に突入したと指摘している。これは、銀行サービスの有用性と体験が特定の金融商品に依存するのではなく、日常生活のシナリオに直接組み込まれることを意味します。銀行は、インテリジェントなサービスを通じて人々のデジタル生活の一部になります。

現在の観点から見ると、Bank 4.0時代における人工知能の応用には、主にインテリジェントリスク管理、インテリジェント支払い、インテリジェント投資コンサルティング、インテリジェントマーケティング、インテリジェント顧客サービスが含まれると報告されています。ホワイトペーパーでは、上記の 5 つの領域に焦点を当て、人工知能の応用と限界について詳細な分析を提供します。

リスク管理における人工知能の応用の利点は、主にリスク管理プロセスの効率と信用審査の精度という 2 つの主要な側面に反映されます。リスク管理プロセスの効率化とは、承認コスト（人件費などを含む）の削減と承認効率の向上（例えば、1日100件の注文から1日10,000件の注文へ）が含まれ、与信審査精度とは、ビッグデータを活用して顧客リスクをより正確に評価する方法を指します。

このホワイトペーパーでは、信用リスク管理プロセス全体に人工知能を適用する、より成熟したテクノロジーと、それが解決する業界の主な問題点に焦点を当てています。具体的には、顔認識、関係ネットワーク グラフ、インテリジェント ロボット、基礎モデルの使用は、現在の信用プロセスにおける比較的典型的な技術ツールです。主に融資前のアクセスに使用される顔認識を除き、他の 3 種類の技術は信用プロセス全体にわたって実行されます。

銀行のリスク管理における関係ネットワークの応用は、ホワイトペーパーで説明されている重要な内容の 1 つです。白書は、これまでの異常な申請者関連情報の追跡に加え、現在信用機関が直面している最大の課題は集団事例と仲介者の特定であると指摘している。人間関係のネットワークに基づく集団詐欺の手口は多様で、すぐに集団を形成し、潜伏期間も高度に隠蔽されているが、闇の仲介者は集団詐欺よりもさらに隠蔽性が高い。ホワイトペーパーでは、金融機関が人工知能技術を使用して不正防止グループケースモデルを構築し、ルールビューを使用して迅速なスクリーニングとクラスター分析を行い、不正防止担当者がより直感的にリスクを調査できるように支援することを推奨しています。融資後のプロセスでは、関係ネットワークが金融機関による失った顧客の呼び戻しを支援できます。

近年、知能ロボットが銀行業界にも参入し始めており、白書ではこれについて詳細な分析を行っています。融資前および融資中のリスク管理プロセスでは、インテリジェント音声ロボットが承認とフォローアップの役割を果たすことができます。たとえば、手動の電子レビューと承認中に申請者へのフォローアップ訪問をシミュレーションする場合、インテリジェント音声ロボットは特定のプロセスを通じて借り手の身元とローンのステータスを確認できます。

スマートバンキングへの変革に向けた3つの主要な方向性

白書は、インテリジェントリスク管理、インテリジェント支払い、インテリジェント投資諮問、インテリジェントマーケティング、インテリジェント顧客サービスが銀行をより「インテリジェント」にすると指摘しており、これは今後の銀行業界の発展傾向の1つであり、成功の鍵でもある。

ホワイトペーパーでは、人工知能が決済に与える影響は、主に決済方法の多様化と利便性の向上、アカウントのセキュリティとインテリジェントな管理の確保に反映されていると示されています。

スマート投資アドバイザリーとは、ビッグデータ、ナレッジグラフ、機械学習などのテクノロジーを適用して、現代の投資理論に基づいて構造化されたインテリジェントな投資決定を行うプロセスです。白書の分析では、投資判断の面では、現在の国内スマート投資顧問プラットフォームは、スマート投資顧問の真の意味をまだ実現していないと指摘している。これは、投資戦略をマッチングするプロセスにおいて、手動操作から完全に脱却し、純粋なインテリジェンスのレベルに到達できないためです。

スマートマーケティングに関しては、銀行は顧客グループを階層化してグループ化するための新しい方法を常に模索しているとホワイトペーパーは主張しています。顧客の階層化は、いくつかの属性によって決定される単一次元でも可能ですが、これは大まかすぎます。多次元で洗練された階層化こそが、精密マーケティングの信頼できる基盤です。

クラウドコンピューティングやビッグデータなどの技術が成熟し、人工知能の発展は第3の波に突入しました。人工知能は、大量の低中レベルの分析作業を置き換え、時間次元で予測を行うことで、感情的な干渉を減らしながら意思決定の効果を最適化し、ゲームの最適化という目標を達成することができます。そのため、ホワイトペーパーでは、人工知能が銀行業界の既存の状況を大きく変え、銀行サービスをよりパーソナライズし、インテリジェントなものにすると予測しています。この白書では、銀行はAI応用のトレンドに遅れずについていき、内部と外部のデータリソースをさらに統合し、AI関連のコア技術を研究し、新たなAI応用シナリオを模索・拡大して、新時代のスマートバンキングへの変革を完了すべきだと提言している。

具体的には、白書では銀行が3つの方向に取り組むことを推奨しています。まず、銀行は対応する情報技術とインターネット技術に基づいて、新しい人工知能アプリケーションを組み込み、販売、マーケティング、サービスにおける銀行と顧客とのやり取りを調整し、それによって管理方法を改善し、顧客に革新的でパーソナライズされたサービスを提供します。ディープデータマイニング、価値発見、インテリジェントコンタクトなどの方法を通じて、最終的には新規顧客を引き付け、既存顧客を維持し、既存顧客を忠実な顧客に変えることができます。第二に、人工知能は、基礎となるデータを包括的に処理した後、リスク管理プロセスの効率を向上させ、承認コストを削減し、顧客のリスクを包括的に評価するために使用できます。第三に、人工知能は、支払いシナリオ、インテリジェントな顧客サービスなど、幅広い応用シナリオを持っています。