クールなデュオ: AI が金融テクノロジーの進化にどのように役立つかを示す 6 つのケース スタディ

中国では、口座間の送金、銀行ローンの申請、取引の実行にインターネットを利用することが住民にとって日常的なことになっている。

Alipay や WeChat を使って送金や取引をするたびに、金融テクノロジーが私たちの日常生活で重要になっていることに気づいているでしょうか。

2018 年には、アメリカ人の約 61% がデジタル バンキング サービスを利用しており、2022 年までにその数は 65% を超えると予想されています。金融テクノロジーは第四次産業時代の新しい特徴の 1 つであり、金融​​サービスの改善と促進を目的としたデジタル テクノロジーの急速に発展したアプリケーションです。

企業は競争力を高めるために金融テクノロジーの導入に躍起になっている。

驚くべきことに、この業界は巨額の投資を集めており、KPMGによると、2018年には英国だけで160億ドルを超える投資を集めた。

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一方、国全体では、最大限の利益を得るために、人工知能技術をタイムリーに導入し競争しています。

韓国は、人工知能の研究開発を促進するため、2022年までに20億ドルを投資するという野心的な国家計画を発表した。この計画には、全国に6つの新しいAI研究機関を設立することが含まれています。この国は、GDP に対する研究開発費の割合 (4.3%) で世界第 1 位であり、特にその支出の大部分が人工知能に費やされています。

AIの優位性において世界の主要国と肩を並べたいと考えている国がもうひとつあります。それがイスラエルです。 2018年、AIスタートアップ企業は15億ドル以上の資金を調達しました。

イスラエルはAI人材の宝庫です。 AI の研究開発と統合 (ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方) に携わる約 4,000 人の開発者、エンジニア、データ サイエンティストを追跡したところ、そのうち 64% がスタートアップ企業に雇用され、31% がイスラエルに専用の AI センター、ラボ、施設を持つ地元企業や多国籍企業に勤務していることがわかりました。しかし、AI ソリューションの開発、導入、保守に対する世界的な需要は非常に高く、現在の国家のリソースプールではその需要に追いつくことができません。このため、多くの金融テクノロジー企業は、国内の人材不足という「ジレンマ」を回避し、市場投入までの時間を短縮するために、外部の AI 人材プールを活用する必要に迫られています。

たとえば、イスラエルの第3世代ブロックチェーンプラットフォームであるSkyCoinは、AIベースのソリューション開発に必要なGoエンジニアを十分に見つけることができなかったため、市場投入までの時間を短縮し、国内よりも大規模なAI人材プールを構築するために、ウクライナで専用のソフトウェアチームを雇用しました。

金融テクノロジーは、世界中で AI 主導の変化を促進する触媒としてよく挙げられます。多くの銀行や金融機関がすでに AI の先駆者としてその恩恵を受ける機会を得ている一方で、他の多くの業界は傍観者となって、最初の成功した使用事例と妥当な投資収益率を待っているからです。

2018 年の金融テクノロジーシンポジウムによると、ロボティックプロセスオートメーション (RPA) を使用している企業は通常、3 ～ 8 か月以内に 40% ～ 100% の ROI を達成しています。

いくつかの予測はさらに誇張されている。米国の金融テクノロジーを専門とする独立分析機関の「独自調査」によると、米国だけでも、RPAなどの人工知能技術の活用により、銀行や金融機関は1兆ドル以上の節約が可能で、現金業務の専門家やセキュリティ担当者などの人員を大幅に削減でき、4,900億ドルの節約が見込まれている。ご覧のとおり、2019 年以降、金融テクノロジーが成熟産業へと変革する上で、人工知能と新興技術が重要な役割を果たすことが期待されています。

金融テクノロジー業界における機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、ディープラーニングを効果的に使用して、人工知能の変革力がいかに強力でユニークであるかをより深く理解する 6 つの例を見てみましょう。

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1. 自然言語検索

カスタマーサービスでは、自然言語処理を利用して、顧客が企業との取引やサービスを検索できるようにしています。自然言語検索は、企業の内部データをフィルタリングするのにも非常に便利な機能です。金融機関は、競争力を高めるために、内部データに即時かつオンデマンドでアクセスする必要があります。自然言語検索により、企業はこのような検索を数秒で完了できます。 NLP は人間の言語を SQL リクエストに変換し、結果を便利な視覚化形式で提供します。現代の市場では、銀行がさまざまなタイムゾーンで 24 時間 365 日営業しているため、関連情報を入手することで数十億ドルを節約し、賢明な戦略的意思決定を行うことができます。

2. アルゴリズム取引

Techfunnel によると、2017 年には、毎日の取引活動の 73% が機械学習アルゴリズムを通じて実行されました。今日、金融会社はアルゴリズム取引の利点をますます認識しつつあります。アルゴリズム取引は、事前に定義されたルールに従い、ミスを減らし、時間のかかる市場監視を必要とせず、そして最も重要なことに、高いエラー率の原因となることが多い人間の感情の影響を受けないのです。金融テクノロジーが発展するにつれ、人間の直感よりも機械学習を信頼する企業が増えています。

3. 信用評価

自然言語処理は、いわゆる金融包摂の原動力であり、これまで銀行口座を持てなかった人々の銀行サービスへのアクセスを最大限に高めることに貢献しています。たとえば、米国や欧州連合では、銀行は顧客の信用履歴を分析して信用力を評価できますが、発展途上国ではほとんどの顧客に信用履歴がまったくありません。ここで、自然言語処理と高度なテキストマイニングが役立ちます。ユーザーがインターネットを閲覧したりソーシャルメディアを使用したりする際に残したデジタルフットプリントを分析することで、ユーザーの次の行動を正確に予測するのに役立つ信用スコアが生成されます。

4. カスタマーサービスロボット

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近年行われたいくつかの調査によると、アメリカのミレニアル世代の大多数は、別の選択肢があれば喜んで銀行を手放すだろう。この世代の技術者たちは、長い行列や銀行員との不快なやり取りなど、銀行業務における最大の悩みを挙げています。

人間の言語や音声を認識するように設計された一連の技術である自然言語処理の使用により、仮想アシスタントから自動請求処理まで、幅広い操作を実行できるチャットボットの開発が促進されました。仮想アシスタントは、以前は嫌だった体験を楽しいものに変えます。このテクノロジーに基づいて、チャットボットは顧客が金融商品を選別したり、貯蓄プランを作成したり、支出を管理したりするのに役立ちます。たとえば、Sun Life は、顧客が福利厚生や年金プランを理解できるよう支援するデジタル コーチの Ella を作成しました。

保険テクノロジー分野では、AI 運用はすべて顧客に関するものであり、保険会社が使用する顧客リスク評価や、パーソナライズされたテレマティクス デバイスは、運転状況や健康の追跡に大きな役割を果たします。 AI は各リスク プロファイルに適した保険商品を自動的に選択し、仮想アドバイザーを通じて顧客に提供します。

5. 予測分析

金融テクノロジーにおける機械学習の活用のもう一つの優れた例は、予測分析です。企業は、大量のデータセットをタイムリーに収集、処理、分析することで、従来の方法よりも迅速かつ正確に将来の財務動向を予測できます。今日、機械学習アルゴリズムは、データの分析、リスクの予測、機会の特定に役立つため、従来の分析ツールに着実に取って代わりつつあります。

6. 不正行為の検出

技術の進歩により、金融機関では詐欺のリスクやセキュリティ上の脆弱性が増大することがよくあります。実際、金融業界ほど詐欺関連の損失を被っている業界はありません。 Javelin の個人情報詐欺レポートによると、2018 年に米国では約 1,700 万の企業が詐欺の被害に遭いました。幸いなことに、ML 不正検出ツールも進化しており、従来の手動の方法よりも効果的であることが証明されています。 ML は、リアルタイムで異常を検出し、対策が少なく効果的であることを確認し、隠れた不正行為を特定できます。銀行取引や生体認証によるユーザー認証は、不正行為の検出に ML がどのように適用されているかを示す一例にすぎません。

Regtech は、新たな金融テクノロジー分野の 1 つです。つまり、急速に進化する現代の市場でますます複雑かつ普遍的になっている「規制要件の履行を容易にするために新しいテクノロジーを活用する」能力が認められているのです。たとえば、Comply Advantage などの企業は AI と機械学習を使用してマネーロンダリングやテロ資金供与を検出し、企業が世界的な規制を遵守してビジネスを保護できるように支援しています。

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人工知能、モバイルデバイス、インターネット利用の増加に牽引され、金融テクノロジー市場は、2014年から2025年の期間に74.16%という最高の年間複合成長率 (CAGR) を記録すると報告されています。

金融テクノロジーは、当初はほとんどの金融機関のバックエンド プロセスを強化するために使用されていましたが、現在では顧客関連の金融取引を支える主力となっており、世界中で金融の処理方法を変えています。確かに、資格のある AI アドバイザーの不足が AI の広範な導入を妨げていますが、長期的には、企業は AI アウトソーシングを活用し、信頼できるサードパーティ プロバイダーと提携して金融サービスを向上させることで、この問題に対処できます。