AIが銀行業界にもたらす変化とそれがもたらす課題

銀行は長年にわたり、フロントオフィスとバックオフィスの両方で企業を支援するテクノロジーの活用において最前線に立ってきました。したがって、銀行がさまざまな方法で AI を活用しているのも不思議ではありません。世界中の大手銀行、特に業界リーダーの多くは、競争上の優位性を維持し、顧客に優れた関連性の高いサービスや製品を提供し、多くのバックオフィス プロセスの変革を支援するために、人工知能テクノロジーを活用しています。

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最近の AI Today ポッドキャストでは、軍にサービスを提供する米国の大手銀行 USAA の Casey Royer 氏が、銀行がどのように AI テクノロジーを採用しているか、また AI を使用して USAA の銀行商品を充実させ、業務の効率と有効性を向上させ、銀行の拡大する顧客ベースにさらに大きな価値を提供しているかについて、自身の考えを共有しました。

不正行為検出にAIを活用する

USAA は 1922 年に設立され、テキサスに本拠を置く多角的な金融サービス会社であり、フォーチュン 500 企業です。同銀行の事業は主に、米軍に勤務中または勤務経験のある軍人とその家族に銀行業務、投資業務、保険サービスを提供するもので、顧客数は1,240万人を超える。全体的に、この銀行の顧客基盤は地理的に多様であり、オンラインおよびモバイル製品に対する需要が高いです。その結果、USAA は高度なテクノロジーに多額の投資を行っており、新興テクノロジーの最前線に立つことがよくあります。具体的には、USAA は顧客にモバイル預金サービスを提供する最初の銀行です。

USAA は大規模かつ分散した顧客基盤を持っているため、顧客に最高のサービスを提供するために革新を続ける必要があります。彼らがこれを実現する方法の 1 つは、人工知能技術を使用して顧客向けの製品とサービスを改善することです。 USAA は物理的な拠点を持たないという点でユニークです。つまり、さまざまなビジネスに対応し、すべての顧客に肯定的な体験を提供するには、より強力なデジタル システムが必要です。同銀行は、人工知能は顧客にさらに高度にパーソナライズされた製品を提供し、自動監視を実現し、さまざまなバックエンド業務を改善するのに役立つ非常に重要な技術方向であると考えています。

当然のことながら、USAA の AI テクノロジーへの最初の大規模な投資は、不正監視と不正防止でした。これは銀行にとって大きな目標です。なぜなら、ほとんどの銀行業務がデジタル媒体を通じて行われ、特に USAA が提供する製品やサービスが多岐にわたる場合、これが主要なセキュリティ問題の 1 つとなるからです。現在、同社は人工知能技術を使用して、顧客がアプリケーションをどのように使用しているか、どこで使用しているか、アプリケーションを操作する際にどのような典型的な動作を示すかを理解し、分析することで、ユーザー パターンを分析し、潜在的な異常や不正行為の可能性を検出しています。

ケイシー氏は、これらの詐欺防止方法により、銀行は詐欺をリアルタイムで監視することができ、これらの強化された詐欺防止方法だけでも、顧客は年間平均約1億ドルを節約できると述べた。この追加の保護は、顧客に優れたサービスを提供するもう 1 つの方法です。これは銀行にとって最も緊急かつ影響力のある AI の応用かもしれないが、USAA は顧客体験を向上させるためにこの技術を使用する他の方法も模索している。

自然言語処理（NLP）技術への投資

顧客体験と銀行業務の体験を向上させるために現在取り組んでいるもう 1 つの方法は、インテリジェントな手段を通じてオンライン会話を改善することです。これは、認識における言語パターンについて考え、顧客と関わり、顧客の財務目標の達成を支援できる会話型 AI モデルの開発に取り組むことを意味します。 USAA は、顧客に実用的な会話モデルを提供することに重点を置いています。

Bank of America、Capital One などの大手銀行の多くは現在、AI チャットボットを使用して、顧客がさまざまなタスクを完了できるように支援しています。チャットボットは、従来の銀行の営業時間の制限を打ち破り、24時間365日顧客と対話できます。顧客が世界中に広がっている場合、これは非常に重要になります。顧客はチャットボットとの取引会話にますます慣れてきており、これは銀行が投資すべき論理的な次のステップとなっています。

同時に、各顧客にカスタマイズされパーソナライズされたオンライン エクスペリエンスを提供する方法についてもさらに検討できるようになります。 AI の超人モデルにより、各人をグループや広いカテゴリの一部としてではなく、個人として見ることができます。アプリケーション シナリオには、パーソナライズされたコンテンツ、パーソナライズされたアドバイスやガイダンス、行動分析、推奨システム、および個人の利益のために情報とデータを組み合わせるその他の方法が含まれます。 AI の導入により、銀行は顧客の居住地に基づいてよりパーソナライズされた保険商品を提供したり、顧客がすぐに戻ってくるかどうかを把握したり、住宅やその他の個人サービスを調整するのに役立つさまざまなサービスを提供したりすることが可能になりつつあります。 AIがなければ、これを大規模に実現することは不可能でしょう。銀行が真にハイパーヒューマンになるにはまだ長い道のりがあり、最善の進路を選択する方法について内部で議論が続いている。

変革的テクノロジーの挑戦

変革的なテクノロジーの導入は必ずしもスムーズな道のりではありませんが、AI の場合も例外ではありません。プロジェクトに投資するには、適切なチームと社内の専門知識、データへのアクセス、データの可用性、資金、リソースを確保する必要があります。また、テクノロジーが導入されたら、それを採用する意思のある関係者も必要です。ケーシー氏は、USAA で人工知能技術とデジタル製品を実装する際に遭遇したいくつかの困難と課題について話しました。最大の課題の 1 つは、データを使用する権利です。

USAA が大量のデータを保有していることは驚くことではありませんが、何が起こっているかを把握するために、そのデータにリアルタイムでアクセスする方法が大きな問題です。さらに、これによりトレーニング データにも課題が生じます。データ自体は存在しますが、アクセスが難しく、プロジェクトチームが正確な情報を持っていない場合、AI モデルを更新して改善することは非常に困難になります。

実際、USAA 以外にも多くの企業が同様の問題に直面しており、最近のデータ侵害が後を絶たないことで、課題はさらに深刻化しています。 USAA は、複数の特定のタスクまたはデータ セットを対象とした設定を備えた集中型の機械学習領域があれば、より成功できると気づきました。

もう一つの重要な課題は、AI技術の実用化です。最大の課題の 1 つは、社内での受け入れと ROI です。人々は人工知能に取って代わられ、職を失うことを恐れています。 AI テクノロジーの導入への移行をスムーズにするには、拡張インテリジェンスから始めるのがより効果的かもしれません。

USAA では、拡張インテリジェンス アプローチがプラスの影響をもたらしている主な領域の一つが顧客サービス部門です。 AI テクノロジーを活用して特定のタスクを完了することで、コールセンターの担当者は顧客とのより価値の高いタスクの完了に集中できるようになります。 USAA の顧客は同社に高いレベルのカスタマー サービスを期待していますが、現時点では AI を通じてカスタマー サービスを直接完全に自動化することは考えていないようです。したがって、より良い妥協策は、拡張インテリジェンス技術を採用することです。これにより、コールセンターの顧客担当者は、人間による対応を必要とする価値の高い通話を処理できるようになります。

要約すると、銀行業務における AI 技術の応用は、この業界内のビジネスを継続的に変革し、顧客により高いレベルの価値とよりパーソナライズされた体験を提供し、リスクを軽減し、これらのビジネスが現代経済の金融エンジンとなる機会を増やしています。企業にとって最も重要なことは、技術導入とコスト管理のバランスを保ち、人工知能技術を活用して、高品質の顧客サービスと高品質の顧客製品を改善し提供することです。