人工知能と機械学習: フィンテック業界の新たな青写真

企業は AI と機械学習を十分に活用していません。

フィンテック業界で人工知能（AI）と機械学習（ML）がホットな話題になりつつあることは間違いありません。ほぼすべてのセミナーや会議で、これらの新興テクノロジーの台頭とそれがビジネスに混乱をもたらす可能性について耳にします。

明らかに、AI と機械学習はフィンテック業界が運営される基盤となっています。しかし、FinTech AI がビジネスに与える影響がどれほど誇張されていても、これらの新しいテクノロジーを視覚化、統合、導入する能力がないため、多くの企業で AI が十分に活用されていないことは明らかです。

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最近、さまざまな業界でこれらのテクノロジーの可能性について多くの議論が行われていますが、アクセンチュアの調査によると、英国のビジネスリーダーの 87% がこれらのテクノロジーの導入に苦労しています。

これは、戦略的優先事項を達成することの重要性が理解されていないということではありません。実際、経営幹部の 4 分の 3 は、今後 5 年以内に AI を拡大しなければ、倒産するリスクがあると考えています。

それでも、「誇大宣伝」と「実際の実施」の間にはギャップがあります。 AI の産業化に成功している企業は 5% 未満で、80% ～ 85% の企業は断片的な概念実証製品を追求しており、AI と機械学習のパワーがビジネス成果や戦略的必須事項から切り離されていることがよくあります。多くの企業は新興テクノロジーの潜在能力を十分に活用できず、その結果、ビジネスへの影響が制限されています。

FinTech は、膨大な量の履歴データと構造化データを活用して、AI や機械学習テクノロジーがカスタマイズされた製品やソリューションを生み出すための肥沃な土壌を提供し、企業の収益性向上とコスト削減に貢献します。では、なぜ企業は短期、中期、長期の戦略全体にわたって新興技術の採用、実装、拡張に時間がかかるのでしょうか?

AIと機械学習のメリットを活用する

多くの企業では、技術的な知識の不足（統合の観点からも、ビジネス価値の理解が限られているため）により、AI と機械学習の導入が遅れています。

企業が適切な人材と連携して、顧客レベルで具体的なビジネス上のメリットと影響を与える AI および ML 製品とソリューションを導入することが重要です。

元シリコンバレーの技術者であり、大手テクノロジー企業の研究エンジニアである私は、これらのテクノロジーが企業全体の運営において重要な役割を果たすことができることを実感しています。企業はコスト削減の機会を特定し、効率性を向上させることができるため、CFO が企業の成長に重要な役割を担いやすくなります。

企業は、AI と機械学習のテクノロジーを組み込むことで、日常の活動やプロセスが十分に加速されていない機会を特定できます。これらのテクノロジーにより、顧客はより賢明な意思決定を行い、より効率的に業務を遂行できるようになります。同時に、新興技術は開発の機会を増やし、それによってグローバルなビジネスの発展を助け、企業が国際的な環境で繁栄することに貢献します。

最近の調査によると、経営幹部が AI の拡張に苦労しているのは、予算の制約ではなく、これらのテクノロジーを現在のビジネス プロセスに統合する際の運用上の課題のためであることが指摘されています。組織内で AI と機械学習を活用するには、強固な組織構造を確立できないこと、基礎となるデータ機能が不足していること、従業員の間で十分に導入されていないことなど、多くの障壁があります。

これらの要素の組み合わせこそが、AI と機械学習をうまく拡張する企業と、単に概念実証を追求する企業を区別するものです。経営者は、市場開拓ビジネス戦略の一環として AI と機械学習の導入を検討するだけでなく、これらのテクノロジーを積極的に統合し、従業員が日常業務に適用するよう奨励する必要があります。

データの洞察を発見

AI と機械学習の優れた点は、従来の手動プロセスでは得られなかったデータの洞察を発見できることです。これはまた、企業の規模に依存しないことを意味します。つまり、AI と機械学習の使用によるスケーリングの成功や ROI は、企業の規模に依存しません。代わりに、適切な AI および ML の機能と考え方を組織の企業文化に実装することに重点を置くことが重要です。スタートアップ企業、成長中の企業、大企業を問わず、人工知能と機械学習は企業の成長戦略を推進するために使用できます。

新興テクノロジーを戦略的に拡大することによるビジネス上の利点は非常に大きく、これらの企業は、純粋に孤立したプロジェクトを追求する企業と比較して、AI 投資が成功する可能性がほぼ 3 倍高く、AI 投資の収益も 3 倍になります。

AI と機械学習の成功事例は多岐にわたります。ある日本の生命保険会社は、AI を使用して保険契約者への保険金支払いを計算し、生産性が 30% 向上し、年間約 100 万ドルの節約を実現しました。同様に、AI を活用した引受プラットフォームにより、レンタカー会社は損失を年間 23% 削減し、リスクをより正確に予測できるようになりました。米国の大手銀行は、本物の顧客とボットを区別するために、人工知能技術を搭載したサイバーセキュリティ企業を活用している。同社の機械学習モデルにより、大手銀行は顧客をアカウントの乗っ取りから保護することができ、導入後最初の1週間で100万件の「クレデンシャルスタッフィング」攻撃を検出しました。したがって、AI と機械学習は収益性を向上させ、コストを節約できるだけでなく、将来的に詐欺やセキュリティ侵害から会社を保護することもできます。

話すことを減らして行動を増やす

企業が AI と機械学習のメリットを享受するには、壮大な理論的な物語から実践的な実装の取り組みに移行することが不可欠です。

業界として、AI と機械学習のビジネスへの影響を受け入れるには、話すことよりも行動を増やさなければなりません。これらのテクノロジーはもはや追加ソリューションとして見なされるべきではなく、今日では幅広いビジネス モデルに不可欠なものとなっています。組織が AI と機械学習をどのように活用してサイバー犯罪や詐欺のリスクを軽減し、具体的なビジネス効果をもたらす機会を獲得するかについて、計画と統合戦略を策定することが重要です。