機械学習が金融業界に与える影響

過去 10 年間で、金融業界ではこれまでにない最先端のテクノロジーが数多く導入されました。この変化は、2008 年の金融危機の余波で登場した多くのスタートアップ企業に大きく起因しており、これらの企業は顧客体験の向上を目標に、テクノロジーを第一に考えた金融商品やサービスを生み出してきました。フィンテックの新興企業は、スマートフォン、ビッグデータ、機械学習（ML）、ブロックチェーンなどの新しいテクノロジーを早期に導入しており、より伝統的な銀行や金融機関が模倣すべきトレンドセッターと見なされています。

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機械学習とディープラーニングの最近の進歩により、コンピュータービジョンと自然言語処理の限界が大きく押し広げられました。フィンテック企業は、これらの画期的な技術を活用して金融サービスを改善するために全力を尽くすでしょう。あるレポートによると、世界のフィンテック市場は2019年に72億7,000万ドルと評価され、2025年までに354億ドルに成長すると予想されています。 Statista は、2025 年までに銀行業界全体が機械学習を通じて 1,820 億ドルの世界的なビジネス価値を獲得できるようになると予測しています。

これらは本当に驚くべき数字であり、業界がすでに機械学習からどれほどの恩恵を受けているかを示しています。以下では、金融業界における機械学習による破壊的変化の例と実際のケーススタディを詳しく紹介します。

1. リスク管理

金融業界は、その業界特性上、常にさまざまなリスクにさらされています。適切に管理されなければ、銀行などの金融機関とその顧客に迷惑をかけ、最悪の場合、銀行の完全な破綻につながる可能性があります。銀行には常に複数のリスクが存在します。最も一般的なリスクは信用リスクと市場リスクです。現在、ほとんどの銀行はそのようなリスクを最小限に抑えるために人工知能を活用し始めています。

銀行は現在、機械学習予測モデルを使用してローン申請者の信用度を評価し、将来債務不履行になる可能性を検出しています。信用力の低い者は融資を受けられなくなるため、銀行の不履行による損失が軽減される。この分野を代表するフィンテックスタートアップであるZestFinanceは、機械学習分析を使用して債務不履行率を20％削減することに成功しました。

株式市場は、人々が最も予想しないときに暴落し、人々やポートフォリオマネージャーを暗闇に置き去りにする可能性があるため、常に業界内で非常にリスクの高いセクターと見なされています。しかし、崩壊は突然起こるわけではありません。実際には、崩壊につながるミクロ的、マクロ的な要因は数多くありますが、人間はこれらの手がかりを事前に察知することはできません。機械学習と時系列モデルを使用すると、これらのパターンを事前に予測できるため、問題が発生する前にタイムリーなアクションを実行できます。 Trading Technologies と Kavout は、機械学習を使用して複雑な取引パターンを識別しているこの分野の 2 つの注目企業です。

EquBot 社によるもう 1 つの興味深いアプローチは、IBM Watson を使用して市場に関するさまざまなニュースやソーシャル メディアの投稿を収集し、市場感情分析を作成してトレンドを予測することです。

2. 不正行為管理

世界中の銀行や保険会社は定期的に金融詐欺の試みに直面しており、その結果、莫大な損失が生じています。米国だけでも、これらの保険会社は2019年に不正請求により340億ドルの損失に直面しました。これらの不正請求は、機械学習分類モデルを使用して効果的に検出できます。トルコの保険会社 AK Sigorta は、予測モデルを使用して、疑わしい請求を 8 秒以内にフラグ付けし、さらに調査するようにしました。これにより、虚偽の請求の検出率が 66% 向上しました。

盗まれたクレジットカードや銀行情報の漏洩による取引は、銀行と顧客に多大な損失をもたらします。このような詐欺行為を抑制するために、多くの企業が機械学習ベースの詐欺検出システムを構築し、不正な取引をリアルタイムで検出しています。このようなシステムは、異常な取引を検出すると、それをブロックするか、OTP を介して顧客に確認を求めます。 Datavisor などの企業は、自社の機械学習により金融詐欺の 30% 以上を 90% の精度で検出できると主張しています。

毎日何百万人もの人々がフィッシングメールを受信し、何千人もの人々がフィッシングメールの餌食となり、金融情報を漏らして金融詐欺に遭っています。現在、多くの有名なメールサービスプロバイダーは、このようなフィッシングメールを検出してブロックするために機械学習分類システムを統合しています。 Gmail だけでも 1 分間に 1,000 万件のスパムや悪意のあるメールをブロックし、フィッシング詐欺の可能性を大幅に減らします。

3. セキュリティ

銀行にとって強力なセキュリティを実装することが重要であり、現在ではスマート監視カメラを使用して、ローカルおよびリモートの ATM での活動を監視しています。コンピューター ビジョンと IoT テクノロジーを搭載したこれらの監視カメラは、不審な活動を検知して警報を鳴らすことができます。 UncannyVision は、ATM 向けの AI ベースの監視カメラを提供する大手企業の 1 つです。

Security Bank は、オンプレミスの展開を保護するために、指紋、網膜、顔スキャンなどの生体認証セキュリティ技術も活用して、人員を認証し、権限のない人が立ち入り禁止区域に入らないようにしています。生体認証セキュリティを導入している有名な銀行としては、ロイヤル・バンク・オブ・スコットランド、ウェルズ・ファーゴ、バンク・オブ・アメリカ、バークレイズなどがあります。

実際、生体認証は内部セキュリティのために使用されるだけでなく、スマートフォンを通じて銀行サービスにアクセスする顧客の認証にも使用されます。パスワードの上にセキュリティ層を追加し、適切なユーザーがモバイル アプリを使用していることを確認します。

4. 顧客体験

優れた体験を提供して顧客を獲得することで、顧客はほぼ生涯にわたって銀行サービスを利用し続けることになります。銀行業務は伝統的にあまり非個人的な分野ではありませんでしたが、オンラインバンキングや電話バンキングの時代になって、状況は徐々に変わり始めています。銀行は現在、機械学習を活用してこの体験を新たなレベルに引き上げようとしています。

銀行口座を申請する際に最も面倒なことの 1 つは KYC プロセスであり、顧客はこれを口座開設にかかる時間を遅らせる間接的な費用と認識しています。現在、OCR とコンピューター ビジョン テクノロジーを活用して KYC プロセスを自動化し、顧客の文書をより迅速に処理することで、顧客の待ち時間を短縮する取り組みが行われています。実際、欧州の銀行ビルコ・ビルバオ・ビスカヤ・アルヘンタリア（BBVA）はKYCプロセスを大幅に簡素化し、顧客が自撮り写真やビデオをアップロードするだけで簡単に口座を開設できるようにしました。

クライアントが入院したら、定期的な問い合わせに対応し、必要に応じて支援を提供することが重要です。近年、銀行はウェブサイトやモバイルアプリで ML ベースのチャットボットや仮想アシスタントを活用し、顧客にオンデマンドのサポートを提供することに成功しています。あるレポートによると、銀行は2022年までにチャットボットを使用して顧客とのやり取りの最大90％を自動化できる可能性があるとのことです。バンク・オブ・アメリカは大手銀行のひとつで、顧客の問い合わせに対応する仮想アシスタント「エリカ」を立ち上げた。

銀行はまた、機械学習を活用してスマートなロボアドバイザーを構築し、顧客にさらにパーソナライズされた財務アドバイスを提供しています。これは、顧客にとって有益であるだけでなく、銀行を切り替える可能性も高まります。これは顧客と銀行の双方にとってメリットのある状況です。

結論は

機械学習はまさに世界が向かう未来であり、これはまだ始まりに過ぎません。近い将来、金融分野では、今日では想像もできないほど革新的な機械学習の導入が見られるようになるでしょう。