実験から実装まで: AI が金融サービスでその価値を証明している方法

金融機関にとって、新型コロナウイルス感染症のパンデミックからの回復は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の実験的な取り組みを終了させ、大規模な導入を必要とすることになる。パンデミック危機により、金融機関は顧客のニーズに24時間体制で対応する必要があり、変革のペースを加速させていますが、中核となるミッションクリティカルな事業が引き続き円滑に運営されるようにする必要があります。これにより、金融業界では、業務における手動介入の必要性を減らし、セキュリティを大幅に向上させ、ビジネス革新のための時間を確保する AI および機械学習ソリューションへの関心が高まっています。人工知能と機械学習は、アイデアの生成から価値の創造までの時間を短縮し、組織に長期的な戦略的優位性をもたらします。

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現在、多くの銀行や金融機関が大手テクノロジー企業と同様にデジタル主導の組織へと変貌し、継続的に顧客に重点を置くことができる能力の構築に取り組んでいます。では、銀行や金融機関はどのようにして AI を最大限に活用できるのでしょうか? 実際の主な使用例は何でしょうか?

ビジネスへのメリット

パンデミック以前から、多くの金融サービス組織はすでに人工知能と機械学習を導入していました。しかし、どの主要機能が AI から最も恩恵を受けるかを特定することは困難であり、これらのテクノロジーが必ずしも期待される利益をもたらすとは限りません。今後数か月で状況は変わります。AI と機械学習の導入拡大はパンデミック中の経済回復の中心となり、AI を適用できる特定の分野が浮き彫りになります。これらは、信用貸付の決定、詐欺防止から、摩擦のない 24 時間 365 日のやり取りによる顧客体験の向上まで多岐にわたります。

AI によって改善できる具体的な金融サービス プロセスには、次のようなものがあります。

インテリジェントな自動文書処理

AI とロボティック プロセス オートメーションにより、さまざまな機能が最適化され、効率が向上し、コア財務プロセスの全体的な速度と精度が向上し、大幅なコスト削減が実現します。典型的な分野は、顧客の身元や署名の確認など、「顧客確認」契約の承認コストを削減するリモートのペーパーレス プロセスである e-KYC です。

この業務はかつては反復的で単調な作業であり、文書処理、融資の支払と返済を追跡し、プロセス全体を監督するために多大な労力を必要としていました。しかし、今年は多くの組織が、テキスト、画像、スキャンされた文書（手書きおよび電子）、ファックス、Web コンテンツなどの非構造化データを管理、解釈、抽出するためのインテリジェントな自動化プラットフォームを導入しています。これらのプラットフォームは、欠落したデータ、見えないデータ、不正な形式のデータを識別できる自然言語処理 (NLP) エンジン上で実行され、ほぼ完璧な精度と高い信頼性を実現します。平均処理時間が短縮され、顧客エクスペリエンスが向上することで、組織は大きな競争上の優位性を獲得します。

効率的で包括的な顧客サポート

仮想アシスタントは、より少ない人間による入力で顧客のニーズに応えることができます。生産性を向上させる簡単な方法として、顧客からの問い合わせに費やす時間と労力を削減し、組織のチームがビジネス革新を推進する長期プロジェクトに集中できるようにします。

私たちは皆、電子商取引サイトのチャットボットをよく知っていますが、そのようなソリューションは金融サービス業界でも一般的になりつつあります。 JP モルガンなどの金融機関は現在、チャットボットを使用してバックオフィス業務を効率化し、顧客サポートを強化しています。これらのプラットフォームには、銀行のプライベート クラウド ネットワークでサポートされている機械学習システム上で実行される COIN プラットフォームが含まれます。 COIN は、一般的な問い合わせに対する適切な回答を作成することに加えて、法的申請タスクの自動化、文書の確認、パスワードのリセットなどの基本的な IT 要求の処理、銀行員と顧客向けの新しいツールの作成を行い、銀行員と顧客双方の熟練度を高め、人的エラーを削減します。

リスク管理分析

信用力の評価は、主に個人または組織がローンを返済する可能性に基づいて行われます。債務不履行の可能性を判断することは、すべての融資機関のリスク管理プロセスの基本です。たとえ完璧なデータ分析を行ったとしても、一部の個人や組織のローン返済能力に対する信頼が欠如している可能性があるため、これを評価するのは難しいままだろう。

これに対処するため、LendoやZestFinanceなどの企業は人工知能を使用してリスク評価を行い、個人の信用度を判断しています。 Equifax のような信用調査機関も、AI、機械学習、高度なデータおよび分析ツールを使用して、リスク評価における代替ソースを分析し、そのプロセスで洞察を得ています。

これまで、このプロセスでは通常、年収や信用スコアなど、借り手に関する限られたデータセットが使用されていました。しかし、AI テクノロジーを使用することで、組織は個人のデジタル財務フットプリントを考慮して、侵害の可能性を判断できるようになりました。従来のデータセットに加えてこの代替データを分析することは、従来のローンや信用履歴を持たない個人の信用度を判断するのに特に役立ちます。

今こそ採用すべき時だ

今年は企業と顧客の関わり方に不可逆的な変化が見られましたが、金融業界も例外ではありません。金融機関は、パンデミックによって緊急性が生まれる前から、すでに限定的な規模でAIや機械学習技術の実験を行っていた。今年、導入が広まったのは、金融業界におけるビジネス革新と回復力の向上の必要性によるものです。

銀行や金融機関は現在、バックオフィス業務の効率化や顧客エンゲージメントの大幅な改善など、AI からメリットを得られる重要な分野を認識しています。パンデミック以前に初期段階にあった変革は加速し、急速に標準になりつつあります。さらに重要なのは、今 AI を採用し、その完全な実装を優先する金融機関は、将来的により大きな利益を得られる可能性が高いということです。