金融技術分野における人工知能と機械学習の応用と開発

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[51CTO.com クイック翻訳] 過去数年間、金融業界では、業界の絶え間なく変化する状況に対処するために、インテリジェントなソリューションをますます採用するようになりました。現在、人工知能（AI）と機械学習（ML）はさまざまな業界で広く利用されています。

2019年、フィンテック分野における人工知能の市場規模は66億7,000万米ドルでした。この数字は今後 5 年間で 226 億ドル以上に成長すると予想されており、その期間中の年平均成長率 (CAGR) は 23.37% で、減速の兆候は見られません。

人工知能と機械学習の成長の原動力は何でしょうか?

実際、これはフィンテック分野に限ったことではありません。ほぼすべての業界で、人工知能と機械学習ソリューションに対する需要が高まっています。

現在、AIテクノロジーはさまざまなビジネス課題の解決に活用されています。 AI と機械学習の最も一般的な使用例は次のとおりです。

• 38% – コスト削減
• 37% – 洞察力を提供する
• 34% – 顧客体験の向上
• 30% – 内部プロセスの自動化
• 27% – 不正行為検出
• 26% – 顧客満足度の向上

つまり、AI と機械学習のテクノロジーは、ほぼすべての産業分野における変化の原動力なのです。これらのテクノロジーを採用することで、組織は顧客のニーズとビジネス プロセスをより深く理解し、変化する市場の需要に応じて製品とサービスを最適化および改善できるようになります。フィンテック分野も例外ではありません。

金融サービスプロバイダーが 2021 年にさらに注力する主要分野は何ですか?

金融業界は2021年もオンデマンド サービスの提供を継続し、顧客はこれまで以上に迅速かつパーソナライズされたサービスと製品を受け取ることになります。 2021 年に注目すべきフィンテックのトレンドは次のとおりです。

（１）ロボアドバイザー

オンデマンドファイナンスのテーマに沿って、パーソナライズされたポートフォリオ管理と製品推奨は、2021 年に最も人気のある 2 つの AI / 機械学習ソリューションでした。人工知能技術の正確性と倫理性については議論が続いているものの、その応用事例は増え続けています。金融機関は最新のソリューションを使用して、顧客の収入、現在の投資習慣、リスク許容度などに基づいて投資機会を顧客に推奨できます。

ロボアドバイザーの応用においては、オンラインアンケートから専用のファンドおよびポートフォリオ管理、アルゴリズムベースのリバランスおよびアドバイスまで、さまざまな進歩が見られるでしょう。そして 2021 年には、投資家を支援するためのシステムの改善と、より洗練された自己学習アルゴリズムが登場するでしょう。

（２）プロセス最適化

現在、フィンテックにおける AI と機械学習の最も一般的な用途の 1 つはプロセス最適化であり、これは 2021 年も引き続き成長するでしょう。プロセスの最適化により、金融機関は従業員の作業負荷を軽減し、プロセス全体を効率化して生産性を向上させることができます。通常、プロセス最適化は、コールセンター機能の自動化、顧客対応チャットボットの事務処理の最適化、従業員のトレーニングの改善に使用されます。

2021 年には、これらのテクノロジーが向上し、顧客からの問い合わせへの対応、レポートの生成、ビッグ データ分析など、より多くのシステムを自動化する動きが見られるようになり、金融機関にさらに重要な洞察が提供されるようになります。

（３）信用スコア

現在の信用スコアリングシステムの一部は時代遅れです。これらのシステムは、職業、年齢、人種、性別などの人口統計に基づいて決定を下しますが、借り手の能力やリスクを考慮することはほとんどありません。人工知能と機械学習により、金融機関は顧客のリスクをより正確にプロファイリングできるようになります。

信用スコアリング技術を使用すると、不良債権を 50% 削減しながら収益を 30% 増加させることができ、より適切な融資決定を下すことができます。このテクノロジーは、モデルを構築し、それが機能するかどうかを検証し、すぐに市場に展開することで機能します。これは、金融機関がリスクの高い顧客に融資する可能性が低くなる一方で、条件を満たした顧客はより早く融資を受けられることを意味します。将来的には、パーソナライズされたサービスと即時の融資決定が提供されるでしょう。

（4）セキュリティ

Experian によると、2020 年に 55% 以上の組織が詐欺を経験したと報告しており、これらの組織の 5 分の 3 が前年と比較して詐欺が増加したと述べています。最も大きな懸念のいくつかは、口座開設と金融詐欺に関連しています。金融業界における詐欺行為は何も新しいものではありません。そして、デジタルへの移行は、詐欺師がより創造的に活動できるようになることを意味します。したがって、金融サービスプロバイダーはセキュリティを強化する必要があります。

顧客の 88% が金融サービス プロバイダーを信頼していると回答しています。金融機関は、最新のセキュリティ技術を常に把握し、顧客にリスクを認識させる必要があります。 2021 年には人工知能と機械学習のセキュリティ ソリューションの使用が増加するでしょう。例えば、アカウント登録のための文書の分析（RegTech）、アカウント内のパターンの異常の検出など。

（５）カスタマーサービス

顧客の意見が重要であることは間違いありません。消費者の 93% は、優れた顧客サービスを提供する金融機関を選択します。では、優れた顧客サービスとは何でしょうか? それは、応答時間と個人的なサービスという 2 つの要素に帰着します。ここで人工知能と機械学習が重要な役割を果たします。

顧客の 90% は質問に迅速に回答されることを期待しており、回答が得られない場合は他の企業に頼ることになります。しかし、AI と機械学習のチャットボットはこれまで以上に顧客を引きつけ、よりスマートになっています。このテクノロジーにより、顧客からの問い合わせに迅速に回答できるだけでなく、顧客のニーズに関する洞察も得られます。

分析されるデータが増えるということは、質問への回答から、顧客の収入やリスクの露出に基づいて提供されるローンの金額、取引が行われる前に提供される情報など、パーソナライズされたサービスの提供まで、よりカスタマイズされた顧客体験を含めることができることを意味します。

この技術を使用することで何か欠点はありますか?

あらゆる革新的なテクノロジーには懐疑論者や批評家がおり、AI や機械学習のソリューションは急速に進歩しているものの、完璧ではありません。テクノロジーが進歩するにつれて、AI と機械学習はよりスマートになり、人間の行動に適応できるようになり、より正確な結果を提供するようになります。

組織は最大限の効率を達成するために AI または機械学習ソリューションをどのように導入すべきでしょうか?

どの組織にとっても、新しいソリューションをどのように、どこで導入するかを選択することは簡単な作業ではありません。経営幹部の 84% は、ビジネスの成長目標を達成するには AI を導入する必要があると考えていますが、76% はこれを実現する方法を完全に理解していません。 AI と機械学習テクノロジーを使用してビジネスを拡大することは簡単なことではありませんが、前進を目指す組織にとって不可欠なステップです。

したがって、パーソナライズされたエクスペリエンスのカスタマイズ、よりスマートな社内意思決定、ビジネストレンドの先見性、顧客とのやり取り、詐欺の標的のパターン検出など、組織はビジネスニーズに焦点を当て、ビジネスに適した AI/ML ソリューションを見つける必要があります。

原題: フィンテック、AI、ML: 2021 年に知っておくべきこと、著者: ドミトリー・ドルゴルコフ

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