5 銀行業務におけるAIの応用

デジタル技術の出現により、世界中の金融機関は、以下のような強力な技術的進歩を利用することに頼っています。 人工知能 (AI) and 機械学習 (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data assessment, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.

1.チャットボットの活用

チャットボットとは？チャットボットとは、人間と会話をして対話することができるAIソフトウェアです。要求された情報をテキストまたは音声で人間が理解できる形で処理し、それに応じて返答する自動会話ロボットです。銀行は、これらのチャットボットを使用して、大規模な顧客の問い合わせに対応する傾向があります。これらのチャットボットは、顧客からの問い合わせや苦情を解決するだけでなく、銀行員の時間と労力を大幅に削減することができます。HDFC銀行の最近の取り組みの一つとして、史上初のトークボット「Eva」が発表されました。

2. 市場調査やサポートサービスへの協力

機械学習は、マーケティング担当者が過去の行動を分析し、製品の現在および将来のトレンドを最適化することに影響を与えています。銀行はこの技術を使って、既存の金融商品の市場での実行可能性をチェックし、それに応じてターゲットを絞ったキャンペーンを展開しています。デジタル化が進んだ現代では、特定の銀行に通常の銀行口座を開設するだけでなく、現代のお客様のために様々なサービスが提供されています。お客様は、モバイルバンキングやインターネットバンキングを利用して、資金移動や苦情処理などの銀行業務を行うことができ、登録のために銀行を訪れる必要はありません。AIとMLは、クラス最高のカスタマーサポートを提供することで、最初の対話から顧客の旅をスムーズにし、従来の顧客関係の方法に取って代わりました。

3.不正行為の検知と防止

機械学習は、銀行のインフラを不正行為から守るために、銀行業界で生まれました。機械学習を利用することで、不正な取引を簡単に把握できるようになります。 疑わしい行為を簡単に識別するMLアルゴリズム based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.

4.リスク分析・評価

どの金融機関でも、お客様に融資を行う前には、お客様の信用力を確認しています。銀行が融資手続きを行う前にリスクを評価するために、見込み客の収入の伸びやクレジットスコア、取引履歴などを確認するといった従来の手法に頼っていた時代は終わりました。機械学習の登場により、銀行はリスクを評価するだけでなく、リアルタイムで市場の状況を確認したり、見込み客の行動を推定して不正の可能性を特定したりすることが容易になりました。これにより、リスクの分析がより適切に行われ、顧客満足度がより一層向上しました。

5.銀行監督におけるディープラーニング

教師付きMLのアルゴリズムには、単純明快ではないものがあります。このような状況では、深層学習が登場します。 ディープラーニング is a deep-rooted sensory network which uses diversified layers of neurons with thousands of cells in each layer to analyze the data. The power of such algorithms is growing exponentially in Machine Learning areas. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the 規制遵守 of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of 人工知能. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between データ分析 and business acumen.

結論

このように、銀行業務におけるAIの応用は豊富であり、金融機関は反応的な歴史的手法から、より積極的でパーソナライズされた方法で顧客のニーズに対応することができるようになると、安心して結論づけることができます。ある意味では、これらの強力なツールによって、金融機関は金融商品の強みと限界の両方を理解し、それによって は、最終的なエンドユーザーに質の高い製品とサービスを提供します。銀行は、銀行の安全性のどこかを犠牲にすることなく、全体的な財務の健全性と安定性を維持しなければなりません。

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