銀行と金融における AI。 ストライプ、モンゾ、グラブ | ビジネスにおける AI #78

公開: 2024-03-06

金融サービスは、銀行業務の複雑な分野で情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために、常にデータ分析に依存してきました。 ビッグデータと機械学習の時代の到来により、この分野がプロセスを合理化するために新しいテクノロジーを熱心に取り入れたのも不思議ではありません。 銀行業務における AI の断固たる導入のおかげで、イノベーションはすでに銀行に具体的なメリットをもたらしています。 人工知能が金融分野で人工知能の導入に成功している企業の経営にどのような影響を与えるかを調べてみましょう。 さらに詳しく知りたい方は続きを読んでください

銀行業務と金融における AI - 目次:

  1. 銀行業務における AI - 概要
  2. Stripe: 金融における AI による取引の信頼性
  3. Monzo: 金融における AI
  4. Grab: 機密データの分類における AI
  5. まとめ。 銀行業務と金融における AI の未来

銀行業務における AI – 概要

人工知能はすでに銀行や金融セクターの多くの分野で広く使用されています。 それは顧客サービスや十分に安全なアプリケーションのためのチャットボットだけではありません。 金融業界では、人工知能がさらに深刻な目的で使用されています。 銀行業務における AI の主な用途は次のとおりです。

  • 不正行為の検出と防止– 高度なアルゴリズムがトランザクションをリアルタイムで分析し、不審なアクティビティのパターンを検出します。 これにより顧客を詐欺から効果的に保護できます。
  • 財務流動性予測の最適化– AI ベースの予測モデルは、膨大な量のデータを分析して、将来のキャッシュ フローを正確に予測し、流動性をより正確に管理します。
  • 信用力評価に関連するプロセスの合理化– ここでも機械学習アルゴリズムが役に立ち、数千件の信用申請の分析に基づいて顧客の財務的信頼性を正確に評価できます。
  • 顧客向けのオファーと推奨事項のパーソナライズ- 銀行は高度な推奨モデルを利用して、個々の顧客のニーズに合わせて金融商品を調整します。
  • バックオフィスプロセスの自動化– 文書検証や取引決済などの日常的なタスクは、AI の助けを借りて完全に自動化できます。

しかし、世界市場で事業を展開している企業は、これらのイノベーションの導入にどのように対処したのでしょうか?

Stripe: 金融における AI による取引の信頼性

AI を金融に応用するリーダーの 1 つが Stripe です。 同社は、トランザクションの信頼性を評価するためにトランザクションの 1,000 以上の特徴を 100 ミリ秒以内に分析する Stripe Radar と呼ばれるシステムを開発しました。 このシステムは、低い誤警報率を維持しながら、99.9% の精度率を備えています。

これはどのようにして達成されたのでしょうか? まず、Stripe はディープ ニューラル ネットワークなどの高度な機械学習技術を使用します。 システムは常に改善され、転移学習などの新しい機能が開発されています。

第 2 に、同社は潜在的な不正行為を示す異常を特定するのに役立つトランザクション データ内の新しいシグナルを常に探しています。 Stripe のエンジニアは、各詐欺事件を注意深く検討して犯罪者の行動パターンを理解し、追加のルールでシステムを強化します。

Stripe Radar は、銀行業務における AI が顧客を金融詐欺からどのように効果的に保護できるかを示す優れた例です。

AI in banking

出典: Stripe (https:// Stripe.com/blog/how-we-built-it-ストライプ-radar)

Monzo: 金融における AI

Monzo は、デジタル空間のみで事業を展開する英国に本拠を置くネオバンクで、マーケティング キャンペーンの最適化というまったく異なる領域に機械学習機能を適用しました。

同銀行は、過去のデータに基づいて、特定の顧客が銀行から特定のメッセージを受け取った場合に、普通預金口座の開設などの追加オファーを利用する意欲を推定できるモデルを構築しました。

次に、キャンペーンの効率を最大化するために、システムはどの顧客がどのプロモーション メッセージを受信すべきかを示します。 これにより、メッセージのターゲットを正確に絞り込み、個人化されていない大量のコミュニケーションの場合よりも大幅に優れた結果を達成することができます。

場合によっては、このような最適化の実装により、Monzo はキャンペーンの効果を最大 200% 高めることができました。 これは、銀行業務における AI が、顧客の心に響くカスタマイズされたオファーを提供することで、より効率的に顧客にリーチできることを示しています。

AI in banking

出典: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: 機密データの分類における AI

Grab は東南アジアのテクノロジー大手で、輸送や配送などのサービスを提供しています。 同社は、言語モデル (LLM) の機能を活用して、保管している機密データの分類プロセスを自動化することにしました。 同社は顧客の個人データと財務データを保持しているため、これは非常に重要です。

この目的のために、次のようなさまざまなカテゴリのデータを記述する一連のタグが用意されています。

  • 個人データ、
  • 連絡先、
  • 識別番号。

次に、データベース内のテーブル名と列名に基づいてこれらのタグを自動的に割り当てる言語モデル用の適切なクエリが設計されました。

その結果、Grab は保存された情報を機密性によってより迅速かつ安価に分類できるようになります。 これにより、データ アクセスとプライバシー ポリシーの適用が容易になります。 同社の試算によれば、このソリューションにより、これまで手作業でのデータ分類に費やされていた年間最大 360 営業日が節約されました。

AI in banking

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

まとめ。 銀行業務と金融における AI の未来

Stripe、Monzo、Grab の例が示すように、人工知能はすでに銀行や金融機関に真のビジネス価値をもたらしています。 不正行為をより効果的に防止したり、顧客をより正確にターゲットにしたり、面倒なタスクを自動化したりするのに役立ちます。

今後数年間、銀行における AI の役割は着実に成長し続けるでしょう。 多くのバックオフィスプロセスの完全な自動化、金融商品の高度なパーソナライゼーション、機械学習モデルと銀行システムの緊密な統合が期待されます。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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