翻訳者|Cui Hao
査読者|Sun Shujuan
他の主要産業と同様に、市場需要の変化と技術進歩により、金融テクノロジーも（FinTech）市場は長期的な進化を遂げてきました。なぜなら、金融テクノロジーに依存している多くの企業が、このテクノロジー変化の祝宴に参加するために運営モデルを変革しているからです。
この進化は、日々の金融取引の紙による記録からアナログ コンピューティング デバイスの構築に至るまで、第一世代コンピューターの開発から人工知能 (AI) とフィンテックを組み込んだ機械学習 (ML) の統合に至るまで、いくつかのエキサイティングなトレンドをもたらしたことは間違いありません。デジタル製品の普及に伴い、業界は前例のない成長を遂げています。
世界中には 30,000 社を超えるフィンテック SaaS 企業があり、これらのブランドの多くは現在、AI および ML テクノロジーに完全または部分的に依存しています。
この記事を通じて、AI と ML が今日の SaaS 金融テクノロジーをどのように再構築しているのか、そしてこれらの変化が私たちにとって何を意味するのかを詳しく見てみましょう。
人工知能と機械学習は、現在常に見出しを飾っているバズワードです。ほとんどの人がこれらを同じ意味で使用しているため、聞き慣れないかもしれません。最初に定義しましょう。
人工知能 (AI) は、人工知能の略称で、人間の知能を利用して、コンピューターにさまざまな情報を提供することで自立したシステムや仕組みを構築したり、物理世界における人間の行動を模倣したりすることもできます。
単純な人工知能ボットは、iPhone の Siri やデジタル ホーム デバイスの Alexa です。これらの人工知能プログラムは、人間とコンピューターによって生成される問題を解決するように設計されており、その主な機能は、指定されたタスクを完了し、指定された時間枠内で目標を無事に達成することです。
機械学習は、コンピューターが新しいシナリオを理解し、より複雑な状況に直面した場合の意思決定能力を向上させるテクノロジーです。機械学習は、コンピューター アルゴリズムと分析手法を使用して、特に金融分野におけるさまざまな問題の解決に役立つ予測モデルを構築します。
前述したように、人工知能と機械学習は、予測分析を開発することで今日の SaaS 金融テクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。意思決定とともに、ツール内で重要な役割を果たします。この人工知能の付加価値は、プロの業務から一般ユーザーまで、さまざまな分野で実感できます。ここでは、人工知能と機械学習が SaaS 金融テクノロジーに与える影響の一部を紹介します。
銀行やその他の金融テクノロジー組織は、リスクを最小限に抑えるためのモデルを常に探しています。 AI ベースのデシジョン ツリー アプローチは、複雑で非線形な財務状況に対するシンプルで追跡可能なルールを開発することで機能し、これらのルールを使用してリスク管理に影響を与えます。同時に、サポートベクター技術はローンの重大な信用リスクを判断するのに役立ちます。
多くの金融サービス部門では、深層学習および機械学習技術を使用して組織の予測モデルを開発する機械学習コンサルタントを雇用しています。
消費者と金融の安全を完全には保証できないため、不正行為は多くの銀行が直面する問題です。人工知能は、膨大な量の取引データを分析して隠れた詐欺パターンを明らかにすることで、詐欺行為の削減に役立ちます。このパターンをリアルタイムで検出し、発生を防ぐことができます。さらに、機械学習の「ロジスティック回帰」アルゴリズムは、不正行為のパターンを理解し、その発生を防ぐのに役立ちます。
PayPal は、不正行為検出に人工知能を使用した典型的な例です。 PayPal は機械学習アルゴリズムを使用してプラットフォームからのデータを分析し、不正な取引の可能性を特定します。
人工知能システムは、取引の場所、取引の実行に使用されたデバイス、取引金額、プラットフォーム上のユーザーの履歴など、さまざまなデータポイントを調べます。
たとえば、通常はユーザーのアカウントに関連付けられていないデバイスから取引が行われた場合、または取引金額が通常よりもはるかに大きい場合、システムはその取引にレビュー用のフラグを付けることがあります。 PayPal の人工知能システムは、詐欺行為の検出に非常に効果的であることが証明されています。同社によれば、そのシステムは不正取引を検出することができ、不正取引率は同社の収益のわずか 0.32% に過ぎません。これにより、PayPal は毎年数百万ドルの詐欺による損失を回避できます。
人工知能により、顧客は適切な財務情報を適切なタイミングで確実に入手できます。 AI は顧客データと重要な分析を学習することで、顧客の好みや要件に基づいて顧客の応答を作成できます。 AI と ML を使用する SaaS ブランドの代表的な例は、Zendesk と Salesforce です。同社のツールである AnswerBot と Einstein は、顧客の意図を理解し、適切な応答をリアルタイムで提供します。また、アルゴリズムは各インタラクションから学習し、時間の経過とともにより賢くなっていきます。
他のあらゆる分野と同様、人工知能と機械学習は専門家による金融資産の取り扱いや管理の方法に影響を与えています。 AI を使用すると、資産管理者は顧客の報告と文書化を自動化し、詳細な口座明細を提供し、より多くの機能を正確に実行できます。
人工知能と機械学習の SaaS 金融テクノロジーへの統合は、業界全体に大きな利益をもたらしました。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を統合するための重要なポイントをいくつか紹介します。
機械学習テクノロジーが導入される前は、毎日少数の金融取引が台帳に記録されていました。大量の取引と限られた理解により、いくつかのエラーが発生し、アカウントのバランスが崩れました。人工知能と機械学習は、口座残高や口座分析などの反復的な計算タスクに精度の余地を与え、これらの計算の正確さを保証します。これらの新しい開発により、結果はより正確になり、損失を減らすことができます。
SaaS 金融テクノロジーで人工知能と ML を使用するもう 1 つの利点は、効率が向上し、生産性が向上し、タスクの完了に必要な時間が短縮されることです。 AI チャットボットを使用して顧客のリクエストを処理すると、顧客サポートの全体的な効率を向上させることができます。
人工知能と機械学習は、SaaS テクノロジーに関する意思決定を支援します。金融アナリストは、数十億のデータを簡単に分析し、株式のパターンと傾向を研究し、このテクノロジーを使用して戦略的で有益な意思決定を行うことができます。
数年前までは、資産管理や支出の調整を支援してくれる個人ファイナンシャルアドバイザーを雇う余裕があったのは富裕層だけでした。しかし、現在の AI ベースのアプリケーションの時代では、請求書の追跡、株価の予測、市場や暗号通貨の分析を誰でも自宅で快適に行うことができます。
人工知能と機械学習を SaaS フィンテックに組み込むメリットは明白ですが、同時に次の点にも注目する価値があります。時間には課題も伴います。
次のリスクが含まれます:
に投資するには費用がかかります。これらのコストを回収するには、開発されたアプリケーションを使用する必要があります。一般人による。ただし、人々はフィンテック アプリよりもフィットネス アプリやレシピ作成アプリに 50 ドルを費やす可能性が高くなります。
アプリケーションの価値、個人情報、データ プライバシーの間のバランスを見つけるのは非常に困難です。顧客はデータプライバシーの問題を認識しており、登録時に提供する個人情報はできる限り少なくしたいと考えています。質問が多すぎたり、アクセスを必要とするデバイスが多すぎると、顧客は離れていく可能性があります。ほとんど情報が得られない場合、AI をトレーニングしてよりパーソナライズされた機能を開発するにはどうすればよいでしょうか?
人工知能と機械学習の成功は、データのバイアスによってしばしば課題となります。これらのバイアスのほとんどは、金融テクノロジーにアクセスできない少数派、または人工知能を訓練する人間から来ており、彼らの判断には偏りが見られます。バイアスは人間によって生成されることが多く、入力されるとアルゴリズムに伝播します。
新型コロナウイルス感染症事件とそれに関連する政府の取り組みは、職場に大きな変化をもたらし、世界中で最先端テクノロジーの導入を加速させています。ロックダウン中、AI 主導の企業は生産性の向上を実現しただけでなく、多くの新しい AI 製品、ドメインをまたがるソフトウェア、およびその 2 つの融合の使用を発表しました。
SaaS 金融テクノロジー分野は、人工知能と機械学習の継続的な進歩により、今後数年間で変革を起こす可能性があります。この変更により、より多くの企業が競争上の優位性を獲得し、財務パフォーマンスを向上させ、最終的には財務管理のビジネス目標を達成できるようになります。
元のリンク: //m.sbmmt.com/link/63ceea56ae1563b4477506246829b386
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