人工知能はすでに多くの金融機関に不可欠な要素となりつつあり、目覚ましい進歩を遂げています。
過去 10 年間で、人工知能ほど世界に大きな影響を与えたテクノロジーはないと考えられています。人工知能はロボットにデータに基づいて学習する能力を与え、人々の日常の仕事や生活に組み込まれています。
AI は時間のかかるタスクを自動化し、効率を新たな高みに引き上げ、厳格な安全性とセキュリティ基準を維持するため、ヘルスケアからヘルスケア、輸送、教育、管理、医療に至るまで、既存の業界を改善する上で重要な役割を果たします。マーケティングなど。では、人工知能産業はどのくらいの規模で、このテクノロジーをワークフローに組み込んでいる企業は世界中で何社あるのでしょうか?
調査会社 Gartner が実施した調査によると、世界中の企業の 37% が人工知能を導入しています。何らかの方法で、すでに人工知能をワークフローに組み込んでいます。人工知能の世界市場価値は、2021 年までに 870 億米ドルと推定され、2030 年までにその市場価値は 1 兆 5,971 億米ドルになると予想されています。
そうは言っても、人工知能は金融業界で特に重要な役割を果たしています。この記事では、特に金融における人工知能に焦点を当てます。優れた不正検出や金融リスク管理の提供から銀行業界の革命に至るまで、人工知能 (AI) が近年金融ゲームを変えてきたさまざまな方法をレビューします。
過去数十年にわたる人工知能の成功を考えると、銀行が業務のあらゆる側面に人工知能を統合しようとしているのは驚くべきことではありません。これにより、競合他社よりも優位性が得られ、さまざまなプロセスが合理化されます。
人工知能を銀行業務に統合することで、退屈なタスクを排除し、時間とお金を節約するだけでなく、サービス チャットボット、金融アドバイザーへの 24 時間アクセス、優れたセキュリティと不正行為の検出なども提供します。顧客体験の向上。
銀行業界における人工知能の主な利点の 1 つは、広範なデータ分析に基づいて意思決定を提案できる機能です。このようなアプリケーションの背後にある考え方は、銀行経営者が主に個人的な偏見や人間の洞察力に頼るのに対し、AI モデルは過去の融資額や顧客の金融資産を含む大量のデータセットを分析して将来の融資オプションを予測するのが得意である、というものです。
人工知能アルゴリズムは、信用履歴、収入と支出のパターンを含む幅広いデータを分析し、特定のパラメータに基づいて個人の信用リスクをより正確に評価できます。金融機関はこの情報を利用して、より多くの情報に基づいた融資決定を行い、リスクを軽減できます。
ローン融資と同様に、人工知能は銀行に新たな収益源を提供できます。 AI モデルも同様のステップを踏み、過去の何百万もの収益源を精査して、最も信頼でき、報酬が得られる収益源を見つけます。たとえば、AI を使用して顧客データを分析し、パターンを特定し、行動を予測できます。この情報は、製品開発、マーケティング戦略、リスク管理について情報に基づいた意思決定を行うために使用できます。人工知能は市場動向の分析や投資機会の特定にも使用でき、組織がデータに基づいて投資の意思決定を行うのに役立ちます。
人工知能の主な利点は、顧客サービスやバックオフィス業務などの時間のかかるプロセスの自動化による潜在的なコスト削減です。 Insider Intelligenceの分析によると、銀行は今後1年間で4,470億ドルのコストを削減できると見込まれている。これは、ますます多くの銀行がワークフローに人工知能を適用し、サービスでこのテクノロジーを使用する新しくユニークな方法を発明しているためです。
人工知能がリスク管理に役立つもう 1 つの方法は、不正検出を改善することです。詐欺は貨幣の発明以来存在しているため、詐欺に対してしっかりとした防御を維持することが重要です。銀行クレジット カードは、カード所有者が使用したり、犯罪者に盗まれたり推測されたりする可能性があり、口座所有者と銀行機関の両方にとって脅威となります。
銀行は、資金の安全性とセキュリティを奨励するために個人に発生する詐欺に対して責任を負います。誰も数千ドル相当の取引に遭遇したくありませんし、銀行も盗難による損失の責任を負いたくありません。不正行為検出を導入することで、違法な取引を取り消すことができ、双方の貴重な時間と費用を節約できます。
不正行為の検出は過去数十年で劇的に向上し、企業と詐欺師の間で長期にわたる戦争が勃発しています。企業が金融アクセスを保護するためにあらゆる手段を講じるたびに、詐欺師は金融取引に手を染めるための新しく、ますます創造的な方法を考案しています。そうは言っても、銀行機関や金融機関が人工知能を活用していることは驚くべきことではなく、金融セクターの 58% が不正行為に対する最新の防御手段として人工知能を使用しています。
Statista Research が実施した調査によると、2021 年にオンライン詐欺により米国だけで 7 億 5,600 万ドルの損失が発生しており、すべての金融セクターは毎年、不正検出システムのアップグレードに多額の費用を費やしています。
人工知能によるこれまでの不正検出は、調査チームによって手動で行われていました。一般的な手法は、ユーザー データを複数のデータベースと比較し、一致する可能性のあるものを探すことですが、これには非常に時間がかかります。
この方法は時間がかかるだけでなく、人的ミスも発生しやすくなります。この問題を解決するために、広範囲のソースからより多くの情報を収集し、人間のチームが管理できるよりも速く処理することでプロセスを高速化するエンタープライズ ソリューションが作成されました。
人工知能を不正検出システムに統合することで、あらゆる不正取引を迅速に検出してブロックできます。不正取引の発生を最初から防止し、重大な損害の発生を防ぎます。その後、モデルはさまざまなパターンと洞察を研究して、通常の顧客の購買行動とみなされるものと疑わしいものとみなされるものを区別できるようになります。
取引場所、購買習慣、突然の大規模取引などはすべて、詐欺を防ぐ要因です。銀行は、さまざまな地理的場所でクレジット カードを購入しようとしているカード所有者に自動テキスト メッセージを送信します。たとえば、カード所有者が同じ時間内に地球の裏側で取引をしながら、地元の食料品店で通常の買い物をすることは不可能です。
人工知能を使用すると、より短い時間でより多くのトランザクションを処理できます。これにより、機関は人間の介入を減らして、日々の何百万件もの取引における不正行為をチェックできるようになります。人工知能が金融分野、特に不正行為の検出に参入するにつれ、銀行は人工知能アルゴリズムを使用して、毎日数百万件の送金の中から不審な金融送金を検出できるようになります。 AI は、人間のオペレーターが通常は間違えてしまうような小さな詳細さえも見つけることができます。その後、不正な送金は完全に排除またはフィルタリングされ、人間のオペレーターに渡されるか、トランザクションの正当性をチェックするために 2 要素認証が組み込まれます。では、そもそも不正検出アルゴリズムはどのように正確に構築されているのでしょうか?
不正検出は、大量の組織化されラベル付けされたデータ研究を活用してコンピューターがタスクを実行できるようにする人工知能のサブ分野である機械学習を使用して構築されています。不正行為検出の場合、機械学習モデルは、以前の大量の金融取引を吸収することによってトレーニングされます。これらのデータセットには、不正なトランザクションと不正でないトランザクションの両方が含まれており、その間に多くのエッジ ケースが含まれます。教師あり機械学習の場合、各トランザクションは true (不正なトランザクション) または false (不正でないトランザクション) としてラベル付けされ、場合によっては人間の介入が行われます。
他の機械学習モデルと同様、より多くのデータを供給するほど、そのタスクにおけるパフォーマンスが向上します。不正検出の場合、モデルは毎日受信する何千もの新しいトランザクションから学習を続けることができるため、不正検出モデルは時間の経過とともに改善し続けることができます。次に、モデルは通常の動作と考えられる動作を保存し、すべての顧客トランザクションをそれらと比較します。リクエストが異常な場合、モデルはそのリクエストを疑わしいものとして直接マークし、そのようなトランザクションの発生を防ぎます。
不正行為の検出は、あらゆる金融機関の戦略の重要な部分となっています。データの爆発的な増加により、不正行為との戦いはこれまで以上に困難になっています。ただし、単に新しいツールや技術的機能を備えているだけでは十分ではありません。政府機関は、それらを最も効果的な見地から最新の脅威を検出するために最適に適用する方法を知る必要があります。間もなく、人工知能が金融詐欺を発生前に検出できるようになると予測されています。
人工知能は、企業がデータを活用し、リスクを管理し、より適切な意思決定を行うのに役立ちます。人工知能には多くの可能性がありますが、認識しなければならない制限や欠点もあります。全体として、各業界は異なるため、すべての人に適用できる万能のソリューションはありません。企業が AI を導入するかどうかは、その主要な目的、戦略、能力によって異なります。
モデルのパフォーマンスは入力データの品質に直接関係しているため、データは機械学習モデルの最も重要なコンポーネントの 1 つです。金融における人工知能の応用に関しては、使用されるデータが大きく、多様で、頻繁に更新されるようにすることで、モデルのパフォーマンスの信頼係数を向上させることが重要です。高品質のデータセットの構築には多大な時間と労力が必要となるため、データ収集のプロセスを軽視すべきではありません。
金融分野における人工知能が直面する最大の課題の 1 つは、データ セキュリティです。これは、これらのモデルで使用される大量のデータは機密性が高いと考えられるためです。このデータには、お客様の氏名、年齢、住所、クレジットカード番号、銀行口座などが含まれる場合があります。この場合、データ侵害により顧客の個人プライバシーが侵害されると同時に、攻撃者が顧客の金融資産にアクセスできるようになります。この問題に対処するには、機密データが悪者の手に渡らないように、さらなるセキュリティ対策を講じる必要があります。
金融分野における人工知能を歴史的な観点から見ると、人工知能と機械学習が 1980 年代から広く使用されていることは明らかです。金融分野の人工知能は高度に理論的な研究として始まりましたが、近年目覚ましい進歩を遂げ、多くの金融機関に不可欠な要素となっています。
人工知能は、銀行や金融機関に絶えず変化する曖昧な環境でサービスを最大化する能力を提供し、競合他社に対して大きな競争上の優位性を与えることから、完全に自動化されたサービスの提供に至るまで、可能性の世界を開きます。チャットボットや個人ファイナンシャルアドバイザーなどのサービスにより、すべての金融取引における不正行為の痕跡の数が大幅に減少し、今後の融資や金融リスクについてのより良い洞察が得られます。
人工知能の貢献がなければ、金融の世界は今日とは大きく変わっていたでしょう。人工知能の限界はまだわかっていませんが、逆に言えば、人工知能の能力はまだ実現されていません。しかし、一つ明らかなことは、世界は人工知能によって根本的に変わってしまったということです。
以上が金融機関はどのように人工知能技術を導入しているかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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