金融におけるAI? ユースケース、利点、課題

金融におけるAI? この組み合わせに慣れていない場合は、多くのことを見逃している可能性があります。 銀行、ヘッジファンド、保険会社などの金融機関の主な目標は、リスクを最小限に抑え、コストを削減し、AI を使用して顧客にハイエンドの顧客サービスを提供することです。

金融分野では膨大な量のデータが存在するため、データ分析、リスク管理、パーソナライズされたサービス、ポートフォリオ管理に AI を使用することがますます重要になっています。 が行った2023年の調査によると、 NVIDIA アメリカとヨーロッパに拠点を置く 200 の金融機関を対象に、企業は次のユースケースに取り組んでいました。

• そのうち 26% は大規模な言語モデルに取り組んでいた
• 推薦システムで 23%
• ポートフォリオの最適化で 23%
• 不正行為検出で 22%

回答者の半数は、AI によって年間収益が 10% 向上すると信じており、10 分の XNUMX は AI によって年間支出が XNUMX% 削減されると見積もっていました。

このブログでは、金融における AI のユースケース、その利点、金融機関が AI を採用する際に直面する課題について学びます。

金融における AI

AI は、データ、計算能力、テクノロジーを組み合わせたものです。 AIの技術的な側面は次のとおりです。

機械学習: 機械学習は、金融データの異常を分類、予測、検出するために、教師ありまたは教師なしの金融データでトレーニングできるアルゴリズムで構成されています。

ディープ ラーニング: ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークを使用して財務データを分析します。 ディープラーニングは、市場データのレコードが数十億件ある場合に適しています。

自然言語処理: 金融における自然言語処理は、契約からの情報の分析と抽出、金融市場のセンチメント分析、チャットボットを使用したフィンテックでの顧客エクスペリエンスの向上に使用されます。

金融における AI のユースケースにはどのようなものがありますか?

不正検出

銀行や金融における不正行為は、経済的困窮を引き起こすだけでなく、金融機関のイメージにも影響を与えます。 AI は履歴データに基づいてトレーニングされており、典型的なトランザクションと異常なトランザクションを区別できます。 より多くのデータと調査方法が利用可能になるにつれて、AI システムの不正行為を検出する精度はさらに向上します。

リスクアセスメント

リスク評価は、ローンの適格性と借り手がローンを滞納する可能性を確認するために不可欠です。 AI は信用記録や財務諸表を分析して、借り手のリスク プロファイルを評価できます。 さらに、監査人は AI を使用して財務記録を調査し、企業が適用される法律や規制を遵守していることを確認できます。

トレーディング

AI は長年にわたる財務データに基づいてトレーニングされており、肉眼では確認するのが難しい傾向を特定できます。 簡単に言えば、AI はより優れた取引シグナルを生成します。 AIは、価格のわずかな変動に応じて瞬時に取引が行われる高頻度取引に使用できます。 ポートフォリオ管理会社は、より高い収益率を得るために AI システムを開発することができ、これにより顧客の信​​頼が得られ、ひいてはより多くのビジネスがもたらされます。

24 / 7カスタマーサービス

銀行業界では、AI 主導のチャットボットが一般的な質問に答えて、24 時間年中無休の顧客サービスを提供できます。 ChatGPT の出現により、大規模な言語モデルのビジネスの可能性を否定することはできません。

金融分野で AI を使用するメリットは何ですか?

時間を節約する

金融分野の AI は、反復的なタスクを自動化することで時間を節約し、人間が複雑な問題に対処できるようにします。 監査人は監査中に企業の財務記録を読む必要はありません。 さらに、フィンテック アプリでカスタマー サポート チャットボットを利用すると、時間が節約され、プロセスが高速化され、24 時間年中無休のサービスが提供されます。

お金を保存します。

AI は、融資時の不正行為の検出、ポートフォリオ管理、リスク評価に役立ちます。 したがって、AI を使用すると、金融機関が損失を最小限に抑える十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

効率的な

金融エコシステムにおける人的ミスは悪影響を及ぼす可能性があります。 AI システムは複雑な意思決定を効率的に行い、人的ミスのリスクを軽減します。

金融分野での AI 活用の課題

データ品質

ガベージイン、ガベージアウト。 金融機関にとって効果的なデータ戦略を作成するには、デューデリジェンスが必要です。 データ ソースを特定して精査し、収集し、必要な形式に変換することは、AI 主導の金融セクターにとって困難な場合があります。

データのプライバシーとセキュリティ

金融機関は個人データを毎日使用しています。 したがって、個人データのプライバシーを守るためにセキュリティ対策を講じる必要があります。 さらに、データの合法的な使用を理解するためにデータ規制法に従う必要があります。

バイアス

肌の色、人種、民族、性別などの変数に対するグノーシス的な行動は、AI ではバイアスと呼ばれます。 過去のトレーニング データには、AI システムに変換される可能性のあるバイアスが含まれている可能性があります。 偏った申請は有害となる可能性があります。それは、少数派グループへの融資の制限です。 公平な AI アプリケーションにはリスクの評価と管理が必要です。

金融における AI - 今後の展開

金融における AI は、顧客エクスペリエンスを向上させ、不正取引を検出し、リスクを評価し、ヘッジファンドの取引戦略の作成などに役立ちます。 AI エコシステム (アプリケーションと調査方法) は継続的に進化しており、クライアントは手間のかからないエクスペリエンスを重視しています。 金融機関は、顧客のニーズと利用可能な最先端の AI ユースケースに基づいて AI システムを常に更新する必要があります。

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