金融におけるAI？ユースケース、メリット、課題

金融におけるAI？この組み合わせに馴染みがなければ、多くのことを逃している可能性があります。金融機関 – 銀行、ヘッジファンド、保険会社 – の主な目標は、リスクを最小限に抑え、コストを削減し、AIを使用してクライアントに高品質のサービスを提供することです。

金融部門には大量のデータがあり、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のためにAIを使用することがますます重要になっています。2023年にNVIDIAによってアメリカとヨーロッパの200の金融機関に対して行われた調査によると、企業は以下のユースケースに取り組んでいました：

• 26％が大規模な言語モデルに取り組んでいた
• 23％がレコメンダーシステムに取り組んでいた
• 23％がポートフォリオの最適化に取り組んでいた
• 22％が不正検出に取り組んでいた

回答者の半数は、AIが年間の収益を10％増加させることを信じていました。また、3分の1は、AIが年間の経費を10％削減することを推定していました。

このブログでは、金融におけるAIのユースケース、メリット、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、テクノロジーの組み合わせです。AIの技術的な側面は以下のとおりです：

マシンラーニング: マシンラーニングには、金融データを分類、予測、異常を検出するために、教師ありまたは教師なしでトレーニングできるアルゴリズムが含まれます。

ディープラーニング: ディープラーニングは、金融データを分析するためにニューラルネットワークを使用します。ディープラーニングは、市場データ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、契約を分析および情報を抽出するために、金融市場の感情分析、およびフィンテックでチャットボットを使用して顧客体験を向上させるために使用されます。

金融におけるAIのユースケースは何ですか？

不正検出

銀行や金融における不正行為は、金融上的な損失をもたらすだけでなく、機関のイメージにも影響を及ぼします。AIは歴史的なデータでトレーニングされ、通常の取引と異常を区別できます。さらに、データや研究方法が利用可能になると、AIシステムの不正を検出する精度も向上します。

リスク評価

リスク評価は、ローンの適性と借り手がローンを不履行する可能性を確認するために不可欠です。AIは信用記録と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、会社が適用される法律や規制に準拠していることを確認するために、AIを使用して財務記録を調査できます。

取引

AIは数年の金融データでトレーニングされ、人間の目では見えにくいトレンドを特定できます。簡単に言えば、AIはより優れた取引信号を生成します。AIは、高頻度取引で使用できます。ここでは、価格のわずかな変動で取引が行われます。ポートフォリオ管理会社は、AIシステムを開発して、より高い収益率を得ることができます。これにより、クライアントの信頼を得て、さらにビジネスを拡大できます。

24/7の顧客サービス

銀行では、AI駆動のチャットボットを使用して、一般的な質問に24/7で回答できます。ChatGPTの登場により、大規模な言語モデルのビジネス潜在性は否定できません。

金融におけるAIのメリットは何ですか？

時間の節約

金融におけるAIは、繰り返しの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取り組むことができます。監査人は、監査時に会社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顧客サポートチャットボットを使用すると、時間を節約し、プロセスを高速化し、24/7のサービスを提供できます。

コストの削減

AIは、不正検出、ポートフォリオ管理、リスク評価を支援し、ローンの貸し出し時に損失を最小限に抑えることができます。

効率性

金融エコシステムにおける人間のミスは悪影響を及ぼす可能性があります。AIシステムは、複雑な意思決定において効率的であり、人間のミスのリスクを減らすことができます。

金融におけるAIの課題

データの品質

ガベージイン、ガベージアウト。金融機関のための効果的なデータ戦略を作成するには、十分な注意が必要です。データソースの特定、収集、必要な形式への変換は、AI駆動の金融部門にとって課題となる可能性があります。

データのプライバシーとセキュリティ

金融機関は毎日個人データを使用しています。したがって、個人データを保護するためのセキュリティ対策を講じることが不可欠です。さらに、データ規制法を遵守して、データの法的な使用を理解する必要があります。

偏り

色、人種、民族、性別などの変数に対する認識の偏りは、AIにおける偏りと呼ばれます。歴史的なトレーニングデータには偏りが含まれており、これがAIシステムに翻訳される可能性があります。偏ったアプリケーションは有害です: 少数派グループへのローンの制限。リスク評価と管理は、偏りのないAIアプリケーションに不可欠です。

金融におけるAIの進化

金融におけるAIは、顧客体験を向上させ、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を支援するなど、多くのことができます。AIエコシステム（アプリケーションと研究方法）は不断に進化しており、クライアントは手間のかからない体験を求めています。金融機関は、クライアントのニーズと利用可能な最新のAIユースケースに基づいて、AIシステムを不断に更新する必要があります。

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