資金調達

2021年の投資管理における機械学習

公開日 2020年11月30日

更新日 2026年5月25日

著者

Helen Kovalenko

Unite.AI を Google の優先ソースに追加

投資は銀行業務の不可欠な部分であり、同時に最もリスクの高い部分でもあります。不当なリスクから資産を守り、各投資の効率を高める方法はありますか。はい、銀行における機械学習と人工知能はその境界を拡大し、より魅力的、利益的、賢い、安全なものにしています。この記事では、FinTechセクターにおけるこれらの技術の将来を見ていきます。また、投資管理におけるAIと機械学習の使用に焦点を当てます。

2021年の銀行における人工知能 – 予想されること

現在、銀行における人工知能は、さまざまな目的で利用できる最も魅力的な技術の1つです。カスタマイズ、データ分析、さまざまなタスクの解決能力、および実装の低コストのため、銀行におけるAIと機械学習の使用は、FinTechのトレンドの1つであり、進化しています。

銀行における機械学習の利点

銀行における人工知能と機械学習の価値の急速な、そして何よりも広範な上昇は、強い基盤を持っています。これらの技術は、完全に新しい、そして非常に効果的な利点を約束しています。

高度なデータ分析。以前、銀行は情報へのアクセスが限られている状態でデータを分析しなければなりませんでした。たとえば、クライアントがローンの発行を求めてきた場合、決定はクライアントの所得、資産、負債、信用履歴に基づいてのみ行われました。現在、銀行における人工知能は、ユーザーのソーシャルネットワークのリクエストに至るまで、膨大な情報を分析し、より賢明でリスクの少ない決定を下すことができます。
競争上の優位性。銀行における機械学習は、解決したいタスクによって、より競争力のあるものにすることができます。以下では、銀行における人工知能の事例について詳しく説明します。そこでは、あなたのビジネスに関連するタスクを見つけることができ、同時にAIで解決可能なタスクを見つけることができます。
コストの削減。あなたがAIとMLを金融機関で使用する方法によっては、コストを削減することができます。たとえば、サポートチームの一部としてロボアドバイザーを使用することで、スタッフの維持コストを削減することができます。
セキュリティの向上。銀行における人工知能は、セキュリティを高めるためにさまざまな方法で適用できます。たとえば、機械学習を使用したクレジットカード詐欺の検出は、技術の標準的な応用例となりました。また、顔認識カメラを使用して、クライアントの意図が偽りであることを判断することができます。

銀行における人工知能の事例

銀行および金融の分野におけるこれらの革新の実践的な応用については、AIとMLは以下の点で成功的に使用できます。

カスタマーサービスの改善。たとえば、チャットボットは、顧客が銀行のウェブサイトやアプリケーションをナビゲートするのを支援し、定期的な支払いを提案し、超過支出の際にユーザーに通知することができます。さらに高度なチャットボットは、顧客の予算計画、節約、投資管理を支援することができます。
リスク評価。お金を稼ぐことは常にリスクを伴うプロセスです。AIとMLは、ローンの発行時にリスクを適切に評価し、顧客がマネーロンダリングやテロ資金提供に関与していないことを確認するのに役立ちます。また、投資管理およびリスク評価における機械学習も非常に有益です。
AIと機械学習を使用した不正検出。機械学習を使用したクレジットカード詐欺の検出は、この技術をセキュリティ目的で使用する唯一の例ではありません。また、人工知能は、従業員のメールボックスをフィッシングメールから保護し、モバイルバンキングアプリケーションで顧客のデータを安全に保つことができます。代わりに、セキュリティソリューションを使用したり、SPD Groupのような不正検出の専門家と提携して、コアの脅威に対処するための独自の不正防止システムを作成することができます。
投資管理。投資管理における機械学習については、以下に詳しく説明します。

投資管理とは

Investopediaによると、「投資管理とは、金融資産やその他の投資の取り扱いを指します。買売のみではなく、ポートフォリオの保有戦略の策定、銀行業務、予算、税務サービスなども含まれます。」

機械学習とAIが投資管理にどのように役立つか

上記のインフォグラフィックを見ると、投資管理における機械学習は、プロセスのすべての主要な側面で役立ちます。

新しいデータ形式の正確な分析。あなたが考慮するすべての情報を把握していることを保証することはできません。一方、AIは、直接投資利益に影響を与える不可視の関係を見つけることができます。
意思決定プロセスにおける人間の偏見の影響の減少。AIには感情がないため、どのような決定を下すかは無関係です。AIのタスクは、偏見のない見方でより良い取引を提案することのみです。
潜在的なリスクと機会の明確化。前述のように、リスク評価は投資管理における機械学習の有効な利点です。この機会により、最も賢明な投資決定を下すことができます。
正確な予測。投資管理用の人工知能は、リアルタイムおよび歴史データを考慮して、可能な限り正確な予測を提供する予測器によって推進できます。
特定のパラメータに基づいて最適な決定を提案。たとえば、特定の地域の不動産に投資する機会を探している場合、モデルは最適な選択肢を探すために2つのパラメータに基づいて動作できます。

投資戦略の主な種類とMLがそれぞれにどのように役立つか

以下は、機械学習と人工知能がさまざまな投資戦略を安全で有益なものにするためにどのように機能するかについての説明です。

	戦略の定義	MLとAIの適用方法
バリューインベスティング	この戦略は、低評価されているが有望な証券に投資することを意味します。	MLとAIは、データ分析と予測能力を使用して、 suche 株式を検索できます。
インカムインベスティング	この戦略の目的は、定常的な受動的な収入の流れを得ることです。	AIとMLのタスクは、さまざまな市場と現在のトレンドを分析し、最も受動的な収入を約束する取引を探すことです。
成長投資	この戦略の目的は、資本を増やすことです。最も単純な例は、利子資本化オプションのある預金です。	AI駆動のシステムは、さまざまなオプションを分析し、指定された期間の可能な資本増加を計算し、利用可能なすべてのオプションの中で最適な解決策を提案できます。
スモールキャップ投資	この戦略は、市場資本化の小さい会社の株式に投資することを意味します。	AIとMLは、最も有望なスモールキャップ会社の株式を検索および提案できます。
社会的に責任ある投資	この戦略は、グリーンまたは社会的に有望なプロジェクトに投資することを意味します。	MLモデルは、現在の社会的トレンドを調査して、最も有望なプロジェクトに投資することができます。

結論

機械学習と人工知能は、銀行および金融、特にリスクと保証の欠如の環境、つまり投資管理と銀行詐欺対策において、非常に有望です。2021年には、これらの課題に焦点を当て、FinTechの革新を活用して追加の優位性を獲得する必要があります。