AIの金融サービスへのインパクト
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
analyticsjapan
Sep 12, 2019 03:12
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顧客体験を改善する
消費者は、生活のあらゆる面でパーソナライズされた体験を期待するようになりました。 AIを金融サービスで使用して、顧客をセグメント化し、リテールバンキングのコンバージョンと定着率を高めるパーソナライズされたオファーを推進できます。自動化されたエージェントは、ミレニアル世代を惹きつけるための鍵であり、人と話すことなく顧客が質問に答え、問題を自分で解決するのに役立ちます。不正行為を顧客に自動的に警告し、行動を起こすことで、顧客満足度を高め、解約の可能性を減らすことができます。
正確な意思決定を推進
スピードは、株式取引などの分野におけるAI駆動型自動化の重要な利点としてしばしば議論されます。ただし、ほとんどの金融サービス会社にとって、意思決定の正確性はより重要になる可能性があります。たとえば、クレジットカードでの不正取引を迅速に判断することは重要ですが、このプロセスの不正確さは、貴重なクライアントの解約または他社カードへの変更につながり、顧客満足度の重要な問題により解約リスクが増大する可能性があります。
規制順守を容易にする
急速に変化する規制環境は、金融機関にとって非常に困難な場合があります。 AIは、企業がマネーロンダリング防止、顧客データのプライバシー、資産管理などの分野で適用される法律を遵守するのに役立ちます。 AIシステムは、ヒューマンエラーを排除し、人々が認識することがほぼ不可能な違法行為を検出できるため、これらの分野の多くで優れています。
金融サービスAIを活用した金融サービスのユースケース
マネーロンダリング防止（AML）：資本市場およびリテールバンキングのAMLプログラムは、金銭的なしきい値やマネーロンダリングパターンなどの領域に広がるルールベースのトランザクション監視システムを広範囲に展開します。悪意のあるアクターは、これらのルールを時間の経過とともに並べ、メソッドを変更して検出を回避することができます。AIベースの行動モデリングと顧客セグメンテーションは、トランザクションの行動を発見し、行動パターンと潜在的な洗濯を示す外れ値を特定するのにより効果的です。
クレジットリスクスコアリング：住宅ローンまたは自動車ローンの貸し手は、クレジットスコアリングの過去の信用履歴またはFICOスコアに大きく依存しています。高度な機械学習モデルは、追加データを使用して信用度を理解できます。過去に資格がないと見なされた消費者にクレジットを与えることができ、クレジットの顧客数を増やしながら、リスクのより正確な予測を提供できます。
不正検出：モバイルウォレットやアプリ内支払いなどの代替支払いモードにより、オープンループとクローズドループの両方の支払いで支払い量が増加しています。オンライン決済の利便性により匿名性が付与され、成長を続ける規模で詐欺のリスクが高まります。不正検出は現在AIドメインであり、古典的な機械学習からニューラルネットワークに至るアルゴリズムが不正と戦うために活用されています。
パーソナライズされた消費者体験：消費者銀行は毎年ペタバイトのデータを生成し、消費者は特にニーズに合わせた体験を求めています。将来を見据えた銀行は、日々または銀行のニーズに合わせてAIを搭載したチャットボットを使用する必要がある場合、必要な場所でクライアントにサービスを提供するよう努めています。 360度の観点から顧客を知ることにより、銀行は必要な金融商品を予測し、カスタマイズされた商品を積極的に提供することができます。
エキスパートシステムファイナンス分野
人工ニューラルネットワークからファジーシステムまで、金融向けAIの構築に使用される複数の手法。しかし、多くの関心は知識ベースのシステムまたはエキスパートシステムにありました。
金融詐欺の検出にAIを使用する可能性は、1990年代に大きな関心を集めました。この犯罪の性質により、インテリジェントシステムは多くのデータを選別して矛盾を特定できると仮定されていました。米国財務省が後援したこのようなシステムの1つは、FinCEN人工知能システム（FAIS）です。 1993年にサービスが開始されたこのシステムは、マネーロンダリングのインシデントを特定するために使用できます。
AIと不正防止
人工知能は金融詐欺との戦いで非常に成功しています。そして、機械学習が犯罪者に追いついているため、将来は毎年明るくなっています。
AIは、クレジットカード詐欺の防止に特に効果的です。クレジットカード詐欺は、電子商取引とオンライントランザクションの増加により近年指数関数的に増加しています。不正検出システムは、クライアントの行動、場所、購入習慣を分析し、何かが異常に見え、確立された支出パターンと矛盾する場合にセキュリティメカニズムをトリガーします。
銀行はまた、人工知能を使用して、別の悪名高いタイプの金融犯罪、マネーロンダリングを明らかにし防止しています。マシンは疑わしい活動を認識し、マネーロンダリング計画の疑いの調査コストを削減するのに役立ちます。
Plaid（CITI、Goldman Sachs、American Expressなどの金融大手と連携）などのアグリゲーターは、不正検出機能に誇りを持っています。その複雑なアルゴリズムは、さまざまな条件や変数の下で相互作用を分析し、リアルタイムで更新される複数の一意のパターンを構築できます。格子縞は、銀行とクライアントのアプリを接続するウィジェットとして機能し、安全な金融取引を保証します。
