人間の高い能力があっても、人間では効率的に行うことのできないプロセスや分析が多くあります。これは通常、問題に高度な機械的要素がある場合や、大量のデータからパターンを見つけ出さなければならない場合などに起こります。
医療分野から自動車産業の自動運転まで、多くの分野で人工知能（AI）が採用され、企業は経済効率の向上やサービスの質の改善を図るため、AIを活用したソリューションを導入しています。
銀行システムはこれまでの歴史の中で常に利益の最大化を求めてきたため、一気にAIの世界に踏み込もうとするのは必然的なことでしょう。独自のシステムを学習させたり、サードパーティーのアルゴリズムを利用して業務システムの導入コストを削減したり、技術の進歩に伴い改善の機会は徐々に増えています。
人工知能とは？
人工知能（AI）とは、コンピュータシステムを利用し、大量のデータに対して数学的手法を適用することで、意思決定や行動の実行を自動化する学問分野です。
AIは、何が起こったかを説明する「Descriptive」、何が起こるかを予測する「Prescient」、特定の目標を達成するために何をすべきかを提案する「Prescriptive」など、さまざまなタイプの分析を行うことが可能です。
AIは、インターネット検索、顔認識、ソーシャルネットワークの提案、ナビゲーションアプリケーションにおけるルート決定などの活動において今や一般的なツールとなっています。AIを使った技術には、何十年も前からあるものもあれば、比較的新しいものもあり、機械学習のように、データの入手性の向上や大量のデータソースを扱うことのできる技術の向上により、急速に進歩しているものも少なくありません。
AI技術は、パターンを認識する上で強力な能力を発揮しますが、人間のように連合学習を行い、大局的に分析し、あらゆる知識を結びつけることはできません。これからのAIの課題は、環境に対する理解と対応力をより深いレベルで向上させることになるでしょう。最終的な目標は、AI技術が経済の技術的・産業的能力を高めると同時に、人々にサービスを提供し、その幸福度を向上させることです。
AIを利用した、銀行・金融分野における重要なアプリケーションを紹介
- バックエンドの決済処理
AIや機械学習を決済に活用することで、自動化を加速し、これまで人間が手作業で行っていたバックエンドプロセスを効率化することができます。作業負荷の軽減、作業品質の最大化、生産性の向上を提供し、プロセスにおいてコストとエラーを最小化できることから、AIによる自動化は銀行業界において大きな可能性を持っています。
- 決済詐欺の検知
トランザクション・バンキングは、日々の決済においてかなりの数のエンドユーザーとのやり取りをサポートし、大量のデータを生成する多くのプロセスによって構成されています。AIは、特に不正の検出や防止、決済、オンボーディングなどの分野で大きな可能性をもたらします。
AIは、取引金額が高額であるときや、想定外の顧客から取引が開始されたとき、また支払いを受ける対象企業や国と過去に取引がなかった場合など、これまでにない取引に注目することにより、不正の防止と検知に力を発揮します。さらに、例えば営業時間外のシステムへのログインなど、金融機関の従業員による普段とは異なる行動をAIツールが検知し、監視することも可能です。
- KYC（Know Your Customer
金融機関がKYC（Know Your Customer）に必要な膨大な書類をAI技術で処理すれば、今後、新規顧客の受け入れ手続きがより円滑に進む可能性が高まります。
AIを活用したソリューションでは、自然言語処理を用いて文書を読み、情報を解釈し、その結果を人間の意思決定者に伝達することができます。また、外部資料とのクロスチェックも可能です。その結果、オンボーディングプロセスの迅速化とコスト効率の向上が実現し、金融機関とそのエンドユーザーの双方にとってより優れた金融体験を提供することができます。
- 法規制の遵守
すべての金融機関は、規制要件と規制を遵守して金融サービスを提供し、お客様をサポートすることが義務付けられています。そのひとつが、ハッキングされるリスクのあるお客様の財務データを開示しないことです。
AIを活用した不正分析ツールが、ハッカーの不審な行動を検知します。これは金融機関による高いレベルでの顧客情報の保護を実現するAI活用事例の一つにすぎません。またAIシステムは、そのプロセスが頻繁に変わる規制要件に一致していることを保証します。
- カスタマーサービス
AIは、金融サービスの利便性を向上し、金融サービスとのやりとりを強化する可能性を持っています。自然言語処理、感情分析、機械学習の進歩により、顧客と高度なチャットや音声での会話が可能になり、非常に複雑な問い合わせにも答えることができるようになるでしょう。
最も重要なのは、システムが自分自身や特定のタスクを実行している他のエージェントとの相互作用から学習することができるようになることです。これにより、顧客サービス部門で開発されたプロセスの一部を自動化することが可能となり、お客様はより便利に、より柔軟に銀行を利用できるようになります。
ロボアドバイザーは、多くの場合、自動的な金融アドバイスを提供するために特別に設計されたAIベースのシステムであり、様々な用途があります。例えば、ウェブサイトやモバイルアプリを通じて、私たちのプロフィールに基づいたニーズに最適な投資商品を提案したり、支払い予定や未決済の請求書について注意を促したり、私たちの消費習慣を分析して貯蓄を増やす方法を教えたりすることなども可能になります。
また、顧客サービス向上のためのAIの活用として、AIを利用したチャットボットがあります。これにより、24時間365日いつでも顧客をサポートし、問い合わせに対して正確に回答することが可能になり、銀行のサービス提供を近代化します。これにより、よりパーソナライズされた体験が実現、顧客の注目を集め、サービス品質を最適化し、市場においてブランドを拡大することができます。
銀行分野でのAIの導入はまだ初期段階にありますが、そのチャンスは非常に大きなものです。
技術の進歩や消費者の習慣の変化は新たな課題をもたらし、人との交流や物理的通貨が減少する中で、銀行がどのように信頼を維持することができるのかさえ問われています。
同時に、人と人との接触は少なくなるものの、すべての人のためにカスタマイズされた体験を通じて、相互作用がよりパーソナライズされるなど、利用価値のある機会も常に存在しています。
人工知能は銀行の世界におけるターニングポイントです。その活用を拒否すれば、プロセスは非効率になり、提供できるサービスは限定的になることでしょう。
