人工知能を活用した金融商品が消費者にもたらす恩恵とは?

機械学習と人工知能の発展に伴い、ここ10年で銀行業や金融のあり方は大きく変化した。これまで人工知能の恩恵を受けてきたのは、プロの投資家やべンチャ―キャピタルファンドなどであったが、今後は、一般投資家や消費者も、人工知能を活用した新たな金融商品などを利用できるようになるだろう Entreprenerが2019年2月8日に報じたところによると、今後、人工知能が一般投資家や消費者に与える影響は、大きく分けて5つあるという。まず一つめは、人工知能が組み込まれた金融商品や金融アプリを一般消費者が購入し、気軽に利用できるようになること、続いて、アルゴリズムを用いた資産管理が可能になること、次に、金融会社が人工知能を導入することで人件費が低下し、消費者や一般投資家が支払う手数料などが劇的に下がること、さらに、機械学習が進むと人工知能の誤作動などが減り、市場のボラティリティが下がること、そして、金融会社が個々人のデータを集め、消費者に最適な金融商品が提供できるようになるということである。 またGlobal Banking And Finance Reviewによると、すでに主要なグローバル金融組織の90%以上が、顧客の満足度を高めるために人工知能を使っているという。2019年には、その傾向がさらに強まるものと思われ、多くの銀行は人工知能の導入によって個別の消費者に対応できるモバイルアプリに着目している。

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資産管理分野のコンプライアンス対応、AIでコスト削減も

金融危機以来、資産管理分野に関する規制は強まるばかりだ。KYC、アンチマネーロンダリング、またデューデリジェンスといった一連のコンプライアンス対応において、資産運用会社に対する当局からの要求は年々厳しくなっている。一方、これらの業務をAIを活用した自然言語処理(NLP)で行うことにより、大幅なコスト削減につながるという期待も高まっている。 米ITスタートアップ支援企業であるPlug and Playは、銀行や資産管理会社が、コンプライアンス対応の一環として大量の法律専門家を雇ったことで、逆にヒューマンエラーによるコストを高めてしまったと報じている。だが、AIによる自然言語処理がさらに発達すれば、従来は人間の手で行わざるを得なかった多くのタスクが自動化され、コンプライアンス対応にかかる負荷が劇的に減少すると予測される。 コンプライアンス対応にかかるコストの大きさを考えれば、資産運用会社のAIによる自然言語処理の導入ニーズは明らかである。将来的には、多くの法律専門家がAIで代用される可能性がある。英ロイター通信によると、このようなガバナンス、リスク、およびコンプライアンスにかかる規制対応コストは、資産運用会社の運転資金における15~20パーセントを占めると伝えられている。

AIによるデジタル革命は、金融機関にも多くの恩恵をもたらす

商業銀行や投資銀行、保険会社といった金融機関では、新規制への対応など多くの課題を抱える中、競争力を維持しつつ、さらなる業績拡大を図っていく必要がある。そのような環境において、それぞれの金融機関が、顧客サービス環境の向上や詐欺の防止、顧客ニーズの予測、コンプライアンス遵守、機密情報の保護など、様々な側面で、AI(人工知能)を活用したデジタル革命の恩恵を受けている模様だ。 たとえば多くの金融機関では、保有ポートフォリオにおいて起こり得る膨大な数の市場シナリオを、AIを使うことで想定している。そのためには高機能なアルゴリズムが求められるが、事前に設定したベンチマークが通常とは異なる動きをみせた場合、何らかのリスクが生じていると認識し、状況を分析できるよう、システムを構築しているという。また、保険会社においては、合法的に申請された保険金請求の行動パターンと、新たに申請された保険金請求を、AIを使って比較し、詐欺と疑わしい取引を検知するところも出てきているそうだ。 世界中の金融機関において、リスク管理及びサイバーセキュリティ強化、高頻度取引(high-frequency trading)などのために、AIを活用したデジタル革命が起きている。多くの金融機関は、AIを活用することによって、業績拡大などより良い結果を得ている状況だ。

モバイルバンキングアプリとAIの未来

AIの発達により、モバイルバンキングアプリは、利用者にとって口座残高確認のための単なる手段ではなくなった。銀行は、ユーザーエクスペリエンスにより焦点をあて、カードレスATM機能やデジタルアシスタントなど、新たな機能の実装に踏み切っている。 米メディア誌The balanceの記事によると、モバイルバンキングアプリとして、現在標準的だとされる機能は、スマートフォンの指紋認証などを活用したカードレスATMだという。また、Bank of AmericaのEricaなどのデジタルアシスタントは、消費者からの質問に、即座に回答する機能を備えている。AIによる機械学習が強化されるにつれて、たとえば消費者の月間支出を踏まえた金融商品を案内できるようになるなど、より能動的な提案が可能になると期待されている。 モバイルバンキングにおけるその他のトレンドとしては、スピンオフアプリが挙げられる。これは、銀行が新たな大規模アプリのリリースを視野に入れ開発した、ベータ版のアプリを指す。多くの場合、銀行側が迅速にテストできるよう、スタンドアロンとしてアプリが提供される場合が多い。これには、たとえばFifth Third's Momentumのような、支出額の端数をローンの返済に自動的に充てる学生向けの節約アプリなどがある。今後他行からも、このような独自機能を備えたスピンオフアプリが発表されていくだろう。

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