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金融業界におけるAIの活用事例

AI(artificial intelligence、人工知能)の恩恵を受けている業界のひとつが、金融業界である。金融業界においては、クレジット審査やリスク管理、クオンツトレーディング、パーソナルバンキング、サイバーセキュリティ・詐欺発見などの分野でAIが活用されている。金融業界の顧客は、 AIを使ったサービスによって利便性を享受し、より安全に貯蓄や投資を行うことができる。 米メディアbuilt inは、AI活用を進めている金融業界の14社を紹介している。ZestFinance、Scienaptic Systems、Underwrite.ai、DataRobot、Kensho、Ayasdi、Kavout、Alpaca、Kasisto、Abe AI、Trim、Shape Security、Darktrace、Vectraの14社がそのラインナップだ。 たとえば、クレジット審査の分野では、ZestFinanceがZest Automated Machine Learning(ZAML)プラットフォームを開発している。これはAIを活用したソリューションで、クレジット情報・クレジットヒストリーがほとんどなくても、企業のクレジット審査をサポートする仕組みである。またクオンツ取引の分野では、Kavoutが機械学習(machine learning, MI)と定量分析を用いた金融市場のパターン認識を試みている。KavoutのAIをベースにしたKai Scoreを使い、SEC(Securities and...

財務データの信頼性向上に寄与するRPA

エグゼクティブの3分の2以上が、不正確な財務データに基づいてビジネス上の重要な決定を下したことがあるという。この調査結果は、財務データのエラーがビジネスに与える影響は決して無視できるようなものではないこと、そして私たちがニュースで目にする誤報やスキャンダルがこうしたエラーのごく一部にすぎないことを示唆しているといえるだろう。 英メディアサイトTechHQによれば、この調査は1,100人のエグゼクティブを対象に実施された。彼らが属する組織のうち、4分の1が財務データ上のエラーの原因を特定するために最大で10日を要し、年平均で114日を無駄にしたという。財務データにおけるヒューマンエラーを完全になくすことはできないが、RPAを利用すれば、はるかに高精度なデータ入力が可能となり、またプロセスを自動化できる。そのため、RPAは大手企業を中心に急速に普及している。 同サイトによると、保険会社AXAは、RPAの導入によって半年で約18万ドルを節約したという。この成功の裏には、財務部門による社内AIボットの利用推進がある。AIが社員の仕事を奪うという不安をなくすため、ボットに「ハリー」などの愛称をつけ、あたかもAIが新たな社員であるかのようにしてシステム更新を図ったという。財務データを管理する部門自体がこのようにアプローチを工夫することが、RPA活用の成功の秘訣と言えそうだ。

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