2019年の金融業界、7つのデジタル革命トレンドとは?

2019年、金融業界では、デジタル革命が巻き起こると見られている。モバイルバンキング、モバイル決済、モバイルアプリケーション、ブロックチェーン技術、AI(artificial intelligece、人工知能)を活用したウェルスマネジメント(資産管理・運用)、ビックデータ、バックエンドサービスといった7つの分野でデジタル革命が起きるという。 米メディア・フォーブスは、2019年金融業界で起こりうる7つのデジタル革命トレンドを紹介している。その代表例がモバイルバンキングだ。現在、デジタルバンキングサービスでは、実店舗に訪問せずとも、預金残高の確認から送金、ローンの申請まで携帯電話から行うことができる。銀行を利用する顧客も、美しい外観の店舗ではなく、毎日24時間容易にアクセスができるアプリケーションを求めているという。そして2019年には、より顧客ニーズにマッチしたモバイルバンキングサービスの提供が予想されている。 また、 ウェルスマネジメント分野では、AIを活用した複雑なアルゴリズム設計のボット(bot)により、業務の自動化が図られている。AIを基にしたボットが、最適な投資機会や金利、ローンなどを提案してくれるのだという。

デロイト・フランス、リスクモデル構築のためのAIを開発

デロイト・フランスは、AIを活用したプラットフォーム「Zen Risk」を開発した。機械学習とデータ分析を活用することで、金融機関がリスクモデル構築プロセスを自動化・システム化し、信用リスク評価を改善する規則を作ることが狙いだ。 同社のホームページによれば、開発の背景は次の通りだ。2008年のリーマンショックを受けて、バーゼル銀行監督委員会は、内部モデルの監査ガイドラインを定めた。以後、予測モデルの使用を巡る規制は強まるばかりで、金融機関には透明性や安定性が求められてきた。そんな中、機械学習やAIを活用したリスクモデル構築は注目されているが、一方でアルゴリズムの精度などの問題から使用に歯止めがかかっている。現在の規制では、金融機関はモデル構築の方法や流れについて詳細な情報を提示しなければならない。また、今後数年でリスクモデルはさらに流動的になり、その評価が求められることも増えると思われる。これらの背景から、同社はプラットフォーム開発に至ったという。 Zen Riskを使用すれば、リスクを正確に測り、管理できるだけでなく、これまで数ヶ月かかっていたモデル構築を数週間に縮めることができる。その結果、リスクモデル構築にかかるコストもされ、業務担当者はビジネス・アナリシスに専念できるようになると見込まれている。

金融業界を変革する5つのフィンテックトレンド

フィンテック分野への投資が活況を呈している。2017年には過去最高額を更新した。そして金融業界では、AI(artificial intelligence、人工知能)を活用した音声サービスやテキストメッセージ、企業連携による革新的な商品・サービスの提供、ブロックチェーン、ファイナンシャル・インクルージョン(金融包摂、貧困や難民などにかかわらず、誰もが金融サービスの恩恵を受けられるようにすること)という5つのフィンテックトレンドが起きている。 米メディアCNBCは、ヨーロッパ最大のフィンテックイベントであるMoney20/20で話題となった5つのフィンテックトレンドを紹介している。たとえば、音声サービスの分野では、シンガポールOCBC銀行が、グーグルと手を組んで、AIを活用した音声バンキングサービスを開発したという。これは、住宅ローンの金額や貯蓄計画、最新の金融市場動向、最寄りのATMの場所に至るまでを顧客に提供するサービスである。 またファイナンシャル・インクルージョンの分野では、マスターカードと協働で設立されたナイジェリアのスタートアップNetPlusの例が紹介されている。NetPlusは、ネットショッピングに慣れていないナイジェリア人向けに、ネット決済支援ソリューションの提供を行っているという。エマージング諸国においては、驚くべき規模で、効率的かつシンプルな設計の金融ソリューションの開発・提供が推し進められているようだ。

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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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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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HSBC、AIを活用したデジタルバンキング詐欺対策を導入

多くの金融機関が、詐欺対策の一環として、AI(artificial intelligence、人工知能)やML(machine learning、機械学習)を活用し始めている。一方、世界最大級の金融サービスグループHSBCでスイスのイノベーション部門責任者を務めるJeremy Balkin氏は、これまで人の手を介して行われていた業務を完全にAIやMLが取って代わるのではなく、人間によるサポートも依然として必要だと述べている。 Balkin氏によると、AIやMLといったテクノロジーを用いれば、グローバルベースで数十億、場合によっては数兆に及ぶ膨大な銀行取引データの中から、詐欺の疑いがある取引を特定できるなど、銀行のフロント業務からバック業務に至るまで付加価値の高いソリューションが提供可能になるという。HSBCにおいても、AIを活用した銀行基幹システムへの投資が進められているが、AIを有効利用していくためには、AIによって導き出されたソリューションに対し、人間が即時に、かつ的確な洞察を持ってシステムを運用していくことが重要だろう。 また、アンチマネーロンダリング(AML)など、新たな規制に対応していく中で、人の目で膨大なデータを確認するといったマニュアル作業を省き、素早く詐欺と疑われる取引を検知するには、AIやMLといったテクノロジーが高い効果を発揮すると考えられる。しかしながら、それらのテクノロジーが指し示すソリューションをうまく活用し、安定した金融システムを運用していくためには、やはり人間の力が必要になってくるに違いない。

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