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。

AIが金融業界に変革をもたらす5つの分野とは?

AI(artificial intelligence、人工知能)は、金融業界に変革をもたらしている。AIを使えば、膨大なデータを解析し、パターンやトレンドを認識できるだけでなく、将来起こり得るパターンが予測可能となる。すでに新規制への対応やパーソナライズ化された金融レポートの作成といった業務が自動化されており、さらに個人のクレジット口座・投資口座などのデータ分析や取引データ処理、将来の予測分析、チャットボットツールにもなど、さまざまなシーンにおいてAIが活用されている。 米国・カリフォルニアを拠点にデータ分析サービスを提供するEnvestnet|Yodleeは、金融業界の5つのAI活用事例を紹介している。そこでは、業務自動化、データ分析、取引データ処理の高度化、将来予測分析、チャットボットという5つの分野が取り上げられている。 たとえば将来予測分析の分野では、Envestnet|Yodleeが機械学習(machine learning, ML)を用いたOK to Spendと呼ばれる将来予測ツールを提供している。OK to Spendを活用すると、ユーザーの収入や銀行残高、負債残高を基に、将来の支出金額を予測できるという。また、ユーザーがOK to Spendに商品・サービスの購入可否を質問すると、イエスまたはノーで答えてくれるという。つまりユーザーは、OK to Spendの将来予測を基に、月末の資金不足を回避することが可能になるのだという。

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ウォール街のトップアナリストが推奨する「AI関連5銘柄」とは?

株式市場では、AI(airtificial intelligence、人工知能)関連銘柄の取引が活況を呈している。多くの専門家は、AIが向こう数十年間にわたり、経済成長及び生産性向上を牽引すると見ている。 INVESTORPLACEでは、ウォール街のトップアナリストが強い買い推奨のレーティングを出すAI関連の5銘柄を紹介している。それによると、セールスドットコム(ティッカーシンボル:CRM)、マイクロソフト(MSFT)、アルファベット(GOOG)、バイドゥ(BIDU)、そしてデルファイ・オートモーティブ(DLPH)の5つがピックアップされている。いずれの銘柄も株価の高い伸びが見込まれ、投資家にとっては高いリターンが期待されている。 たとえば、中国のグーグルと呼ばれるバイドゥは、過去2年半の間に29億ドルという莫大な研究開発投資を行っている。バイドゥは、1,700名に上る研究開発チームと4つの研究室を擁している。そしてバイドゥは、6億6千500万人もの検索エンジン利用者を抱え、そこから得られる膨大なデータをAIに活用できるアドバンテージを有している。そのバイドゥだが、40.22%もの株価の上昇が見込まれている。また、デルファイ・オートモーティブは、自動運転と電気自動車事業に注力している。同社は、向こう12カ月の間に、株価が70.30%上昇することが見込まており、今回紹介されている5銘柄の中で最も高い伸びを示すと予想されている。

ヘッジファンドにおけるAIの革命的な活用法

AIと金融事業の統合は、まさにベストな組み合わせであると言えるだろう。AI特有の技術を使うことで、出来高・金融の量的側面・必要とされる有用性や正確さなどを申し分なく処理・対応することが可能だからだ。AIはかなり多くのデータを、人間には不可能な速さで分析する。そのデータの中には株価に関する金融レポートや、ソーシャルメディアで発信された会計書類、トレンドニュース、そしてマクロ経済データなどが含まれている。数千台の機械がこれらの情報を一度に分析し、次に行うべきことと最適な取引の方法を決定するのだ。 米Forbesによると、香港に拠点をおくAidyia社が利用しているシステムは、人間の関与がなくとも取引を行うことができるという。同社のチーフサイエンティストであり共同設立者のベン・ゲーツェル氏は、「私たちがこの世を去ったとしても、AIによる取引は続くだろう」と語る。サンフランシスコのスタートアップや、 レイダリオ率いる巨大ファンド・ブリッジウォーターなどほかの企業もAidyia社のシステムに似た取引を行うようになってきている。この流れは明白で、調査会社Preqinによると、今や1360のヘッジファンドが取引の大部分にコンピューターモデルを導入しているという。 AIは過去の市場データをバックテストに利用し、マーケットがどのような反応をしたのかを学習している。「過去の市場パフォーマンスから未来を予測することはできない」というのは通説だが、このサイクルの繰り返しやコンピューターの進化が次世代の取引方法を作り出し、いずれは現時点でのディープラーニングの能力をさらにさらに上回るような技術が生まれるだろう。Aidyia社のCEO ケン・クーパー氏は、アルゴリズムのバックテストを繰り返すことでAI取引が年平均25%のリターンを生み出せると主張している。AI取引を利用する会社がウォールストリートの新時代に踏み出していることは間違いないだろう。

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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。

金融業界におけるロボットとAIの活用事例

ロボットとAI(artificial intelligence、人工知能)は、セルフサービスバンキングを牽引し、次なる金融ビッグバンを引き起こすと見られている。業務管理にロボットを活用すれば、時間とコストの両面で効率化を図ることができる。さらに生産性を向上させたり、反復作業を行わせることも可能だ。今後ロボットが果たす役割は拡大し、向こう数年の間に重要性が増すと予想されている。 インドメディアInc42は、金融業界におけるロボットとAIの活用事例を紹介している。たとえばある金融機関は、ロボットやAIを活用することで、60%ものコスト削減を実現させた。簡単な質問に答えることができるチャットボットツールを導入し、バックオフィス業務をサポートさせることも可能だという。 さらにロボットは送金分野でも活用されている。ロボットは、顧客の送金指示に対して人間が処理するよりも迅速に情報を読み取り、送金システムにログインし、送金指示を記録する。あとは人間による最終的な承認を残すのみである。その結果、これらの業務をすべて人間が行っていた従来のフローに比べて、業務効率が飛躍的に向上したのだという。
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市場平均を上回るパフォーマンスを誇るユニークな銘柄選別手法とは?

2019年に入り、AI(人工知能)を活用したETFであるAIEQやARKK innovation ETFは、ベンチマークとして用いられるS&P500を上回る2ケタの伸びを示し、良好な運用パフォーマンスを上げている模様だ。 ETF Managers Groupの創設者兼CEOを務めるSam Masucci氏によると、IBMのAI「Watson」を活用したAIEQは、およそ6,000企業の四半期報告書からソーシャルルメディアの情報に至るまで分析した上で、毎日、75から100銘柄のポートフォリオを構築しているという。この銘柄リサーチは、1,000名のアナリストを要するもので、ポートフォリオ内の銘柄トップ10の中には、アルファベット(Alphabet)やアマゾン(Amazon)、ネットフリックス(Netflix)といったFANG銘柄のほか、卸小売業のコストコ(Costco)、ヘルスケアのバクスターインターナショナル(Baxter International)なども含まれる。2019年1月には、S&Pの上昇が6.5%に留まったのに対し、AIEQは11%も上昇した。 また、Global Trends InvestmentsのCEOであるTom Lydon氏によると、AIを活用したARKK innovation ETFは、革新的なテクノロジーセクターのすべての企業をリサーチし、ナノストリングテクノロジーズ(NanoString Technologies)やネットフリックス、スクエア(Square)など、30銘柄ほどでポートフォリオを構成しているという。ARKK innovation...

シティグループ、AIで法人向けローン審査の期間を短縮

米国金融大手シティグループは、法人向けローン審査プロセス業務における企業の財務諸表分析に、AI(artificial intelligence、人工知能)を活用し始めた。AIは、これまで個人向けローンに活用されることで注目を集めていたため、法人向けの活用はユニークな事例といえる。シティグループでは、まず香港オフィスでトライアルを行い、向こう6か月から8か月ですべての法人向けローン審査にAIを活用する見通しだ。 香港メディアサウスチャイナモーニングポストは、シティグループが法人向けローン審査を短縮すべく、AIの活用に乗り出したことを報じている。シティグループ香港のクレジット審査部門は、AIを活用した法人向けローン審査のテストを開始した。シティグループ香港のコマーシャルバンク部門ヘッドを務めるAnson Kwok氏によれば、シティグループが活用するAIは、法人顧客の財務諸表を読み込み、自動で流動比率やレバレッジ比率など各種指標を計算するという。そして AIが打ち出した結果を基に、人間が貸し出しの可否や貸出金額などを決定するという。 銀行の法人向けローン審査には、通常10日から15日かかる。AIを活用することで、それが少なくとも2日に短縮できるのだという。

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。

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