金融消費者は経済的自立に強い欲求を持ち、それに対して自分の財務の健全性を管理する能力を提供することが、パーソナルファイナンスにおけるAIの採用の原動力となっています。
チャットボットを利用して24時間365日の財務ガイダンスを提供するか、財務管理ソリューションのためのデータ分析をパーソナライズするかにかかわらず、AIは業界のトッププレーヤーになりたいと考えている金融機関にとって必需品となっています。
金融分野におけるAIの最も重要なビジネスケースの1つは、詐欺やサイバー攻撃を防ぐ能力です。消費者は安全な口座を提供する銀行やその他の金融サービスに注目しており、特にオンライン決済の詐欺被害は2023年までに年間480億ドルに急増すると予想されています。
AIは、そうでなければ人間が気づかないようなパターンの不規則性を分析し、特定する能力を持っています。
AIは、ローンリスクの予測や評価をより的確に行えるため、特に企業のファイナンスに役立ちます。
企業の価値を高めたいと考えている企業にとって、機械学習などのAI技術は、ローンの引受を改善し、財務リスクを軽減するのに役立ちます。また、企業の経理担当者、アナリスト、財務担当者、投資家が長期的な成長に向けて取り組む中で、AIは高度な不正行為の検出を通じて金融犯罪を軽減し、異常行動を発見することができます。
銀行は、電話での顧客の本人確認でバイオメトリック音声認識を提供することができます。この技術は顧客独自の「声紋」を認識するので、従来型のセキュリティ質問やピンコードをなくして、不正行為を削減することができます。
AIは、反マネーロンダリング規制など、適用される全ての法規を記憶し、遵守することができます。そのため、コンプライアンスからヒューマンエラーを除くことができるというメリットがあるのです。法律文書を分析するために自然言語処理を利用できるので、影響を受ける当事者や手順、規制などのより包括的な概要を提供することができます。
金融業界における従来の不正検出システムは一連の複雑な規則に大きく依存していましたが、機械学習システムを利用することで、異常な活動を検出し、セキュリティチームに警告することができます。AIが場所や取引の異常を特定し、顧客の事業所を確認し、クロスボーダーの微妙な動きに対して警告を発することができるのです。
トレーディングでは、効果的に行うために機械学習ツールを必要とすることが多い、大量のデータが生成されます。アルゴリズムがしばしば1日に何百万件もの取引を実行するので、「高頻度取引」と呼ばれます。ヘッジファンドの中には、マネジャーがリスク管理能力を維持し、AIを部分的に利用している企業もありますが、取引とリスク管理を両方とも外注し、マネジャーは最小限の役割を担うだけという企業もあります。
AIは語彙や語調などに感情分析をかけ、収支報告など企業の公示情報を評価することができます。そして、これを歴史的データと比較して、株価予測をすることができます。
これは投資家の感情分析のことです。株価予想と同様、投資家の「センチメント指標」は、銀行、ヘッジファンド、高頻度取引のトレーダー、そして主要投資家のセンチメントを理解することに関心がある関係者には誰にでも販売することができます。
銀行は、コールセンターに寄せられる顧客のコメントやヘルプデスクオートメーション、ソーシャルメディアにおけるデータを分析するためにAIを利用することができます。実際、人間が実行するとずっと時間がかかるような作業では特に、このように継続的に情報を保持できるのはどのような企業にとっても非常に有益です。
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