人工知能のフィンテック分野への参入とその管理： www.deekpay.com

ファイナンシャル・テクノロジー（FinTech、金融技術）は、金融分野におけるテクノロジー主導のイノベーションである。金融取引の管理から不正行為の検知まで、あらゆる分野に及ぶ。近年、金融機関が急増したおかげで、消費者は数年前には不可能だったような、苦労して稼いだお金を扱う新しいユニークな方法を手に入れることができるようになった。

金融サービス業界は、ビッグデータ革命とそれに伴うイノベーションの波（人工知能（AI）を含む）の可能性にいち早く着目した業界のひとつである。組織が注意深く、賢く、思慮深く利用すれば、前向きな変化をもたらす大きな可能性を秘めている。

FinTech企業は新商品や新サービスの立ち上げにAIを活用する傾向が強く、伝統的な企業は既存のサービスを改善する傾向が強い。FinTech企業は、AIをサービスとして提供することで、製品志向のAI導入の考え方を採用する傾向が強まっている。

フィンテック業界では、AIが斬新なソリューションを提供している。AIは機械学習によって、大量のデータを時間をかけて段階的に評価することができる。AIは不審な行動や通常とは異なる取引を特定し、一般的にはプライバシーリスクを抑えながら、機密性の高い金融データの処理能力を向上させるために利用されている。

フィンテックはなぜ遅れているのか？

金融セクターは、他の業界と同様に、情報の共有、金融消費者や株主のエンゲージメントの増加、データ分析の強化など、デジタルトランスフォーメーションがもたらす多くの変化をすでに経験している。

しかし、その重要な理由のひとつは、ほとんどの組織がまだ自らを制限し、小規模で活動していることだ。その原因のひとつは、業界の規制によるものかもしれない。しかも、これらを変えるのは容易ではない。しかし、私たちの認識と行動が、この遅れの大きな原因となっている。

デジタル空間に参入し、利用可能なリソースをより十分に活用すること。金融のシナリオですでに起きている変化に早く適応すれば、より早く成果を上げ、他の技術的に進んだ業界と歩調を合わせることができる。

フィンテックにおけるAIの必要性

フィンテックの分野では、AIは組織が成長目標を達成し、競合他社を凌駕し、顧客にとってより身近な存在となるのに役立つ。また、運用コストの削減や社内プロセスの合理化にも役立つ。顧客は、財務管理を改善することで恩恵を受けることができる。

フィンテックの応用例をいくつか紹介しよう：

セキュリティと不正検知

Fintechアプリは、ユーザーがより良い金融上の意思決定を行うために情報を理解するための新しく革新的な方法を提供する。アプリでのデータ分析は、機械学習と可視化ツールのおかげで容易になり、理解しやすい洞察に変わります。

より良いセキュリティの提供

デジタル化されたプロセスが世界中に広まるにつれ、金融サイバー犯罪は増加の一途をたどっている。AIのおかげで、ユーザーと企業は自分自身とその認証情報を守ることができるようになった。

アルゴリズムが疑わしい行動を検出し、消費者にさらに警告を発することができる。これらの技術により、異常な傾向を緊密に継続的に監視することができるため、24時間体制で警戒する必要はない。

AIを活用したパーソナライズド・バンキング・アプリ

多くの銀行アプリは、ユーザーが財務目標を達成したり、収入や支出をモニターしたりできるよう、パーソナライズされた財務ガイダンスを提供している。

顧客サービス

最高のAIアプリケーションはチャットボットだ。機械学習アルゴリズムは以前から存在していたが、最近になってようやく普及し始めた。私たちは、消費者とコミュニケーションをとり、顧客のさまざまな問い合わせにリアルタイムで対応できるインテリジェントなチャットボットの台頭を目にすることができる。

アセットマネジメント

投資ファンドは長い間、信頼できる予測やモデルを作成するために複雑なアルゴリズムに依存してきた。資産運用や資産管理のプロセスの多くは、資産管理ツールなどの追加サービスを導入するために再編成されてきた。

アプリの利用者は、どの端末からでも銀行取引明細にアクセスし、重要な取引を行うことができるようになった。最も重要なのは、AIと機械学習技術により、仲介手数料を削減するオプションがユーザーに提供されることだ。その結果、資産管理は冗長なプロセスを排除することでコストを削減する。

AIを活用した決済

トランザクション・バンキングは、AIが活躍するのに理想的な分野だ。

AIを搭載した決済システムは、さまざまなパラメーターに基づいてリスクスコアを算出する。AIのおかげで、決済ゲートウェイの分野では、より高い精度と低いエラー率で大規模なトランザクションを実行できるようになった。

AIを活用した革新的なフィンテック・アプリケーションの例

FinTech 5×5の調査によると、FinTech企業の67%は、AIが今後10年間で業界に大きな影響を及ぼすと考えている。金融業界におけるこの技術的変革を無視することは、FinTechにおけるAIを通じて企業が適切な成長と発展を遂げる機会を奪うことを意味する。

ZestFinanceはAIを使って自動化されたインターフェイスを構築し、フィンテック企業がローン候補をより迅速に審査できるようにした。このソフトウェアはリスクを評価し、借り手候補が信頼できるかどうかのイメージを従業員に素早く提供する。

オンライン決済プロバイダーのPayoneerとSkrillは、複雑なデータを評価するためにAIを使用している。

クレスト・ファイナンシャル・グループは、DataRobotの機械学習プラットフォームを使用して、顧客の行動を調査し、不審な取引を検出・防止するための予測を作成している。

ウクライナの大手銀行であるPrivatbankは、自然言語処理を使用して基本的なユーザーの質問に答えたり、銀行のさまざまなサービスを利用したアドバイスを提供したりするAI搭載のチャットボットを採用している。

これらのソリューションには、フィンテック組織の生産性を向上させるという共通の目標がある。データ分析の自動化プロセスやチャットボットを導入することで、従業員の作業負荷を大幅に軽減することができる。

評決を下す

フィンテックにおける人工知能のおかげで、金融サービス業界の企業は進歩と拡大の新時代を迎えている。これらのテクノロジーは、様々なプロセスにおいてますます重要性を増している。今こそ、フィンテック企業が生き残り、繁栄するためのイネーブラーとして、機械学習とAIを活用すべき時なのです。