AIがFinTechをどのように変革しているか

公開済み

2年前

2022 年 5 月 30 日

一般ニュース

世界がデジタルトランスフォーメーションを経験し続ける中、金融セクターの急速な進化を推進するテクノロジーのXNUMXつは、人工知能（AI）です。気づかないかもしれませんが、AIはすでに存在しています私たちの生活のさまざまな側面で.

金融技術の台頭は近年成長しており、FinTechの世界のAI市場は8年時点で2020億ドルと推定されています。しかし、市場は 26.67によって$ 2026億.

そのような機会が利用可能であるため、ほとんどの金融エグゼクティブがFinTechでのAIの価値を認識し始めているため、FinTechの新興企業が驚異的な成長を遂げているのは当然のことです。 85％がAIテクノロジーに投資する意向.

人工知能が金融セクターに革命的な変化をもたらしていることと、AIが成長するFinTechスペースに提供しているさまざまな機会を見てみましょう。

FinTechの台頭

FinTech（金融テクノロジー）とは、金融サービスと銀行業務を改善する最先端のデジタルテクノロジーを指します。

1970年代と1980年代に、銀行は銀行を訪れる顧客のサービス費用を負担しました。この費用を回収するために、銀行は取引手数料を請求する必要がありました。 1980年代にパーソナルコンピュータが登場したことで、顧客は銀行に行かなくてもほとんどのトランザクションを自分のコンピュータで処理できることに気づきました。

FinTechの台頭は、顧客と直接対話できるマシンであるATMの発明にまでさかのぼります。非接触のプロセスと手順の必要性は、最終的に金融セクターに革命的な変化をもたらしました。

ブロックチェーンやAIなどの革新的なテクノロジーは、企業のビジネス方法に変化をもたらしています。銀行、電子決済、保険、ウェルスマネジメントなどのセクターはすべてデジタルトランスフォーメーションを経験しています。ブロックチェーンは気候変動との戦いにも役立ちます.

AIとFinTech

金融テクノロジーへの関心は近年高まっており、顧客は何年も前には不可能だった現金を管理するためのいくつかの方法を提供しています。

によるヤシン・ロソウスキー博士、アラベスクの共同CEOであるAIは、グローバル資産の管理を急速に変化させており、投資家はAIテクノロジーの力を利用して市場をリードするサービスを提供することに熱心です。たとえば、ほとんどのFinTech企業は、AIを利用したチャットボットを使用して、カスタマーケア担当者や営業担当者などの側面を処理しています。

過去数年間、金融業界は、消費者に従来のオプションの代替手段を提供するFinTechsの破壊的な力について話題になっています。確立された企業は、人工知能の可能性と重要性をこれまで以上に認識しています。

AIテクノロジーは従来の銀行にとって脅威となる可能性がありますが、金融業界は、浮かんでいるためにはシームレスなデジタルエクスペリエンスを提供する必要があるという考えを徐々に受け入れています。そのため、既存のビジネスとFinTechのスタートアップ。

ほとんどの金融セクターは、人工知能を利用してサービスコストを削減し、顧客とクライアントに独自の価値を提供するテクノロジーを導入し始めています。

この進化するテクノロジーを早期に採用することで、これらの新しいテクノロジーを採用できず、結果として長期的に競合他社に遅れをとるリスクがあるビジネスよりも大きな利点が得られる可能性があります。

FinTechにおける人工知能の利点

金融業界は人工知能を使ってさまざまなビジネスを改善し続けており、貴重な顧客体験を提供する自動化システムへの移行が見られるでしょう。 AIがさまざまな付加価値のあるメリット機能を提供する態勢を整えているため、AIとFinTechの統合が議論の中心になりつつあります。

これらの利点のいくつかは次のとおりです。

セキュリティの向上

詐欺は、金融セクターにおける主要で費用のかかる問題の2020つです。 XNUMX年には、個人情報の盗難だけでも約 26億ドル、各犠牲者は平均1100ドルの損失を記録、Javelin StrategyandResearchによると。

ほとんどのFinTech企業は、セキュリティを強化するためにAIベースのソリューションを利用しています。ただし、犯罪者もサイバー犯罪で高度化するにつれて、さらにアップグレードする必要があります。

AIは機械学習を通じて大量のデータを分析し、FinTech企業に独自のソリューションを提供する機会を提供します。 AIは、疑わしい行動を検出できるため、不正行為を特定し、財務書類を処理するために使用されます。

より良い顧客サービス

以前は、顧客は地元の銀行のスタッフと関係を築く必要がありました。スタッフは彼らを個人的に知り、彼らのニーズを理解するようになりました。ただし、このカスタマーサービスの方法はローカルでも機能する可能性がありますが、今日のよりグローバル化された市場で維持することは困難になっています。

これは、オンラインチャットボットを作成することでAIがより効果的であることが証明された場所です。これらのチャットボットは顧客と対話でき、XNUMX時間体制で高度にパーソナライズされた支援を提供します。

チャットボットによる世界的な節約が 7によって$ 2023億 , 金融機関には、仮想ヘルパーと人工知能を使用して顧客と対話し続ける十分な理由があります。

高度な支払いシステム

歴史的に、物々交換からさまざまな交換方法まで、より堅牢な決済システムが求められており、AIは決済ゲートウェイに著しい変化をもたらす可能性があります。 POS（point of sale）に取って代わる可能性のあるシームレスな支払いの新しい世界を目の当たりにするかもしれません。

FinTech決済システムは、決済の保存と転送というXNUMXつの機能を実行します。これらのアプリケーションを携帯電話で使用して、商品やサービスの直接支払いやピアツーピア取引を行うことができます。

米国の銀行によって作成されたプラットフォームであるZelleは、支払いを顧客のアカウントに直接リンクし、2020年には、生成された支払い量はVenmoおよびPaypalの支払いアプリのほぼXNUMX倍でした。このモデルにより、大手銀行はデジタル市場の一部となることができます。

もうXNUMXつの良い例は、AmazonのGo Storesです。これにより、顧客はアイテムのスキャンを停止することなく、QRコードをスキャンし、入店、買い物、退出できるため、プロセスが可能な限りスムーズでシームレスになります。

信頼できるクレジットスコア

クレジットスコアなしでローンを申請することは難しい場合があり、ほとんどの潜在的な顧客は、多くの場合、従来の金融機関によって考慮されていません。ただし、多くのFinTech企業は、従来の銀行または信用調査機関が検討するために、信用履歴のないローンを申請するための代替方法を提供しています。

これらのフィンテック企業の一部は、人工知能を使用して、ジョブプロファイル、Web履歴、ソーシャルメディアアクティビティなどのデータを抽出し、ソフトクレジットスコアを作成することで、潜在的な借り手の信用度を調査します。

効果的な契約管理ソリューション

契約は金融業界の不可欠な部分であり、これらの契約上の合意を追跡するには多くの時間が必要です。

AIは、光学式文字認識（OCR）、機械語（ML）、自然言語処理（NLP）を使用して、契約プロセスを合理化できます。 COINプロジェクトはこの重要な例です。 2017年にJPモルガンによって立ち上げられたCOINは、コントラクトインテリジェンスとも呼ばれ、数秒以内に360,000労働時間。

金融市場の予測

過去数年にわたって、データ主導の投資の結果は否定できませんでした。 2018年、定量的ヘッジファンド業界 1兆ドルの資産に迫るコンピュータベースの取引戦略から生じる。人々は懐疑的であったことから、アルゴリズム的で定量的な投資アプローチに興味を持つようになりました。

AIは金融市場のより正確な予測を提供し、多くの投資家がAIを金融取引に取り入れ始めています。たとえば、ウォール街は市場分析を行う際にAIを採用しており、AIの最先端の研究は電力供給にも使用されています自動暗号取引.

アルゴリズムは稼働前にバックテストできるため、アルゴおよびクォンツ取引はより正確です。 AIも高速であり、感情に基づく取引の決定を排除するのに役立ちます。

FinTechでのAIのユースケース

FinTechファイブバイファイブレポートによると、FinTech企業の65％は、AIテクノロジーが今後数年間でこのセクターに影響を与えると考えています。人工知能が金融業界で提供する途方もない機会を無視する企業は、将来、自社が目覚ましい成長を遂げることを否定する可能性があります。

ZestFinanceのような企業は、人工知能技術を活用して、FinTech企業が潜在的な借り手の信用度を評価できるプラットフォームを作成しています。

XNUMXつのオンライン決済プラットフォームであるPayoneerとSkrillも、AIを使用してデータを分析し、アップロードされたドキュメントのフリーテキストを認識できます。

一部の銀行は、AIを利用したチャットボットを使用して質問に回答し、さまざまな銀行サービスの使用方法に関する指示を提供しています。

AIを使用すると、FinTech企業の生産性が向上し、人材への依存度が低下します。

FinTechにおけるAIの課題

テクノロジーが金融セクターに革命をもたらしている一方で、FinTechでのAIの使用は間違いありません。したがって、金融機関は、AIシステムを使用する際に固有のリスクを確実に把握して、それらのリスクを管理するための対策を開発する必要があります。

FinTechにおけるAIの課題には次のものがあります。

セキュリティ

ハッカーは、AIシステムの複雑さを利用して、企業の個人データにアクセスし、不正なデータを保管することを決定する可能性があります。このプロセスは悪い中毒として知られており、ハッカーはそれを使用してAIテクノロジーの決定に影響を与え、会社の利益と不利益をもたらす可能性があります。

したがって、AIプロバイダーに連絡する前に、会社のセキュリティポリシーを確認し、サービスプロバイダーのセキュリティポリシーと一致していることを確認してください。

企業コンプライアンス

ほとんどの金融サービスは、規制機関からの規則とガイダンスの対象となります。たとえば、金融行動監視機構（FCA）と健全性規制機構（PRA）は、英国の金融サービスを規制しています。 FinTech企業が効率的なサービスを提供しながらこれらの規制ポリシーを遵守することは非常に難しい場合があります。

失業

自動化は失業につながる可能性があります。たとえば、前述のCOINプログラムは、効果的なAIを活用した自動化の良い例ですが、以前に作業を行っていた人はどうなりますか？ JPモルガンのCIOによると、従業員は「より価値の高いもの」に取り組むことができました。ただし、このタイプの自動化がジョブのセキュリティにどのように影響するかはまだわかりません。

データ保護

AIアルゴリズムにアクセスできる膨大な量のデータのために、機関とサービスプロバイダーの両方がデータ侵害の影響を受けやすくなっています。さらに、AIは、以前はマーケティング目的でのみ作成された個人データを生成できます。

つまり、AIは祝福であると言えますが、それはより大きなリスク、つまりプライバシーへの脅威も伴います。

フィンテックの未来

FinTech業界は最近爆発的に拡大し、AIを中核としたスケーラブルな製品を生み出すスタートアップが無数にあります。通常の銀行業務プロセスなしで金融取引を実行する能力が高まるにつれて、テクノロジーはもはや取引を処理するためのモノリシックデータベースに集中しなくなります。

このテクノロジーは、プロセスを合理化し、革新的なソリューションをもたらすためのツールとして興味深いものですが、初期段階であるため、依然として特定の課題を提起しています。

顧客と従業員に、よりスマートで生産性の高い作業を提供するとともに、次のようなAI対応の投資を通じてより賢明な投資を行う能力を提供します。コピー取引、人工知能技術は、金融や保険だけでなく、事実上すべての生活分野で大きな可能性を秘めています。財務計画と管理から支出の予算編成まで、将来、金融セクターのどの領域も人工知能の影響を受けない可能性はありません。