銀行業界における人工知能の未来

人工知能 (AI) の急速な進化により、フロントからバックまで、銀行の業務運営が根本的に変わる可能性があります。 このような人工知能の波は、人工知能の普及に伴い、従業員、顧客、規制当局に長期的な影響を及ぼすでしょう。銀行は、AI 戦略を実行するために、コラボレーションに改めて注力し、テクノロジーと組織の変化に対応する必要があります。

生成 AI は銀行が持つ新しい強力な武器です。カスタマーサービスにかかる負担を軽減し、バックオフィス業務の負担を軽減できます。短期的には、収益にプラスの影響があるでしょう。しかし、この次世代の人工知能は、銀行の価値創出に極めて重要なものとなり、間違いなく競争環境を変えるものとなると考えられます。 膨大なチャンスがある一方で、AI の可能性を最大限に引き出すために、銀行が取り組むべき課題も数多くあります。

銀行業界における人工知能の未来

銀行は、長年にわたり、銀行内の業務を自動化、効率化するために予測 AI を活用してきました。たとえば、パターンを使用して支払消込を実行したり、最も返済する可能性が高い借り手を予測して債権回収を支援してきました。一方、銀行業界の未来に目を向けると、AI の使用を銀行の他の分野に拡大して、売上を伸ばし、リスクを管理し、業務を最適化する大きなチャンスが見つかります。

銀行には、顧客獲得やオンボーディングからアドバイスまで、潜在顧客にアプローチして接客を行う方法を強化するとともに、新たなバリューストリームを生み出す機会があります。さまざまな方法で AI を活用し、新規顧客の獲得とオンボーディングを迅速化 しながら、顧客満足度と顧客定着率を向上させることが可能です。AI は、予測分析を使用した潜在顧客特定の効率化、顧客オンボーディングな完全な自動化、よりパーソナライズされた製品とサービスによるカスタマーエクスペリエンスの向上に役立ちます。

AI は、処理とサポートの強化、待ち時間の短縮、運用効率の向上に使用すれば、銀行のオペレーションチームやサービスチームにも役立ちます。よりインテリジェントで状況の変化に応じた金融アドバイスを提供したり、銀行業務の例外処理を高速化したりできるほか、AI 搭載アシスタントにより、ロボット感の少ない自然な会話口調で、顧客の複雑な問い合わせや問題を処理できます。さらに、AI の活用によって、銀行の財務報告を効率化し、データの収集と分析を自動化して、より正確でタイムリーなレポートを作成できるようにもなります。

AI は、銀行市場の変化に対応する能力を確保するうえで重要な役割を果たすでしょう。大規模なデータセットを分析する機能により、銀行業のリスクモデリングが堅牢かつ動的になり、市場リスクをより正確に予測して軽減することが可能になります。さらに、AI は 高度なパターン認識を使用して不審な取引を特定 し、誤検知を減らすことで、金融犯罪をより効果的に検出できます。

銀行全体に AI 導入を拡大する際の課題

銀行業界における AI の未来は明るいように見えますが、AI の導入を拡大するには課題が伴います。AI テクノロジーの導入には、技術的な変更だけでなく、顧客の期待や組織のプラクティスの変化も関係します。組織への導入拡大を検討する際には、予想される障害を認識し、それを解決する準備をすることが重要です。

製品、データ、コンプライアンス、オペレーション、人材獲得、トレーニングに関連する新分野に AI を拡大する過程で、おそらくさまざまな障害が現れるでしょう。デリバリーチームやオペレーションチームを含め、銀行組織全体に AI の導入を拡大することは、特に変化が加速し続けている時代においては、大きな課題です。これらのチームに必要なツールを活用し、AI をより身近なものにすることが、AI の効果を高める鍵となるでしょう。AI 導入を拡大するには、このようなチームと必要なツールを 1 つにまとめるプラットフォームが不可欠です。

銀行は、他にも多くの問題に対処する必要があります。たとえば、AI に不信感を抱いている顧客に AI ベースのサービスを利用するよう説得したり、データのプライバシーとセキュリティを確保したり、データサイエンスと銀行業務の両方に精通した AI 専門家を確保して維持することなどです。これらの問題に対処することは困難なように思われますが、重要なのは、必要な能力を理解し、AI 導入を促進するための適切なパートナーとツールを見つけることです。

鍵となる信頼性

銀行の新しい分野で AI を使用すると、プライバシー、正確性、公平性に関する懸念が新たに生じる可能性があります。そのため、顧客と規制当局が AI の使用方法をより容易に理解できるように、データの取得方法とモデルの管理方法を強化する必要があります。AI モデルを継続的に評価して調整し、誤りやバイアスを防ぐには、モデルのバイアスやドリフトを監視する能力が鍵となります。AI の使用に関するコンプライアンスと透明性を確保するには、定期的な監査と規制当局への報告が必要です。たとえば、Red Hat の watsonx.governance とのインテグレーションにより、銀行はモデルのリスクを効果的に管理できるようになります。

Red Hat は、世界中の銀行が AI の導入を拡大し、投資を無駄にすることなく AI からより多くの価値を生み出せるよう支援しています。 Red Hat® OpenShift® AI は、あらゆるクラウドでモデルを訓練、調整、提供する機能をチームに提供します。データサイエンティストと開発者を連携させ、組織全体に AI を拡大する先進的なプラットフォームです。

Red Hat は、強固なパートナーシップを構築し、適応性の高いソリューションを提供することで、金融機関が AI 導入の複雑さを解消できるよう支援します。 銀行の新分野への AI 拡大に Red Hat のテクノロジーがどのように役立つかを、こちら から詳しくご覧いただけます。