金融サービス業界を変革している AI と、企業がこのチャンスを活かす必要性

人工知能によって、ビジネスに役立つこれまでにない洞察を得られます。

「AI が急速に FSI 企業にとって不可欠なものとなる中、AI 対応に向けてインフラストラクチャーを更新しない企業は取り残される危険があります」

5月17日にロンドンで開催される NextGen Banking London 2018: The AI Revolution カンファレンスへのカウントダウンの始まりを受けて、金融サービス業界 (FSI) における人工知能 (AI) への急速な移行について調査し、取り残されないために企業は何をする必要があるかに検討します。AI によって企業はこれまでにない洞察を獲得し、規制の要件に対処できるだけでなく、業務の効率化と顧客体験のパーソナライズを図ることができます。しかし、テクノロジー上の変化だけでなく、金融業界の企業内の文化的な移行も必要です。

AI がもたらす膨大なチャンスについては、インテルと Finextra が発表した最新のホワイトペーパー「The AI Revolution: Time to get ready」で詳細に検討されています。1 このホワイトペーパーの要は、ますます相互接続の進むデジタル世界では AI が金融機関のビジネスモデルの変革の中心コンポーネントであるという見解です。金融業界は、ほかの業界よりもデジタル環境への適応に時間がかかりました。これは主にレガシー・インフラストラクチャーとレガシープロセスの制限によります。

AI の可能性を最大限に引き出すため、FSI 企業は年期の入ったこれまでのハードウェアとソフトウェアを一新して、新たに登場した AI ツールを活用する必要があります。金融安定理事会 (FSB: Financial Stability Board) によると、このチャンスは重要で、広範囲にわたり、例えば、融資決定、金融市場、保険契約、お客様との対話において、情報処理の効率向上を AI の導入によって実現し、具体的なリスクを適切に管理するという条件が満たせれば、「金融システムがさらに効率的になる可能性がある」と見解を示しています。

革新的な AI テクノロジーには、基本的なロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) から、コグニティブ・コンピューティング、ディープラーニングなどの複雑なプロセスまで、数多くの形態があり、 非効率を排除して業務を向上するなど、金融業界において幅広い用途があります。また、AI によって金融機関は、利用者の行動やニーズの予測に基づいてカスタマー・インターフェイスやパーソナライズした製品提供を向上することで、競争力を獲得できます。

AI テクノロジーは、5月25日から施行される一般データ保護規制 (GDPR: General Data Protection Regulation) など、新しい規制要件を満たす際にも必須です。特に RPA は、保管してはならないものをすべて確実に削除する定期的なデータのクレンジングに関する新しい規制の要件を満たす際に役立ちます。さらに、RPA は、個人情報の取り扱いに関する同意の取得にかかわるプロセスなど、大量に必要となる繰り返しプロセスの自動化には不可欠です。

同様に、AI はオープンバンキングの 未来にとっても重要です。新しい EU 決済サービス指令 (PSD2) によって推進されるオープンバンキングは、標準化データの新たな世界を開き、そこから銀行などの機関が獲得できる洞察を最大限に活用するのに AI が役立つと見込まれています。

オープンバンキング・フレームワークの一部として、またその他のコンプライアンス・ニーズの変化に対応できるように、データは標準化した方法で収集、保管、共有を行う必要があります。そして、AI が可能性をフルに発揮するには、有効なデータセットが必要です。そのため、金融機関がレガシーシステムを更新することが非常に重要となります テクノロジーが進化する中で、金融業界はレガシー・インフラストラクチャーによってこれまで度重なる制限を受けてきました。ほとんどの場合、レガシー・インフラストラクチャーは企業の買収や統合の結果として継承されたものです。明るい面としては、ほかのさまざまな業界と異なり、FSI には数十年にもわたる、大規模なデータセットや分析ツールの経験があります。老朽化したハードウェアとソフトウェアを更新し、マルチクラウド・テクノロジーへと移行することによって、適切なフレームワークを構成して AI ツールを搭載することができます。

しかし、組織を再構成して、データ駆動型の AI ツールに対応することは、テクノロジーだけの問題ではありません。組織のトップを下方へ移動することで生じる、大規模な文化的移行も必要です。デジタル変革と AI の導入は、ビジネスのあらゆる側面に浸透することが望ましく、IT 部門に限定されるものではありません。スキルの取得とトレーニングが必要になりますが、組織全体にわたって AI ツールにアクセスできるようにすることが不可欠です。

金融機関の業務の更新に利用できる AI ツールの種類は着実に広がっています。例えば、インテル® Saffron™ AI は、学習、記憶、推論を行う人間の生まれつきの能力を、連想記憶ベースの推論テクノロジーに基づいてリアルタイムでシミュレートする AI ベースのプラットフォームです。このような動作により、このプラットフォームでは、大規模なデータセットの中に隠されたパターンを見つけ出し、それを実用的で説明可能な洞察に変換できます。このテクノロジーには、信用リスク分析、不正検出、フィードバック分析によるカスタマー・エンゲージメントの向上など、FSI に関連する幅広い機能があります。

AI が急速に FSI 企業にとって不可欠となる中、AI 対応に向けてインフラストラクチャーを更新しない企業は取り残される危険があります。この動的な環境で、AI は実用的な洞察を (数週間や数カ月ではなく) 数時間または数日で提供できます。AI の可能性については、まだ検討し始めたばかりですが、このテクノロジーがもたらすチャンスは膨大です。このチャンスを活かすために、FSI 企業は、新しい AI ツールとマルチクラウド環境に対応できるようにレガシー・インフラストラクチャーの更新を検討する必要があります。

AI 革命に参加する方法


免責事項

1その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。