人工知能 (AI) は、特に金融サービス業界 (FSI) において、来年にかけて引き続き重要な技術動向の 1 つです。類のない変革の可能性を提供する AI は、データ主導の世界においてあらゆる FSI 組織のビジネスモデル変革の要となります。
「2019年、そしてさらに先へと進む中でコラボレーションは重要です。FSI 組織が真に効果的な方法で AI を実施するには、経営幹部と技術者とのさらなるコラボレーションが必要です」
これまでに実現されている高度な分析と AI は、その適用範囲全体のほんの一部ですが、金融業界の企業にとってそのメリットは膨大です。このテクノロジーによって、組織はデータからより多くのものを獲得し、実用的な洞察を数週間や数カ月といった単位ではなく数時間または数日で手に入れることができます。AI は作業の効率を向上するだけでなく、GDPR などの新しい規制のニーズに対応する場合にも役立ちます。また、AI 搭載の対話型チャットボットなどのツールや、顧客の行動予測に基づいたパーソナライズされた製品提供により、顧客へのサービスを向上することもできます。さらに、高度な分析と AI は、金融サービスを再創造し、データに基づく新しいビジネスモデルを提供するのにも役立ちます。
では、金融業界で高度な分析と AI が次に向かう先は何でしょうか。このテクノロジーは、銀行が将来のオープンバンキングや PSD2 の規制からメリットを受けるために不可欠です。これらの新しいルールは、チャンレンジャー・バンクに競争の機会を与えるだけでなく、従来の金融機関にも、標準化したデータという新たな世界から洞察を最大限に利用するチャンスを提供します。
新たな規制の導入によって、説明可能な AI のニーズも浮き彫りになっています。これには人間が容易に動作を理解できるトランスペアレントなシステムが必要です。目的は、AI が特定の決定を行う方法と理由を正確に把握することです。銀行は信頼に大きく左右されるので、これは近い将来 FSI 企業にとって重要な分野になります。AI の可能性を最大限に引き出すため、FSI 企業は古いハードウェアとソフトウェアを継続的に更新し、新たに登場する AI ツールを活用する必要があります。
組織はデータの品質を確保する対策を講じる必要もあります。これには、異種のデータソースの統合、重複の排除、データを必ず使いやすい標準化された形式で保存することが含まれます。AI の利用が増えると、結果としてさらに多くの仕事も増えると思われます。データの品質確保を中心とする役割の増加に加え、アルゴリズムの構築と結果の解釈を支援するデータ・サイエンティストが FSI 企業に必要となります。
今後、インフラストラクチャーとデータ品質が向上すると、既存の AI もさらに進歩します。例えば、対話型チャットボットはすでに多くの銀行が顧客サービスに使用していますが、継続的により効果的になり、より多くのことを把握できるようになり、より幅広い問い合わせに対応するようになるでしょう。
これらのテクノロジー上のマイルストーンをすべて達成するには、文化の転換が不可欠です。組織内のすべての人が AI の役割を理解し、受け入れることが重要です。さらに、この文化の転換は経営幹部が率先してトップダウンで実現される必要があります。教授でもある Genevieve Bell が先日の Sibos イベントの講演で指摘したように、デジタル・トランスフォーメーションの人間的側面を明確にすることも重要です。企業は、人間が AI とともにうまく作業する方法を検討する必要があります。
2019年、そしてさらに先へと進む中でコラボレーションは重要です。FSI 組織が真に効果的な方法で AI を実施するには、経営幹部と技術者とのさらなるコラボレーションが必要です。そうして初めて、長期的な AI 戦略の作成を成功させることができるのです。
詳細情報:
- Financial Services Data Transformation (金融サービスのデータ・トランスフォーメーション)
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