フィンテックにおけるAI

金融テクノロジー、または フィンテック とは、銀行や金融業界内の業務を変革し、スピードアップするためにデジタル・ツール、データ、オートメーションを使用することを指します。これには、予算の作成、支出の追跡、株式の売買、住宅ローンの申請に役立つツールなど、消費者が金融サービスにアクセスするために使用するソフトウェアやアプリも含まれます。フィンテックのイノベーションは、銀行が金融業界におけるデジタル・トランスフォーメーションのペースに追いつくのをサポートする一方で、人工知能は、フィンテックのオートメーションの促進に役立っています。

銀行や金融機関は、20世紀後半から徐々にプロセスのオートメーションとデジタル化を進めてきました。1967年に誕生したATMから 2000年代のVenmoやZelleに至るデジタル預金やアプリまで、テクノロジーは人々の金融取引の方法を劇的に変え、これにより、送金、保険の購入、ローンの取得、投資の方法も一変しました。

フィンテックは、銀行の商品やサービスへのアクセスを拡大し、多くの日常的なビジネス・プロセスを合理化しました。既存のフィンテックは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース （API）、モバイル・アプリケーション、Webベースのサービスの組み合わせを使用するソフトウェアの形で提供されています。これらのコンポーネントにより、銀行は機密性の高い顧客データを安全に共有しながら、シームレスで魅力的なユーザー・エクスペリエンスを顧客に提供できるようになります。

フィンテック業界では、多くのスタートアップのフィンテック企業がソフトウェア開発に注力し、その後、金融セクターにある大手銀行、投資会社、決済会社と連携します。

金融セクターのデジタル化が進むにつれて、取引やその他のサービスによって生成されるデータの量も増加しました。AIは、関連情報を明らかにし提示することで、財務プロセスを合理化し、ビジネス上のパートナーシップを強化するだけではなく、リスクを計算し、将来の状況を予測し、財務分析、計画、組織を最適化するのにも役立っています。

フィンテック製品には、デジタルバンク、ウォレット、デジタル決済、個人金融、投資と融資など、いくつかの主要カテゴリーがあります。AIが 金融業界で一般的になるにつれて、AI搭載のアプリケーションと機械学習アルゴリズムにより、データセットの分析、タスクのオートメーション、データに基づく意思決定の改善が容易になります。

AIを活用したフィンテックは、金融機関と何らかの形でやり取りするあらゆるタイプのユーザーにとって有用です。これらのユーザーには、小売銀行、商業銀行、投資銀行、取引プラットフォーム、eコマース・プラットフォーム、デジタル・プレゼンスを持つ企業など、金融機関を日常的に使用する顧客や、開発者、業界アナリスト、戦略家、リスク管理者が含まれます。

AIシステムをフィンテック・ソフトウェアと統合する方法はいくつかあります。フィンテックにおけるAIのユースケースをいくつか紹介します。

• 信用リスク評価と管理
• 不正アクセス検知
• バーチャル・アシスタント
• AIベースの個人向け金融ツールとサービス
• アルゴリズム取引とポートフォリオ管理

銀行業務には一定のリスクがあり、信用リスクもその1つです。そのため、過去には、金融機関は顧客がローンを返済する可能性を予測するために信用リスク・モデルが考案されました。

リスク管理は、AIが大きな貢献をできる分野です。膨大な量のデータを分析することで、AIアルゴリズムは潜在的なリスクを示唆するパターンや傾向を特定できます。例えば、AIはローンの返済を滞納する可能性が高い顧客を特定するのに役立ちます。これにより、金融機関はより情報に基づいた意思決定を行い、リスクをより効果的に軽減できます。

AIアルゴリズムは、信用スコアを計算する際に、従来の統計モデルに代わって使用できます。収入、取引、信用履歴、職歴を迅速に分析し、リアルタイムの変化やオンライン活動からの最新情報を考慮に入れて、信用度をより正確に評価できます。AIテクノロジーを使用すると、レポートの作成と要約に必要な時間と労力を削減できる上、信用承認プロセスを合理化することが可能になります。

銀行が頻繁に直面するもう1つのリスクは、詐欺です。AIモデルとディープラーニングは、パターンを識別し、異常を見つけるための優れたツールです。これらは、ほぼリアルタイムで取引を分析し、ユーザーの行動パターンと支出習慣を監視することで、詐欺行為を特定するようにトレーニングできます。

例えば、AIは、顧客の通常の行動から外れた異常な支出パターンや取引を識別することで、クレジットカード詐欺の検知に役立ちます。

AI は、購入頻度、トランザクション数、ユーザーの地理的位置、特定の購入に費やした金額など、複数の変数を考慮することもできます。

金融機関は、顧客口座の不正行為を検知するだけでなく、サイバーセキュリティー・フレームワークにAIを活用したソリューション¹を実装して、ネットワーク内のサイバー脅威や脆弱性を迅速に検知することもできます。

AI搭載アシスタントは、自然言語処理 （NLP）と自然言語理解を使用して、チャットボット・インターフェースを通じて顧客と対話できます。対話型AI、ユーザー・アカウント情報、銀行の技術インフラストラクチャーの取り扱いに関する情報を使用して、よりパーソナライズされたサポート・アプローチをカスタマイズすることも可能です。これらの カスタマー・サポート・チャットボットは、自然な対話を通じて24時間365日無休で、一般的な問い合わせやリクエストに対応します。

また、新機能やサービスを顧客に案内したり、顧客のビジネスや財務状況に役立つ商品やサービスのパーソナライズされた推奨事項を提供したりすることもできます。AI主導のインタラクションでは、NLP機能のない従来のチャットボットと比較して、人間の介入が少なくて済みます。これらのAIアプリケーションは、顧客満足度の向上、ひいては企業の収益の増加につながります²。

企業側では、これらのAI搭載チャットボットは、銀行の 業務効率の向上にも役立ちます。AIは、データ入力、請求書発行、支払い処理、財務データの分類と分析などの面倒な事務作業のプロセス・オートメーションを実現します³。また、顧客審査やローンや投資の引受を支援し、提出された書類をチェックできます。また、顧客とのやり取りや既存のフィンテック・ソリューションのパフォーマンスに関するデータを分析して、収益の最適化、経費管理、コスト削減、リスク管理に関する顧客洞察や提案を提供することも可能です。

消費者にとって、AIを活用した個人向け金融ツールやサービスは、顧客体験をさらに向上させる可能性を秘めています。AIを使用して支出習慣、投資の好み、インタラクション・パターンを分析することで、金融機関は個々のニーズに合わせてサービスをカスタマイズできます。

AIアプリケーションはロボット型アドバイザーとしても機能し、消費者がニーズに基づいてよりスマートな予算を立てたり、財務記録を維持したり、個人の支出、請求書、資産、負債を追跡したり、貯蓄戦略を提案したりするのにも役立ちます。

AIは、市場動向、為替レート、投資における貴重な洞察や予測の変化を提供できます。AIアプリケーション⁴は、ニュース、金融市場の現状、ソーシャル・メディア全体の感情、経済指標、過去の金融データを考慮したデータ分析を使用します。リスクとリターンの計算や財務アドバイスを提供することで、自動取引やポートフォリオ管理を支援します。

これらのテクノロジーは、過去の投資判断や財務目標に基づいて個々のリスク・プロファイルに合わせてカスタマイズでき、実用的な洞察を提案したり、投資戦略を通知したりできます。例えば、HSBC社はAIを利用して、予測分析を強化し、成長の可能性がある株式を特定しています。

フィンテックにおけるAIの将来は、金融サービス業界を変革する大きな可能性を秘めています。AIは、リスク管理、不正検知、カスタマー・サービス、パーソナライズされた金融アドバイスなど、フィンテックのさまざまな側面に大きな影響を与えることができます。

AIエージェントとAIアシスタントが進化し続ける中、フィンテック企業はそれらをビジネス・モデルに統合することで、競争力を維持しながら、市場が求める速度に合わせて業務を行い、顧客に優れたサービスを提供するのにより強力な手段を手に入れることができます。

フィンテック分野にAIを統合すると、カスタマー・サービス、不正防止、事務作業などに費やす運用コストが削減され、コスト削減につながる可能性があります⁵。また、個々のデータ・ポイントを詳細に分析してソリューションや提案を導き出すことで、顧客体験を向上させることもできます。AIを活用したファイナンシャル・アドバイザーは、人間のアドバイザーに比べて、消費者にとってアクセスしやすいだけではなく、コストも手頃です。

AIは、データ解釈におけるヒューマン・エラー⁶やバイアスの発生率も低減し、財務戦略の強化につながる可能性があります。ただし、これを実現するには、AIモデルに適切なデータ・ガバナンスと透明性が備わっている必要があります。そうすることで、人間の管理者はAIが問題をどのように解決して特定の決定や解決策に到達したかを把握できます。AIがあらゆる用途で活用できる適応性は、幅広いフィンテック・ツールの強化に使用できることを意味します。

金融セクターは厳しく規制されています。⁷ つまり、フィンテック市場におけるあらゆるイノベーションは、現在の連邦政策の規制遵守に準拠する必要があります。ほとんどの場合、技術の進化があまりにも速いため、規制の枠組みが追いつけず、まだ整備されていません。⁸

一般的に、アルゴリズムの偏り、⁹ データのプライバシーとデータ保護は引き続き懸念事項です。また、ほとんどの金融機関には適切な技術インフラストラクチャーや技術の専門知識を持つ金融専門家がいない可能性があるため、サード・パーティーの IT インフラストラクチャーとデータに依存しています。このサード・パーティーの関与により、金融機関は財務、法律、セキュリティーのリスクにさらされる可能性があります。

米財務省の2024年のレポート¹によると、「生成AIモデルはまだ開発段階にあり、現時点では実装に非常にコストがかかり、高保証アプリケーション向けに検証するのは非常に困難です」だと言います。その結果、このレポートの作成に当たり調査した金融企業のほとんどは、パブリック・アクセスを許可したりパブリック・アプリケーション・プログラミング・インターフェイス （API）を使用したりする生成AIプロバイダーではなく、エンタープライズ・ソリューションを選択しています。