最近の作業プロセスの自動化は、小規模なビジネスであっても、多くの人を驚かせることはありません。 駐車場を備えた自動化された牛舎はすでに存在し、複雑な生産ラインは人間の参加なしで機能し、配送会社での商品の仕分けは、小さなロボットローダーが走り回る多層迷路に似ています. これらの例にはすべて、人を自動化で置き換えるという XNUMX つの共通点があります。
利益を求めて、人類はさらに一歩進んだ。 今日の人工知能の開発により、プログラムは、思考、分析、および発明が必要な作業を行うことができます。 ニューラル ネットワーク ベースのプログラムは、市場動向を分析します。 ロボットがメディアのニュースを書きます。 チャットボットは求職者にインタビューし、ベストセラーよりも優れた商品を提供します。
スマートなプログラムの助けを借りて中小企業を完全に自動化し、会社のスタッフからアナリスト、ストラテジスト、クリエイティブな従業員を排除することは可能ですか? そして最も重要なことは、それが必要かどうかです。 金融分野の興味深い事例を見てみましょう。
実例
を使用する理由を理解するには 金融向けAI 金融分野のデジタル化において世界的なトレンドになりつつあるため、フィンテックにおける AI の使用のいくつかの典型的なケースを検討するだけで十分です。 AI を使用して顧客をスコアリングすると、アプリケーションの承認にかかる時間を数日から数分に短縮できます。 スコアリングの価格が下がり、品質が向上し、遅延に影響します。 AI イン 音声アシスタント まず第一に、コール センター内のインテリジェントなコール ルーティング システムです。 次に、アプリケーション内の音声アシスタントを介したクライアントとの通信です。 現在、インテリジェント モードでは最大 80% の通話を単独で処理でき、人と話すことなく単独で通話の 10% を処理できます。 40 人あたりのサービス時間は平均 XNUMX 秒短縮されました。 音声アシスタントが正しく実装されていれば、顧客の待ち時間は大幅に短縮され、待っているときは、適切なポイント リクエストで適切な従業員にルーティングされます。
トレーディング
コンピューティング能力を利用して株式を取引することは、新しいアイデアではありません。 アルゴリズム取引は 30 年以上使用されており、高い市場シェアを占めており、高頻度取引へと移行しています。
人工知能は、取引ルールやその他の取引決定を管理および補足するのに役立ちます。 AI はまた、データを処理し、以前は経験的に発見されなかったパターンに対応する新しいアルゴリズムを作成するのを支援しますが、隠れた、区別が難しい構造の形で配置されます。 この点で、ヘッジファンドのマネージャーやトレーダーは、非常に大規模な時系列データの配列を処理し、以前の成功と失敗に基づいて予測を改善できる人工知能と競合することはできません。 調査によると、AI を使用するヘッジファンドは、重要な決定が人々の経験に基づくものよりもはるかに優れた結果を示しています。
投資
投資会社は、ソーシャルネットワークやその他の公開情報源から得た感情や意見に基づいて、何年にもわたって取引スキームを適用してきました。 B2C 管理分野では、ロボット アシスタントがポートフォリオ管理を補完し、ポートフォリオ自体、そのリスク許容度、および以前の投資決定を分析することによって、人々が行ったリバランスの決定を行います。
貸与
機械学習は、融資の分野におけるゲームのルールを変え、信用スコアリングの質を向上させ、融資のリスクをより正確に評価できるようにしています。 このように、ゲノミクスと素粒子物理学に由来する AI の進歩を申請するケースがあり、これにより貸し手は従来のアプローチよりも根本的に優れた信用リスクの非線形動的モデルを得ることができます。 このようなアルゴリズムは、若者や自営業者の短い信用履歴にうまく適用できます。 たとえば、信用リスク モデルを作成します。 落胆するように聞こえますが、AI を使用すると、未払いの債務をカバーするためのアイデアを生み出すことができます。
銀行サービスの提供
チャットボット 銀行が顧客の財務業務を単独でサポートできない場合でも、銀行がより効率的に顧客にサービスを提供できるようにします。 自然言語処理アルゴリズムのおかげで、ボットは銀行の担当者が関与する電話を聞いて、正確な回答を迅速に促し、販売効率を向上させるためのベスト プラクティスを提供できます。 ニューラル ネットワークは、エージェントがメタデータの並べ替えとラベル付けを行い、可能な応答を生成し、それぞれの確率を示すことによって、一般的なサービス要求に応答するのに役立ちます。 このアプローチにより、パーソナライズされた顧客サポートを組織し、各クライアントとの作業にかかる時間とコストを削減することがはるかに簡単になります.
不正検出
詐欺対策も、フィンテックで AI を使用する利点を示す顕著な例の 7 つです。 また、AI を使用して非定型のアクティビティを検出することで、米国では年間約 118 億件の不正行為を阻止することができます。最近の調査によると、不正の疑いがあるために誤って拒否された正当な取引に関連する偽陽性は、小売業で年間 XNUMX ドルの損失につながることが示されています。十億。 そのようなエラーのために発行者のサービスを拒否する失われた顧客は言うまでもありません。
ML アルゴリズムは、さまざまな入力データを分析して不正なトランザクションを特定し、誤検知の数を最小限に抑えることで、銀行と顧客の両方の費用を節約します。
人格認識
最近の深層学習の進歩により、画像認識の精度は人間の能力を超えたレベルまで向上しています。 たとえば、身分証明書の自動認証や公開されているさまざまなデータベースへの接続により、雇用主は身元と、運転免許証や犯罪歴などの個人データを迅速に確認できます。
まとめ
人工知能は、すべてのビジネス分野、特に金融サービスの分野で無限のアプリケーションの可能性を秘めており、今後数年間で業界を確実に変革するでしょう。 アルゴリズムと金融を適切に処理するために、金融サービス環境で AI を使用することがますます重要になっています。 証券取引所での取引で自動アシスタントを使用すると、市場の非効率性を利用する可能性が減少します。 競合するのはもはや人ではなく、統計モデルです。 さらに、AI を使用すると、すべてのプロセスが確実に簡素化および自動化されます。
