新興テクノロジーが銀行業界をどのように可能にしているのか

公開: 2021-04-27

未来のテクノロジーを採用することは、銀行および金融セクター全体で大きな勢いを増しています

インドの銀行業界は、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ブロックチェーン、ロボティクスのアプリケーションなどの高度なテクノロジーの実装により、変革の空間に向けて準備を整えています。

ロボティックプロセスオートメーションは、ボットが人間の介入なしで反復タスクを処理できるようにすることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

独自の技術ソリューションと迅速な適応能力により、企業は競争上の優位性を得ることができます。彼らは現在、破壊されるのではなく破壊するために積極的かつ戦略的に動くために、新しいテクノロジーを開発および採用しています。高度なテクノロジーを活用して生産性とリーチを改善することに、より重点が置かれています。

未来のテクノロジーを採用することは、銀行および金融セクター全体でも大きな勢いを増しています。顧客向けのサービスの合理化と、技術展開に関するシステムのアップグレードが急速に受け入れられています。インドの銀行業界は、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ブロックチェーン、ロボティクスのアプリケーションなどの高度なテクノロジを実装することで、変革空間に向けて準備を整えています。

それでは、BFSI セクターが新しいテクノロジーでどのように変化しているかを見てみましょう。

あなたにおすすめ:

資力

RBI のアカウントアグリゲーターフレームワークがインドのフィンテックを変革するためにどのように設定されているか

ニュース

起業家は、「Jugaad」を通じて持続可能でスケーラブルなスタートアップを作成することはできません: Cit...

資力

メタバースがインドの自動車産業をどのように変革するか

資力

反営利条項はインドのスタートアップ企業にとって何を意味するのか?

Edtech の新興企業がどのようにスキルアップを支援し、従業員を将来に備えさせるか

資力

Edtech スタートアップがインドの労働力のスキルアップと将来への準備をどのように支援しているか...

ニュース

今週の新時代のテック株：Zomatoのトラブルは続き、EaseMyTripはスト...

ロボティックプロセスオートメーション:銀行が処理しなければならない非構造化データの量は、デジタル経済の台頭に伴い指数関数的に増加しています。これらは、銀行取引データだけでなく、銀行が顧客体験を改善および革新することを可能にする他の行動データでもあります。コグニティブおよびロボティックプロセスオートメーションを可能にするさまざまなテクノロジーの組み合わせにより、バンカーは顧客の行動を理解し、より高速、大規模、高品質で判断できるようになりました。さらに、今日のスマート仮想アシスタントは、トランザクションを処理し、重要な情報を提供し、顧客を支援しています。ロボティックプロセスオートメーションは、ボットが人間の介入なしで反復タスクを処理できるようにすることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させています。また、エラーが減少し、銀行のスタッフメンバーがより複雑なクエリを処理して、より優れた顧客サービスを提供できるようになります。
データ分析:今日の成功は、データに基づくビジネスの理解に基づいてインテリジェントな顧客エンゲージメントを推進することによって達成されます。テクノロジーとデジタル化は、BFSI セクターを変革し、リアルタイムの実用的な洞察を使用して情報に基づいた意思決定を可能にし、競争上の優位性を生み出し、消費者体験を向上させました。これにより、銀行は潜在的な商品、アップセル、クロスセル、および戦略計画を顧客と共有することもできます。 AI を利用したモデルにより、顧客のバンキングエクスペリエンスを変革する能力は、まさに指数関数的です。
API プラットフォーム:現在、銀行は API プラットフォームを通じて Fintech と協力してバンキングスタックを構築しています。これにより、顧客とサードパーティのサービスプロバイダーが接続して柔軟でパーソナライズされたエクスペリエンスをエンドユーザーに提供できるプラットフォームとなることができます。 API バンキングプラットフォームは、銀行のバックエンド実行と、銀行自体またはサードパーティパートナーのいずれかによって提供されるフロントエンドエクスペリエンスの間に位置する API を介して動作するように設計されています。これにより、銀行は、給与の前払いを可能にしたり、ブロックチェーンなどの新しいテクノロジーを低コストで試したりするなど、まったく新しいビジネスモデルとユースケースを採用できます。 API は、銀行がシステムの将来性を保証するのにも役立ちます。
サイバーセキュリティ:銀行業界は機密情報や個人情報を扱っており、サイバー犯罪者にとって魅力的な標的となっています。 BFSI セクターでのテクノロジーの展開に伴い、サイバーリスクも進化しています。銀行は、サイバーセキュリティへの取り組み方において機敏になりつつあります。彼らは、高度な分析、リアルタイム監視、生体認証、および行動分析ソフトウェアを徐々に実装して、脅威を検出し、システムの混乱を阻止しています。また、異常な動作や潜在的なサイバー攻撃を探すネットワークレベルのセキュリティを提供するハッキング対策ツールも利用しています。
クラウドコンピューティング:銀行業界に革命を起こしているもう 1 つの技術的進歩は、クラウドコンピューティングです。クラウドは、サービス提供モデルの重要なツールであり、銀行が新しいビジネスチャンスを開拓し、新しい提供チャネルにアクセスできるようにします。クラウドベースのサービスを活用することで、銀行は顧客データを確実に保護しながら、設備投資と運用支出を節約してデータストレージコストを削減できます。クラウドコンピューティングは、安全なオンライン決済、デジタル送金、ウォレット決済なども促進します。

新しいテクノロジーの導入により、銀行業界は長年にわたって大きく変化しました。現在、銀行のプロセスははるかに高速で信頼性が高く、銀行との顧客関係が改善されています。たとえば、Mastercard のデータ分析および洞察部門である Mastercard Advisors は、金融機関との何千もの現実世界のエンゲージメントから経験と知識を抽出し、消費者、コマーシャル、デビット、クレジット、マーケティング、買収、リスク、および詐欺全体にわたって価値のある戦略を生み出しています。

Mastercard の匿名化され集約されたトランザクションインサイトと世界クラスの分析機能は、業界で実証済みの問題解決スキルを補完し、財務結果を促進する非常に実用的な推奨事項を提供します。オンラインバンキング、m バンキング、非接触型決済などの利点により、顧客ベースも増加しています。業界は、ビッグデータのような最新のテクノロジーを自社の運用と顧客の両方に取り入れることで、そのニーズをよりよく把握できるようになります。