金融における機械学習の10のベストユースケース
公開: 2022-03-18迅速で高品質な金融工学、財務分析、および予測の需要と価値は、新しい顧客体験レベルに入るにつれて、過去数年間で増加しています。 金融、銀行、ビジネス分析で人工知能と機械学習を使用することの明らかな利点を過大評価することは困難です。 利点は、多くの成功事例によって実際に確認されています。
銀行の機械学習アプリケーションを使用すると、企業は時間のかかる日常的なプロセスを自動化でき、はるかに合理化されたパーソナライズされた顧客体験を提供できます。 また、大規模なデータベースでより生産的に作業できるようになり、資産評価の品質が大幅に向上し、財務実績が予測され、データの財務セキュリティに関する多くの重要な問題が解決されます。
この投稿では、FinTechでの機械学習の役割と銀行でのディープラーニングのユースケースに関する重要なメッセージの概要を説明します。 この記事では、金融サービスを最適化するためのAIとMLの最も実用的なユースケースにも焦点を当てています。
金融における機械学習の役割
新しいテクノロジーへの投資、そして主にFinTechのAIへの投資は、クライアントとの仕事の質を開発し、体系的に改善するための前提条件であり、財務、データ、サイバーセキュリティの観点からです。
Mediant Inc.の専門家チームは、今後数年間のFinTech業界の投資動向の具体的な予測以上のものを提供する興味深い統計を引用しています。 統計研究データに基づくと、人工知能技術と金融の深層学習は、既存のプロセスを統合および管理するための制度的ツールとともに、今後5年間で主要な投資となるでしょう。
MLアルゴリズムの主な機能の目的は、膨大な量の情報、イベント、操作、およびシーケンス間の作業パターンと相関関係を目立つように識別することです。 したがって、MLは今日、プロセスの自動化、セキュリティの問題、顧客サポートの最適化、クレジットの提供、ポートフォリオの最適化、個人金融、およびその他の多くのセクターで成功裏に使用されています。
実際には、銀行、保険サービス、またはFinTech企業のクライアントである場合、機械学習バンキングのユースケースの作業を扱っています。 一部の専門家は、AIの金融市場への導入はほとんど目に見えないため、皮肉なことに白魔術と呼んでいますが、それでも顧客と企業の相互作用をより良い方向に変えます。
たとえば、ウクライナの大手商業銀行であるPrivatBankは、Webプラットフォームやモバイルアプリケーションでチャットボットアシスタントを使用してテクノロジーを効果的に実践してきました。 AIベースのチャットボットは、一般的なクエリ解決の処理時間を大幅に最適化しました。
世界的に有名な会社であるPayPalは、財務監視と不正検出を改善するために、セキュリティ用語のディープラーニングに投資しています。
したがって、前述のようなテクノロジーをお探しの場合は、Fayrixの開発における技術力をチェックして、私たちがどのように支援できるかを確認してください。
金融のための機械学習の10のユースケース
議論の対象は、今日のFinTech業界にとって不可欠なツールであることはすでにわかっています。 AIテクノロジーは、より一般的なビジネス機能（スパムの検出からドキュメントの分類まで）と金融会社のより専門的なニーズ（株式テクニカル分析からクレジットスコアリングまで）の両方に広く使用できます。 ここでは、Fayrixのカスタムソフトウェア開発サービスをチェックして詳細を確認できます。
次に、このテクノロジーを実践するための最も一般的なケースのいくつかについて詳しく説明します。 銀行と金融における機械学習の利点を探りましょう！
金融サービスにおける顧客体験のための機械学習
最高レベルの顧客サポートは、提供される金融サービスの品質の主要なマーカーです。 そしてこれはまさに、大手金融会社がリーダーシップを求めて戦っている要因です。 MLは、組織が顧客体験、サービスを改善し、予算を最適化するのに役立ちます。 ほとんどの場合、プロセスの自動化は日常の手作業に取って代わり、タスクを自動化し、その実現をより生産的にします。
財務における顧客サービスレベルを向上させるためのプロセスの自動化の最も顕著な例の中には、事務処理とコールセンターの自動化、およびチャットボットの使用があります。
米国、カナダ、プエルトリコで金融、銀行、保険サービスを提供する持ち株会社である米国の「ビッグ4」銀行の1つであるウェルズファーゴは、顧客サポートの改善に絶えず投資しています。 AIベースのチャットボットをうまく使用して、ユーザーとより生産的に通信し、アカウントとコードを使用して支援的な支援を提供します。
顧客のオンボーディング
顧客のオンボーディングは、ユーザーが銀行またはFinTech企業のクライアントとして行動するときに実行する完全なプロセスです。 オンボーディングの経験は、顧客と組織との現在の関係を真に決定することができます。 クライアントのオンボーディングにMLを適用した結果を視覚化するには、人気のあるソーシャルネットワークのインターフェースを調べてみてください。
スタートページのデザインやデスクトップ上のアプリケーションのショートカットのわずかな変更、アルゴリズムの変更、機能の革新は、開発者の気まぐれで起こっているだけではありません。 人工知能は、Web上のユーザーのパターンを調査し、何百万もの顧客の行動の分析に基づいて、変更と改善が作成されます。
この方向で成功した事例の中には、ドイツの挑戦者であるN26銀行の経験があります。 完全にデジタル化されているため、顧客は最初からスマートフォンから直接経済生活を管理できます。 スマートフォンから数分でアカウントを開設し、外出先で管理し、支出し、リアルタイムでお金を貯めることができます。 このオファーは、お客様にとって完全に理にかなっています。 今日では、オンボーディングのような以前は複雑だったプロセスが数分でどこでも発生する可能性があります。
不正の検出と防止
トランザクション、実際のクライアント、および統合の数が増える限り、セキュリティの脅威が発生します。 これは、銀行やその他の機関が特別な不正検出を必要とする場合に、機械学習アルゴリズムが役立つ場合です。
銀行組織はこれを使用して、アカウントごとに大量のトランザクションパラメータを一度にリアルタイムで監視できます。 アルゴリズムは、過去の支払いデータを調べ、すべてのカード所有者の行動を分析します。 このようなモデルは非常に目立つ可能性があり、疑わしい動作を非常に正確に防ぐことができます。
グローバルな支払いシステムPayoneerは、世界中で金融サービスとオンライン送金を提供しています。 したがって、同社の顧客データベースは数百万単位で見積もられています。 同社は世界中でMasterCardプロバイダーとして登録されているため、銀行でのMLのユースケースがなければ、トランザクションのセキュリティは失敗します。
ポートフォリオ管理
ポートフォリオ管理は、問題の統計的ポイントと自動化されたアルゴリズムを使用してクライアントの資産のパフォーマンスを最適化するオンラインウェルスマネジメントサービスです。 顧客は、たとえば、特定の期間中にいくらかの金額を節約するために、財務目標を入力します。 次に、ロボットアドバイザーは、流動資産を投資バリアントと機会に割り当てます。 ポートフォリオ管理には、投資家の長期的な財務目標とリスク許容度に沿った選択された投資の作成と監督が含まれます。
世界最大の投資運用会社の1つであるBlackRockInvestmentCompanyは、投資運用会社のニーズに合わせて作成および適合されたオペレーティングシステムであるAladdinを提供しています。 同社は、AladdinがFinTechの機械学習を使用して、金融機関の投資マネージャーにリスク分析とポートフォリオ管理ソフトウェアツールを提供し、より多くの情報に基づいた投資決定を行い、より効率的に運用できると主張しています。
信用リスクの評価と管理
信用リスクとは、取引相手が契約上の義務を履行しなかったこと、または取引期間中に債務不履行のリスクが高まったことから生じる経済的損失です。 信用リスクの評価がますます複雑になったことで、金融におけるディープラーニングへの扉が開かれました。 これは、成長しているクレジットデフォルトスワップ市場で明らかです。そこでは、クレジットデフォルトのイベントの可能性を判断することと、デフォルトが発生した場合のコストを見積もることの両方を含む、多くの不確実な要素があります。
リスク管理におけるML実装のもう一方の側面は、セキュリティの用語です。 シティの財務および貿易ソリューショングループは、銀行および商取引全体のリアルタイムリスク管理の人工知能リーダーであるFeedzaiと戦略的パートナーシップを締結しました。
シティは、高度なテクノロジーを活用したFeedzaiのトランザクション監視プラットフォームを独自のサービスおよびプラットフォームに統合し、決済トランザクションの制御とリスク管理を強化しました。 MLソリューションは、現在および以前のトランザクションで考えられるすべてのデータポイントを比較して、コンプライアンスの懸念がある疑わしいトランザクションを検出します。
顧客離れの予測
顧客離れ予測は、ビジネスで最も人気のあるビッグデータのユースケースの1つです。 これは、通常のサブスクリプションをキャンセルできる顧客を検出することにあります。 メソッドを実装する範囲は非常に大きく、商用メールの販売ファネルから顧客向けのさまざまなロイヤルティプログラムの調整まであります。
顧客離れを予測する際の機械学習の実用的なアプリケーションの例として、大規模な電気通信会社や携帯電話会社が挙げられます。 このカテゴリには、サブスクリプションを販売するほとんどすべてのビジネスが含まれます。
ビデオストリーミングの巨人であるNetflixの2019年の総純収入は18.6億米ドルを超え、同社の年間収益は201.5億米ドルに達しました。 Netflixの世界中のストリーミング加入者数は、近年増加を続けており、2019年の第4四半期には1億6700万に達しました。モバイルアプリケーションの開発に興味がある場合は、Fayrixのコンピテンシーを確認してください。
資産の評価と管理
デジタル資産または分散型産業資産の資産管理は、資産に関する膨大なデータがすでに記録されているアプリケーションであり、AIによる自動化に適しています。
資産およびウェルスマネジメント会社は、投資決定を改善し、過去のデータの山を使用するための潜在的なAIソリューションを模索しています。 銀行のAIベンダーの約13.5％は、資産および資産管理ソリューションを対象としています。
株式市場の予測
株式市場の変動の予測は、貿易部門ではしばしば過小評価されており、疑似科学的であるとさえ見なされています。 一部の昔ながらのトレーダーもそう考えており、毎日日本のローソク足で大量の株価チャートを調べています。
しかし、今日の企業は、株式に関する現在および過去の情報に基づいて、推定および情報に基づいた予測を行うことができます。 過去の株価の動きやパターンから推定される推測は、株価テクニカル分析と呼ばれ、株価の方向性を予測するために使用されます。 同時に、最も顕著な手法には、人工ニューラルネットワークとアルゴリズムの使用が含まれます。
アルゴリズムと株式市場および取引におけるそれらの使用法
金融機械学習は、アルゴリズム取引の分野で勝利を収めた取引決定でタスクを解決するのに役立ちます。 数学モデルは、市場情報と取引結果の最新の更新をリアルタイムで監視します。 株価の上昇または下降の過程で株価のダイナミクスに影響を与える可能性のあるパターンを検出するために、特別なアルゴリズムが作成されました。 その後、予測に関連する事実情報を使用して、積極的に株式を売却、保有、または購入することができます。
機械学習アルゴリズムは、大量のデータソースと市場の状況を同時に分析できます。 そして、当然のことながら、人間のトレーダーは膨大な量の情報のためにそれを物理的に達成することはできません。
引受およびクレジットスコアリング
いわゆるクレジットスコアリングシステムは、数値統計手法に基づいて個人の信用力と信用リスクを評価します。 この技術は、携帯電話会社や保険会社の事業でクレジット会社が実店舗で消費者向けエクスプレスローンを登録する際に、少量の高速貸付でよく使用されます。
スコアリングは、信用リスク評価者が作成した質問票に記入することによるポイントの割り当てです。 獲得したポイントの結果に基づいて、システムは自動的にローンの発行を承認するか拒否するかを決定します。
スコアリングシステムのデータは、数千人の信用履歴の分析から得られた、借り手の個々のグループによるローン返済の確率から取得されます。 子どもを持つこと、結婚歴、教育レベル、借り手の誠実性など、特定のクライアントの特定の社会的特徴の間には相関関係があると考えられています。
たとえば、1世紀以上の歴史を持つ米国最大の信用履歴局の1つであるEquifaxは、機械学習とFinTechテクノロジーの実装に成功しています。 彼らはクレジットスコアリングでそれらを使用して、企業に信用格付けと人口統計を提供し、消費者に直接商業信用監視と不正防止サービスを提供します。
金融業界で成功したスタートアップの例
以下は、人工知能と機械学習を活用して、銀行と一般ユーザーの両方が財務管理をより適切に処理できるようにする優れたソリューションです。
Sygnified
これは、銀行業界で最も人気のある機械学習スタートアップの1つです。 さらに、その主なタスクはチェックアウト段階で不正を特定することであるため、ソリューションは銀行とeコマースの危機に瀕して作成されています。 ディープラーニングのテクノロジーを使用して、ソリューションは顧客の身元を確認し、さらに以前のトランザクションとユーザーの行動パターンを考慮して、支払いの意図を結論付けます。
ハイパーサイエンス
HyperScienceは、生産性の向上、人的ミスの排除、日常業務の合理化を目的とした銀行のAIおよび機械学習の新興企業の1つです。 このソリューションは、インテリジェントドキュメント処理のテクノロジーを利用して、手書きの請求書を正確なデータに変換します。
AppZen
これは、自動化されたバックオフィス監査のために作成された、金融業界におけるもう1つの魅力的な機械学習スタートアップです。 プラットフォームは、契約と請求書を分析して、間違い、詐欺、および支出パターンを見つけます。 このソリューションには、自然言語処理（NLP）と高度なコンピュータービジョンも備わっています。
ゼストファイナンス
このプラットフォームは、クレジットスコアの向上を目的とした銀行業界のMLスタートアップの例の1つです。 高度なクレジットモデリングの助けを借りて、ソリューションは起こりうるリスクを特定し、貸し手が情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。 Zest Financeは、オープンファイナンスの概念もサポートしており、顧客の支払能力に関する利用可能なすべてのデータを分析して全体像を把握します。
将来の顧問
金融スタートアッププロジェクトのMLテクノロジーは、データの収集と分析を超えています。 Future Advisorはその1つであり、予測分析を利用しています。 このプラットフォームは、目標に応じてデータ主導の投資決定とウェルスマネジメント戦術を提案し、さらに課税最適化の機会を検討します。
クレオ
銀行のスタートアップでAIテクノロジーを使用して、銀行の日常的でより洗練されたタスクを解決することは、唯一の機会ではありません。 金融スタートアップの機械学習は、一般ユーザーにも役立ちます。 たとえば、Cleoは、支出の習慣とパターンを分析し、予算編成のヒントを提供し、財務目標の設定を提案し、ユーザーがそれらを達成するのを支援するスマートな予算編成アプリケーションです。 直感的なデザインと面白いユーザーエクスペリエンスは、Cleoをさらに際立たせる機能です。
私たちの経験
スタートアッププロジェクトの管理は、特に優れたアイデアでFinTech市場を混乱させる場合は、常に困難です。 ただし、事前に解決する必要のある技術的およびコンプライアンスの問題がたくさんあり、Fayrixは両方のタスクを支援するためにここにいます。
私たちは、スタートアップにWebおよびモバイルデザインサービスを提供するオフショアソフトウェア開発会社です。 さらに、開発コストと合理的に一致する、最終プロジェクトの最高品質に対する彼らのニーズを完全に理解しています。 開発プロセスを可能な限り最適化するために、スタートアップの成長の特定の段階でそれらを再配置する機会を持つリモートの専用技術チームを設立しました。
スタートアップ向けのソフトウェア開発における当社の豊富な経験は、需要予測、倉庫の最適化、顧客離れの予測、およびクレジットスコアリングのためのFinTechソリューションの作成をカバーしていますが、これらに限定されません。
今すぐご連絡ください。アイデアについて話し合い、将来のFinTechプロジェクトの開発戦略の概要を説明します。
Fayrixは、金融やビジネスにおける特定のタスクのための機械学習の有益な事例で豊富な経験を持っています。 既製のソリューションは、需要予測や倉庫の最適化から顧客離れの予測やクレジットスコアリングまで、さまざまな分野に適用できます。
お客様の中には、さまざまな国で最大の銀行があります。 私たちは米国サンタンデール銀行との協力に成功しました。 銀行商品の顧客消費を決定するための予測モデルの構築を支援しました。 メソッド実装の主な目標は、狭いターゲットオーディエンスを対象とした特定の銀行商品の販売キャンペーンでのコンバージョン率を高めることでした。
銀行業務で成功したもう1つの機械学習のユースケースは、最も著名なロシアの銀行であるズベルバンクでした。 Fayrixのチームは、顧客の総支出と個人支出の予測モデルを構築する必要がありました。 この問題を解決するために、時系列の予測、線形回帰、決定木のモデルのアンサンブルを開発しました。 このソリューションの目標は、関連する個人的なオファーを通じて売上と忠誠心を高めることでした。 実装された方法の本質は、プラスチックカードを使用したクライアントのトランザクションを予測することでした。
Revoletoは、ユーザーが投資と取引の世界を発見するのに役立つeラーニングプラットフォームです。 同社は、初心者が取引市場に飛び込むことができるように、トレーダー向けのeラーニングプラットフォームを開発することを目指しています。 Revoletoの幅広い有用な投資および取引ツールは、取引愛好家が理解を深め、市場を正しく分析する方法を学ぶのに役立ちます。
最終的な考え
MLは、利用可能なコンピューター能力と新しい機械学習ツールにより、他のどの業界よりも金融業界で普及しています。 金融における機械学習の最大のメリットには、製品マーケティングの簡素化と正確な売上予測の支援が含まれます。
機械学習アルゴリズムは、人間の能力を超えて人為的エラーを排除する多くのタスクを処理できます。 アルゴリズムは常に学習するため、完全に完璧な自動金融システムへの架け橋として機能します。 あなたのビジネスが競合他社を追い抜くためにそのような利点を必要とする場合は、Fayrixチームに連絡してください。 私たちはあなたのプロジェクトのアイデアについて喜んで話し合います！
将来のプロジェクトでどのテクノロジーが必要になるかまだわからない場合は、Fayrixのテクノロジー能力を確認し、すべてのビジネス目標を解決するための最適なソリューションを選択してください。
よくある質問
金融における機械学習の主なユースケースは何ですか？
ほとんどの場合、金融スタートアッププロジェクトのMLテクノロジーは、顧客のデータと行動パターンを分析し、消費習慣を発見し、実際の収益を評価し、リスクの少ない貸付と投資の決定を下し、顧客体験を改善し、不正を防止し、文書を自動化する多くの機会を開きます。処理。
金融業界向けにMLで開発された最も人気のあるプロジェクトは何ですか？
銀行業界で最も人気のあるAIと機械学習のスタートアップは、Sygnifyd（オンライン決済時に不正を検出するソリューション）、HyperScience（請求処理を自動化するプラットフォーム）、Future Advisor（有益な投資オプションを提案するAI意思決定ソリューション）、およびCleo（AIを利用した個人の予算編成および資金管理アプリケーション）。
AIは金融の仕事に取って代わりますか？
銀行業界には多くの有望なスタートアップがあり、それらのいくつかはすでに人間の参加の必要性を排除しています。たとえば、それらのアプリは日常業務を自動化します。 確かに、AIは、このテクノロジーの大きな可能性とCOVID-19の影響により、一部の金融業務に取って代わる可能性があります。 しかし、人間の心、直感、経験、創造性を必要とするタスクはまだあり、それらに関連する仕事が完全にAIに置き換わる可能性は低いです。