AIが銀行と金融をどのように変革しているか
公開: 2022-04-282015年の金融危機のドラマでは、クリスチャンベールが演じる、風変わりなウォールストリートの賢者マイケルバリーがスプレッドシートをじっと見つめ、頭の中で数字を計算しています。
彼の究極の実現？ 米国のサブプライム住宅ローンの大部分は、債務不履行のリスクにさらされています。 そして、ここでネタバレ注意：バリーは、2000年代後半にアメリカの住宅バブルが崩壊する前に、住宅市場に賭け、投資家の10億ドル以上の現金をクレジットデフォルトスワップに投入することで、現金化を余儀なくされました。
10年後に早送りすると、Burryのような人が、主要な財務動向やレーダーの下での投資機会に気付く可能性は低くなります。
代わりに、それはますます人工知能の仕事です。
専門家によると、取引から富への投資、不正防止に至るまで、銀行および金融サービス業界全体が、金融問題を処理するチャットボットやクレジットカード詐欺にフラグを立てるアルゴリズムなど、機械学習によって根本的に変革されるでしょう。
「世界中の金融機関はAIに大規模な投資を行っていますが、政府や規制当局は、AIが金融機関や市場の構造の中心になるにつれて、重大な不確実性と高まる国民の不安に立ち向かおうとしています」と、Theからの最近のレポートによると世界経済フォーラム（WEF）。
AIはカスタマーエクスペリエンスを変える
私たちの生涯で銀行の出納係がヒューマノイドロボットに取って代わられることはないかもしれませんが、金融サービス部門の顧客の経験はより微妙な方法で変化するように設定されています。
すでに、AIは、トロントを拠点とする企業Wealthsimpleのようなモバイルバンキングサービスやロボアドバイザーを通じてウェルスマネジメントを再構築していると、グローブアンドメールでジョエルシュレシンガーは書いています。
「この会社は、シリコンバレーで財産を築いたミレニアル世代であるハイテクの驚異的なマイケル・カッチェンによって2014年に設立されました」と彼は付け加えます。 「それ以来、3万人以上の投資家を獲得し、10億ドルの運用資産を獲得しています。」
また、AIに支えられて、同様にパーソナライズされた財務アドバイスを提供する人気の高いアプリが増えています。
デラウェアを拠点とするビジネスソリューション会社DjangoStarsのCOOであるArthurBachinskiyは、次のように述べています。
お客様にとって大きな変化は？ すべてがクリックするだけで、直接のパーソナルアドバイザーは必要ありません。
「AIは、顧客の財政を自分たちで実行できるようにし、必要なときに信頼できるアドバイザーとして行動することで、根本的に再考された顧客体験を提供できます」とWEFは述べています。
意思決定プロセスはオーバーホールされます
AIは、潜在的なリスクをナビゲートする場合でも、信用格付けを評価する場合でも、財務上の意思決定を合理化するための新しい方法を提供します。
「リスク管理に関しては、金融サービスにおけるAIの影響を過大評価することは困難です」とBachinskiy氏は書いています。
これは、コグニティブコンピューティングの大きな処理能力により、大量のデータを短時間で処理できるためです。早期の警告サインをすばやく特定し、人間にはるかに長い時間がかかるタスクに革命をもたらします。
デジタル銀行も機械学習を使用してローンの適格性を評価している、とBachinskiy氏は続けます。 このプロセスは、従来のクレジットスコアリングシステムよりも高速で、正確で、コストも低く、さらに複雑で包括的なものになる可能性があります。
「客観性はAIを活用したメカニズムのもう1つの利点です」と彼は付け加えます。 「人間とは異なり、機械に偏りが生じる可能性はほとんどありません。」
よりスマートな意思決定は、高度なデータサイエンスを使用して、より低いデフォルト率を取得するなど、ビジネスの成果を最適化し、より良い資本配分を達成するためにビジネスユニット全体の洞察を得るという形でももたらされるとWEFは述べています。
AIは不正防止の取り組みを改善します
最近のレポートでは、セキュリティ会社のマカフィーは、サイバー犯罪が世界経済に約6,000億ドル、つまり世界の国内総生産の0.8％を犠牲にしていると推定しています。
しかし現在、WEFによると、不正防止の取り組みは非効率的かつ非効率的に実行されています。これは、AIが金融サービスの分野で一般的になるにつれて、ありがたいことに変化するように設定されています。
「ここ数年、人工知能は金融詐欺との戦いに非常に成功してきました。機械学習が犯罪者に追いついてきているため、将来は毎年明るく見えています」とBachinskiy氏は書いています。
オンラインショッピングの人気が高まっているため、クレジットカード詐欺の防止に特に優れていると彼は付け加えています。 「不正検出システムは、クライアントの行動、場所、購入習慣を分析し、何かが故障しているように見え、確立された支出パターンと矛盾する場合にセキュリティメカニズムをトリガーします。」
ForbesのVianChinner氏は、従来のシステムでは、フレームワークが特定のパラメーターセットの外側にフラグを立てるため、誤検知が一般的すぎると述べています。
「たとえば、海外旅行を計画していて、航空券や宿泊施設の購入を開始した場合、これにより詐欺の警告が発せられる可能性があります」と彼は続けます。
しかし、よりスマートなシステムでは、顧客データ全体を使用して全体像を描き、アカウントに不正フラグを立てる前に、他の同様のユーザー（たとえば、休暇旅行者など）と比較することができます。
トレーディングを変革する
最適な結果を得るために数値を計算するよりもAIを適切に使用する方法は何ですか？
「データ主導の投資は過去5年間で着実に増加しており、2018年には1兆ドルに迫っています」とBachinskiy氏は書いています。 「この種の取引は世界の株式市場全体で急速に拡大しており、それには正当な理由があります。人工知能には複数の重要なメリットがあります。」
過去のデータの膨大な量のアルゴリズムベースの迅速な分析のおかげで、精度の向上などの利点があり、処理の高速化、意思決定の高速化、そしてトランザクションの高速化につながります。
台湾のAIトレーディングスタートアップHiHedgeは、次のように述べています。彼らのソフトウェアは、世界中の取引所からの価格とボリューム、多言語のグローバルニュース、マクロ経済および企業会計データなど、人間が検出できないトレーディングパターンを認識できます。
「機械学習、特に深層強化学習は、偏りのない決定を下すためのコンピューターの可能性を広げます」と、同社のCEO兼創設者であるChuachi氏は述べています。 「これは将来が約束することです。」
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