金融機関における AI: ワンストップのユースケース一覧

金融機関における AIの将来について、その無限の可能性を考えるのはとても楽しいことです。抽象的に言えば、「革命」、「トランスフォーメーション」、「大変革」などの用語は、私たちの関心を惹き、想像力を掻き立てます。 金融機関の未来は完全に変わってしまうのでしょうか？ それとも、小さいながらもインパクトのある違いがいくつかあるだけで、現在とほとんど同じように見えるのでしょうか？

このように、来るべき世界を壮大な視点で夢見ることは重要ですが、AIと高度な分析が実際に今日、そこここで金融業界をどのように変えているかを評価することも同様に必要です。言い換えれば、これらのテクノロジーは現在どのように使用されているのか、具体的に考えてみましょう。これらのテクノロジーはどのようなユースケースの開発を助け、どのような課題解決に活用できるでしょうか？

これらの質問に答えるという考えで、私たちは金融機関におけるAIと高度な分析のユースケースの生きた活用事例を集めました。このブログでは、そこから得られることについて概説します。

## 金融機関におけるAIの展望
データは金融機関の中核ですが、あらゆる銀行業務および投資プロセスにおいてデータドリブンを強化し最適化することは、現実から程遠いことです。先駆者たちは、ビジネスプロフェッショナルに対してデータ活用のためのプログラムを提供し、高度な分析によるコアプロセスの変革を組み合わせて、AI活用という機会から最大限のメリットを享受してきました。

包括的なデータ戦略により、金融機関はバリューチェーン全体を強化し、あらゆる重要な側面にわたって競争力のある差別化要因を開発することができます。
- 新規顧客の獲得とアップセル
- リスク管理と規制遵守の強化
- 運用プロセスを合理化し、レジリエンスの効率性を向上
- 銀行バリューチェーン全体にわたる SDGの組み込みの加速
- データドリブンの意思決定を加速させ金融機関の専門家を支援
- など

Dataikuでは、非常に特殊なタスクから一般的なデータプロセスの改善に至るまで、金融機関における数十のユースケースに取り組んでいます。多くのデータチーム、アナリスト、モデル開発者は依然として、扱いにくく複雑すぎるスプレッドシート上でプロセスとモデルを構築しています。しかし、ビジネスクリティカルな分析にスプレッドシートやその他のレガシーシステムを使用すると、チームの成長は阻害され、最終的には支払わなければならないコンプライアンス負債が生じます。

上記のようなことを回避することで、チームはアウトプットの品質と速度を向上させるだけでなく、データ分析の複雑さも改善することができます。データセットが大きすぎる場合にスプレッドシートがフリーズ、クラッシュ、または情報が失われるリスクを回避し、大量のデータの処理、非構造化データ処理の組み込み、予測モデルに対する操作、モデルのリスクレビューのプロセスを加速することができます。すべては適切に管理され、監査可能な環境内で行われます。

組織のすべての部門にわたり、スキルの向上を果たしデータに精通した従業員をサポートするような、完全に統合され一元化されたデータプラクティスは、銀行にとってのデータサイエンスの未来です。そして、大規模言語モデル(LLM)がより洗練され、AIモデルとプロセスにさらに深く組み込まれるにつれて、この未来はますます加速したペースで到来するでしょう。

Dataikuのようなプラットフォームは、スプレッドシートの多用や無数の部門にわたる断片化された業務に伴うリスクを排除し、代わりにチームがプロジェクトの目標、インプットとアウトプット、その中間の各種の作業(データソースやそれに対する操作など)に取り組み、追跡できる、一元的に管理されたハブを提供します。 また、計画されている将来のプロジェクトでの機能拡張にも対応できます。

## 金融機関の一般的なユースケース
リスク管理や業務効率からSDGに至るまで、銀行がAI/データ/分析を活用して大規模な価値を推進できる方法は数多くあります。すべて、コストを最小限に抑え時間を節約しながらです。ここでは、堅牢なAIと高度な分析戦略が大きな変革をもたらす可能性がある、一般的なユースケースを紹介します。

#### 顧客の獲得とアップセル
営業チームとマーケティングチーム向けのAIを活用したソリューションは、両部門がカスタマージャーニー全体を通じて実際の結果を生み出す効率的なデータサポートシステムを作成するのに役立ちます。たとえば、AIアクションシステムは、販売プロセスを管理し、最終的に顧客にとって最も望ましい提案を行うのに役立つレコメンデーションを営業チームに提供します。

マーケティングとセールスは相互に関連しているため、マーケティングチームも同様に AIベースのメッセージレコメンデーションから恩恵を受けることができます。マーケティングバスケット分析から「（このアイテムに関心のある他のお客様は）これも購入しました」といったメッセージを出すレコメンデーションエンジンに至るまで、銀行にはデータをより効率的かつ効果的に活用する機会がたくさんあります。

Dataikuは、顧客向けのユースケース全体で機能し、銀行や保険会社が自社の商品やサービスを適切なタイミングで適切な顧客に提供できるよう支援します。ここでは、銀行が今日検討すべき重要なユースケースのいくつかを紹介します。

#### リスク管理と規制遵守の強化
多くの業界でAIの日常的な使用が増えるにつれ、組織はデータドリブンの意思決定を中心とする文化の変化を経験しています。ただし、他のテクノロジーと同様に、AIの使用にはある程度のリスクが伴います。したがって、効果的に実装された監視、管理、および明確で価値に基づく組織の優先順位が、AI活用を安全に拡大するために重要です。

モデルリスク管理の概念とガバナンスの文化は、金融サービス分野では十分に確立されており、不正行為、マネーロンダリング防止、サイバーセキュリティーの各チーム（そして、その他のチームも）は、高度なアナリティクスをインテリジェントに活用することで、企業の舵取りを正しい方向へと導くようになってきています。

#### プロセスレジリエンシーと効率の向上
プロセスの効率を改善するのは簡単なことのように思えますよね？ プロセスを最適化するには、そのフローの弱点を見つけてプロセスの関連するすべてのステップを調整するだけで、ボトルネックと中断のリスクが軽減されます。しかし、理論的には単純に聞こえますが、今日のプロセスの複雑さにより、この最適化は非常に困難な取り組みとなります。ありがたいことに、デジタル化は、組織内の多数のプロセスとそれらをより最適化できる多くの方法を理解するのに非常に役立ちます。

#### プロセス全体にわたるSDGの組み込みを加速する
金融業では、SDGへの競争が加速し続けています。現在、すべての主要企業は地球温暖化管理に重点を置き、すべての重要なプロセスに環境、社会、ガバナンス（ESG）基準を組み込むという確固たる取り組みを行っています。ソシエテ・ジェネラル、シティ、モルガン・スタンレーを含む大手銀行43行と、アビバ保険やチューリッヒ保険などの主要保険会社によるネットゼロ・アライアンスの創設は、金融業界が気候変動対策で役割を果たすために組織されつつあることを示す新たな兆候です。株主の圧力に応じて気候変動排出に対するエクソンの立場が最近変化したことからわかるように、金融関係者が与える影響もますます顕著になっています。

しかし、約束を果たすのは簡単なことではありません。すべての金融機関は、言葉には影響力があり、約束と行動の整合性を精査することが必須であることをよく認識しています。意思決定が下されれば次のステップでは、財務アナリストが重要な役割を果たすビジネスプロセスを再検討し、確実に加速する必要があります。

#### データドリブンの意思決定プロセスを加速する
情報に基づいたデータドリブンの意思決定を行うための鍵は、アクセスできるデータを収集、クレンジング、トリアージし、使用するための堅牢な手段を持つことです。ニュースやその他のメディア、画像データベースなど、企業外部のソースからデータを取得する場合、課題はさらに大きくなります。このような場合、アナリストはセキュリティーとプライバシーについても当然のことながら懸念します。問題のデータは機密性が高い可能性が高いため、リスクを最小限に抑えてセキュリティーを最大限に高めるプロセスの実装が必須です。適切なプラットフォームとアプローチは、データチームとアナリストが責任ある方法でノイズからシグナルを選別するのに役立ちます。

#### ビジネス機能のプロセスを強化する
AIと高度な分析は、金融会社にとって基本的なビジネス機能を強化する上で計り知れない可能性を秘めています。これらのテクノロジーを活用することで、金融機関は、他の多くのユースケースの中でもとくに、預金活動予測の強化、為替損益モデリングの最適化、IT効率の向上、人事業務の合理化を行うことができます。ビジネス機能全体にわたるAIの統合により、業務パフォーマンスが向上するだけでなく、アナリストがデータに基づいた意思決定を行うことが可能になり、多くの場合、セルフサービス分析の恩恵を受けることができ、ダイナミックな金融環境における競争力の向上と長期的な成功につながります。

## さらに多くの使用例を発見する
リストアップできるユースケースは、上述のものだけではありません。資産管理から投資銀行業務や商業銀行業務に至るまで、銀行業務の主要な分野に固有のユースケースを含め、探索して発見すべきユースケースはさらに多数あります。あなたの役割が何であれ、AIと高度な分析によってプロセスを改善する余地はほぼ確実にあります。

## すべてのユースケースを1か所で
大手銀行は、最も一般的な問題 (詐欺、顧客サポートなど) に対する既存のソリューションをより効率的にすることで、データから価値を引き出しています。今すぐ[**ユースケースライブラリー**](https://pages.dataiku.com/fsi-use-case-collection)をダウンロードして、金融機関企業が数十のユースケースにわたって AIおよびデータ分析ゲームを強化するのに Dataikuがどのように役立つかをご覧ください。




*原文：[AI in Financial Services: A One-Stop Use Case Shop](https://blog.dataiku.com/ai-in-financial-services-use-cases)*