2022年の銀行における人工知能：例と課題

序章

ミレニアル世代とその変化する嗜好は、多くの業界で日常のプロセスを大規模に混乱させ、同時に他のセクターでさらに多くの成長をもたらしました。 ハンドソープやシリアルと同じように、物理的な銀行の場所の使用は減少しています。 Business Insiderのレポートによると、実際の銀行の場所はすぐに過去のものになる可能性があります。

顧客の好みが変化する中、業界は変化する需要のペースに合わせて新しい方法を採用しています。 言葉が広まるにつれて、銀行はデジタル化しています。 人工知能、ロボット工学、およびその他の機械支援による運用プロセスフローの明らかな組み込みがあります。

テクノロジーと第4次産業革命は多くの分野に浸透しています。 このテクノロジーは現在、社会的スキルと労働力を再構築しています。 変化する労働力の存在を制限するだけでなく、銀行部門では人工知能の使用が非常に明白です。 人工知能アプリケーションは、銀行セクターだけでなく、私たちが知っているように全世界を近代化しています。 トップの人工知能アプリケーションについてもっと読む。

AIを使用する理由

テクノロジーはこの世代の顔です。 この世代が抱えるすべての問題に対して、答えに対する需要が高まっています。 そして、解決策は彼らの指先で求められています。 画面の反対側は、クエリを解決するコンピューターまたはリレーションシップマネージャーとして雇用されている人間である可能性があります。

ビッグデータは今日の業界標準であり、すべてのセクターが非構造化データのリポジトリから可能な限りすべてを把握することに取り組んでいます。 銀行のビッグデータアプリケーションは、すでに業界を変革しています。 これが人工知能です。 手持ちのデータを抽出して構造化する際にAIの利点を活用するだけでなく、金融、銀行の各セクターは、このデータを使用して顧客との関係を改善するために介入しています。

銀行とAI

銀行業界では、顧客関係管理の新たな高みを拡大するために人工知能が使用されています。

このセクターは、顧客中心のアプローチで高さを登ることを主な目的として、これを地上から実施しています。 顧客に関する銀行業界の重要な部分は、顧客とのコミュニケーションを含む顧客関係管理です。

銀行は、ATMの導入により、その場所を訪れることへの嗜好に変化が見られました。 これらのマシンは、デバイス上の入力ポイントと直接通信する現金の入出金を可能にするため、人間の支援をまったく必要としません。 それは、人工知能の成長と需要につながった革命でした。

デジタル化とサイバー脅威

銀行はデジタル化の観点から進化しています。 ネットバンキング、モバイルバンキング、リアルタイム送金、および同様のサービスは、過去数十年からセクターの顔を変えました。 このデジタル化に伴い、サイバー脅威が増加しています。

これらのサービスは、ユーザー間の信頼と安全なトランザクションを確保するために、サイバー犯罪活動から保護する必要があります。 適切なサポートが利用できるため、銀行は、業界のニーズを適切な方向に推進するための適切な労働力の面で困難に直面しています。

銀行、電気通信、情報技術などのセクターが集まると、ワールドワイドウェブ上で膨大な数の貴重なユーザー情報が世界で目撃されます。 ユーザーのすべてのレポートは、セキュリティで保護されているのと同じくらい脆弱です。 サイバー犯罪は慣行の混乱につながるため、銀行業界が持つこの膨大なデータを保持するための適切性を向上させるために、政府機関から厳しい規制があります。

アプリケーションエリア

人工知能は、機械を使った人間の体験をパーソナライズするために取り組んでいます。 銀行部門のフロントオフィスのスタッフに取って代わるロボットは、 24時間365日の途切れることのない、勤勉で、揺るぎない専門知識を目の前の顧客に提供することを目的としています。

今日の銀行業務は、人間と機械のコラボレーションを目の当たりにしています。 このコラボレーションは、より良いサービスの出会いと提供のためのカスタマイズされた機会への扉を再び開いています。

利点

説明の再構築の理由は、次のとおりです。使用上の利点は次のとおりです。

• 改善されたサービス応答
• ヒューマンエラーの削減
• 作成中のパーソナライズされたオプション
• 満足と信頼を高めて顧客基盤を強化する
• 場所を移動する時間を短縮する

銀行は、価値観、雇用、情報パターンの変化を含めることで、人工知能を日常の運用ワークフローに取り入れることで、人工知能を獲得しています。 銀行業界における人工知能の応用分野のいくつかを以下に示します。

1.消費者の参加を洗練する

人工知能は、顧客をよりよく理解するのに役立ちます。 顧客の選択と好みから収集されたデータにより、AIはマシンをリードして次の決定をデコードし、顧客ごとにパーソナライズされた情報のコンテナーを作成できます。

これは、銀行が選択に応じて購入者のエクスペリエンスをカスタマイズし、研究所に対する満足度と忠誠心を向上させるのに役立ちます。

対話型音声応答システム（IVRS）は、顧客への音声支援を含むそのようなAI主導のシステムの例です。 コールを正しい部門にルーティングすることで正しい方向にクエリを理解し、トランザクションやその他の銀行関連の問題をリアルタイムで支援することで、顧客をガイドします。

2.富の監督

顧客向けのこれらのカスタマイズされた計画は、顧客ベースを増やすことによって銀行に利益をもたらすだけでなく、リスクと投資計画に関する個別の入力とアドバイスを使用して、ユーザーが手元の資産を管理するのにも役立ちます。 フロントオフィスの基準を満たすためにAI主導のカスタマーサービスを関与させることは、インドのような国で設定された多様な言語の課題です。

3.防御を強化するためのデータの調査

AIには、過去のデータを解釈することで将来のトレンドを予測する力があります。 このプロパティは、機械学習に関連付けられている場合、資本の洗濯や不正の特定のケースに対抗するためのデータ駆動型の予測を作成するのに役立ちます。

4.セキュリティのアップグレード

AI主導のマシンの特性を認識する異常なデータパターンは、銀行がセキュリティを強化し、既存のプロセスの抜け穴を特定することで変更を推奨するのに役立ちます。 欺瞞的な電子メールとログレポート、プロセスフロー違反のパターンは、人工知能によって追跡され、既存の方法のセキュリティを向上させることができます。

5.感情のインターフェース

AI主導のマシンは、顧客が要件を入力するために使用するテキストに基づいて顧客の感情を識別するテクノロジーを使用しています。 これに基づいて、デバイスは、顧客が使用する単語の調性と作り方に合わせて応答します。 自然言語処理はこれを実現するのに役立ちます。 自然言語処理のアプリケーションについてもっと読む。

これは現実的な経験であるだけでなく、銀行が人的資源と時間の大部分にかかる莫大なコストを節約するのにも役立ちます。

チャットボットは、銀行のフロントデスクシーンに取って代わる銀行のAIの例です。 これらのAI主導のマシンは、次のレベルのデジタル化およびカスタマイズされたインタラクティブなエクスペリエンスを顧客に提供します。 Pythonを使用したチャットボットの作成の詳細をご覧ください。

6.ナレッジデータベースの活用

銀行セクターのAI主導のシステムは、膨大なデータの宝庫です。 搭乗しているすべてのユーザーの詳細がすべて含まれています。 このデータベースは、戦略モデルとビジネスプランモデルの改善に基づいて、より綿密な意思決定を提供します。 AI主導のリポジトリは、認知的思考に関する人間の専門家に相当します。

ATMの顔検出とリアルタイムカメラ、およびその他のそのような介入は、銀行がセキュリティへの対策を強化するのに役立ち、操作中のユーザーの行動パターンと技術に対する明確で鮮明な洞察を提供します。

7.リスクの管理

AIを利用したシステムから利用できる膨大なデータバンクにより、銀行は計画を分析し、以前の戦略の失敗を調査し、人的エラーを排除することでリスクを管理できます。

AIは、銀行のセキュリティプロセスのルーツにまで拡大し、トランザクションを認証するコードで各ステップを暗号化し、不正防止およびマネーロンダリング防止活動について企業に理解を提供しています。 Know Your Customers（KYC）のような規制チェックは、セキュリティ対策を強化するのに役立ちます。

8.フロントオフィスを通じた拡大

個人向けの財務ガイドを顧客に提供し、不正行為に対するセキュリティを強化することで、人工知能はその道を切り開き、フロントオフィスの運用（顧客とのやり取り）だけでなく、ミドルオフィス（セキュリティ）とバックエンドの開発も強化します。 （銀行サービスアプリケーションの引受）も同様です。

直面する課題

1.多くの銀行は、新しい方法を改善または適応することを望まないという課題に直面しています。 従来の方法で設定された慣行で標準化されており、全国のTier2およびTier3都市の一部の場所がこの課題に直面しています。 これらのユニットはまた、労働力と人材のスキルを向上させるために必要なレベルのコミットメントを欠いています。

2.運用上の変更を実装するためのサポートデータが不足しているため、銀行セクターは顧客のニーズと対応の間に断絶に直面しています。 銀行は、大衆の実際の要件に準拠できないスイッチに適応します。

3.人工知能の使用を拡大している銀行は、政府の規制基準に対応する必要があります。 ネットバンキングやオンライントランザクションなどのサービスの増加は、プライバシー規制ポリシーの範囲内にもあり、銀行側からのコンプライアンスが必要になります。

4.銀行でのAIの使用の高度なツールとアプリケーションに関連する既存の労働力で目撃されたトレーニングの明らかな欠如もあります。 人工知能の使用が増えるにつれ、熟練した労働力に対する明らかな需要があります。 手元のデータに信頼性を提供するには、データサイエンスや機械学習などのストリームに精通した経験豊富なエンジニアが必要です。

結論

デジタル革命は、今日運営されている他のすべてのビジネスの機能を変えています。 革命を活用して利益を増やすことに焦点を当てているすべての異なる業界と同様に、銀行もその領域にあります。 アプリケーションと例は、銀行での人工知能の使用という利点の観点から、何が保管されているかを明確に示しています。

デジタル化による顧客関係の改善における新たな高みの拡大に焦点を当てる彼らの焦点は、進歩の規模で高まっています。 サイバー犯罪によるサイバー脅威、従来の銀行手法、トレーニングの欠如などの課題がありますが、銀行の世界では、テクノロジーに直面したサービスを地上レベルの銀行業務に取り入れています。

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