FinTech の未来: 予測分析と AI を活用した洞察

進化を続ける金融テクノロジー (FinTech) の状況において、データは新しい通貨として登場しました。 それはイノベーションを推進し、業界を再構築します。 デジタル取引、オンライン バンキング、モバイル決済の急速な普及に伴い、毎秒驚異的な量のデータが生成されます。

ただし、データ量だけが重要なのではなく、金融会社や金融機関がその可能性をどのように活用して貴重な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を推進できるかが重要です。

物理世界と世界経済を通じて流通する情報の規模は膨大かつ多様です。 これは、センサー、衛星画像、Web アクティビティ、デジタル アプリケーション、ビデオ、クレジット カード トランザクションなどのさまざまなチャネルから発生します。

ただし、未処理のデータは、他のデータと結合され、意思決定を強化するための情報に変換されるまで、重要性が限定されます。 データの関連性が高まり、過去のデータや市場トレンド内の売上高などの文脈を考慮することで、貴重な洞察が明らかになります。 これらの数値は突然、ベンチマークと比較して、または特定の戦略の結果としての成長または低下を示す場合があります。

金融取引から生成されるデータの量が急増し続けるにつれ、FinTech 企業にとって、データ分析と AI によってサポートされる予測分析の統合への投資が不可欠になっています。 これらの膨大なデータセットの可能性を最大限に活用し、高度なデータ分析を可能にするために、多くの場合、 AI 開発サービスの専門知識が求められます。 特に、アルゴリズムと機械学習技術を採用してパターンを抽出および特定し、情報に基づいた意思決定プロセスを推進するものです。

FinTech における AI の概要

Mordor Intelligence のレポートによると、フィンテックにおける AI 市場規模は 2023 年に 428 億 3000 万ドルと推定されています。2028 年までに 494 億 3000 万ドルに達すると予想されています。さらに、予測期間中 (2023 年) は 2.91% の CAGR で成長すると予想されています-2028)。

これは、銀行や金融機関が予測分析を使用することで、将来の傾向、顧客の行動、市場動向に関する貴重な洞察を得ることができ、情報に基づいた戦略的なビジネス上の意思決定を事前に行うことができることを証明しています。

さらに、マッキンゼーの最近のレポート「AI の自律性: 銀行業務における AI の最前線に留まる」では、効率性を達成しビジネス イノベーションを推進する上でのテクノロジー、特に AI、ブロックチェーン、クラウド コンピューティング、データおよび予測分析ツールの重要性を強調しています。金融業界。 これらのテクノロジーにより、銀行会社はデジタル プラットフォーム上で驚くべき効率で数百万の個人顧客や法人顧客を含む膨大な顧客ベースにサービスを提供できるようになります。 アカウントごとの IT 運用および保守コストが低いため、多数のユーザーにサービスを提供する上での利点がさらに高まります。

クラウド コンピューティングとデータ分析を活用することで、金融サービス業界は優れたリスク モデルを開発できます。 これにより、これまでは想像もできなかった財務リスクの迅速な評価と顧客のクレジット商品の承認が可能になります。

さらに、金融会社は、与信リクエストを適切に処理し、コストと収益のバランスを維持することで、商業的に持続可能で収益性の高いビジネス モデルを構築できます。 強調された例では、テクノロジー主導のソリューションを採用することで従来の金融プロセスと銀行業務がどのように変革され、より幅広い層にとって金融サービスがより利用しやすく効率的なものになるかを紹介しました。

意思決定を改善するための高度なデータ分析

AI を活用した洞察を実装することで、フィンテック企業は記述的、予測的、規範的な分析を含む包括的なデータ戦略を確立できます。 機械学習と AI の実装により、機能が拡張され、これらの分析アプローチの種類ごとにデータの信頼性が高まります。

現在、金融機関もこれに倣い、分析自動化ツールと予測モデリングを利用してデータ処理を自動化しています。 ビジネスの観点に応じて、財務チームのデータ戦略は次のように構成されます。

• 記述的分析。売上高、数、顧客統計などの生データを、意思決定の指針となる実用的な情報に変換します。 FinTech ビジネスは、履歴データを分析することで、過去のパフォーマンスと傾向についての洞察を得ることができます。
• 予測分析では、 AI、機械学習、ビッグデータなどの高度なテクノロジーを活用して、将来のイベントや結果を予測します。 予測分析により、データ内のパターンと相関関係を特定することで、企業は将来の傾向、顧客の行動、市場の動向について情報に基づいた予測を行うことができます。
• 規範的分析は、インテリジェントな推奨事項を提供し、望ましい結果を達成するための最適な行動方針を提案することで分析を推進します。 規範的分析は、さまざまなデータ入力を考慮し、アルゴリズムを使用することにより、企業が課題に対処し、データに基づいた意思決定を行うのを支援します。

規範的分析と予測分析により、FinTech ビジネスの問題について広範な洞察が得られます。 これらは、それらに対処するための最も効果的な戦略に関するガイダンスを提供します。 これらの分析手法により、企業はパフォーマンスを最適化し、効率を高め、急速に進化する市場での機会を活用することができます。

銀行および金融部門で非常に重要なもう 1 つのタイプの分析は、リアルタイム分析です。 リアルタイム分析とは、データと統計モデルを分析し、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで洞察を生成するプロセスを指します。 これには、生成されるデータ ストリームを継続的に監視および処理することが含まれ、FinTech 機関の即時の意思決定と行動が可能になります。

FinTech における AI 主導の洞察の利点

AI を活用した技術に該当するいわゆる「エッジ テクノロジー」には、自然言語処理 (NLP)、音声スクリプト分析、仮想エージェント、コンピューター ビジョン、顔認識、ブロックチェーン、ロボット工学、行動分析などがあります。 これらの高度な機能は、エンゲージメント チャネル、インテリジェントなアドバイス、高速処理などのさまざまな側面を通じて、顧客エクスペリエンスとロイヤルティを向上させる上で極めて重要な役割を果たします。 さらに、正確な引受を伴うパーソナライズされたオファーが可能になります。 最後になりましたが、バリュー チェーン全体を通じて業務効率を向上させます。 これらには、顧客サービス、監視、記録管理などが含まれます。

マッキンゼーのレポートによると、AI/ML のユースケースに優先順位を付けることで、金融機関はさまざまなカスタマー ジャーニーにわたって 20 以上の意思決定プロセスの自動化を実現できます。 特に、AI および分析機能への関心が高まっている銀行は、次の主要な領域を強化できる可能性があります。

• 顧客の獲得、
• 信用決定、
• 監視と収集、
• 顧客との関係を強化し、
• そしてインテリジェントなサービス。

金融分野における人工知能と機械学習に予測機能を組み込むことには、次のような利点があります。

• 顧客獲得の強化:エンドツーエンドの自動化と高度な分析を採用することで、銀行は優れた顧客エクスペリエンスを創出し、顧客獲得の過程全体にわたって高度にパーソナライズされたメッセージを配信できます。 このアプローチにより競争上の優位性が得られ、顧客獲得率の向上につながります。
• 顧客生涯価値の向上:さまざまな製品やサービスにわたって継続的かつインテリジェントに顧客と関わることで、顧客関係が強化され、最終的には銀行にとっての生涯価値が向上します。
• 業務効率の向上:特に買収やサービスの際の文書処理、レビュー、意思決定の段階で自動化を広範に採用することで、銀行は業務コストを大幅に削減できます。
• 信用リスクの軽減:銀行は、潜在顧客のより高度なスクリーニングと、デフォルトや詐欺の高いリスクを示す行動の早期検出により、信用リスクを効果的に軽減し、より安定した安全な金融環境を確保できます。

さらに、広範かつ多様なデータセットをほぼリアルタイムで分析できる AA/ML モデルの実装を通じて、銀行はクレジット サービスの新規顧客を効率的に評価し、適切な融資限度額と価格設定を確立し、将来のキャッシュ フローの結果をより良く可視化することができます。キャッシュ フロー予測機能を使用して流出を監視します。

金融サービスにおける予測分析の使用例

高度な分析の一側面である予測分析では、過去のデータ、統計モデリング、データ マイニング、機械学習を利用して、今後の結果を予測します。

財務リーダーは、データのパターンを識別するために財務分野で予測分析を広く採用し、潜在的なリスクと機会を特定できるようにしています。 多くの場合、ビッグ データやデータ サイエンスと連携して、現代の企業は、組織内のさまざまなリポジトリに散在するログ ファイルから画像やビデオに至るまで、大量のデータに取り組んでいます。 したがって、データ サイエンティストは、ディープ ラーニングと機械学習のアルゴリズムを展開して、情報の宝庫からこれらの貴重な洞察を抽出し、効果的にパターンを識別し、将来のイベントを予測できます。 ロジスティック回帰モデルや線形回帰モデル、ニューラル ネットワーク、デシジョン ツリーなどの著名な統計手法がこの予測プロセスの基盤を形成し、さらなる予測洞察や財務上の意思決定を促進する予備的な予測学習を生成します。 以下では、金融サービスで予測分析をどのように使用できるかについていくつかのユースケースを検討します。

金融における信用スコアリングとリスク評価

銀行は予測モデルと分析を使用して、潜在的な借り手の信用力を評価します。 過去のデータ、信用スコア、金融行動、その他の関連要因を分析することで、予測モデルでローン不履行や返済の可能性を評価できるため、銀行は情報に基づいた融資決定を行うことができます。

銀行は信用リスク管理にどのように取り組んでいますか?

銀行は信用リスクを効果的に管理するためにいくつかの戦術を採用しています。 彼らは、借り手に最低信用スコアを義務付けることを含む、正確な融資基準を確立します。 さらに、融資ポートフォリオを定期的に監視し、借り手の信用度の変動を評価し、必要に応じて必要な修正を行っています。

リスクコストを評価するために、貸し手は借り手、貸し手自体、信用機関などの外部機関からの幅広いデータを利用します。 信用スコアと信用リスク分析モデルは、使用される手法の 1 つであり、貸し手はデフォルトの確率、損失を考慮したデフォルト、デフォルト時のエクスポージャーなどの要素に基づいて予想損失を見積もることができます。

AI を活用した信用リスク分析を活用することで、貸し手はローンの申し込みについてより多くの情報に基づいた意思決定を行い、微妙なパターンを検出し、潜在的なデフォルトをより正確に予測できるようになり、最終的にはリスクが軽減され、ローン ポートフォリオ全体の品質が向上します。

信用スコアリングを最適化すると、収益が大幅に増加しますか?

ミキドスは NextBank の CEO を招待し、AI の実用化とフィンテックの先駆的な進歩について話し合いました。

金融および銀行ビジネスへの AI の適用を中心とした無料のウェビナーでは、AI の実践的な応用と、信用スコアリングを収益力の高い企業に変える方法に焦点を当てました。 このウェビナーでは、NextBank のモバイル バンキングの事例を紹介します。

AI と ML を使用した不正行為の検出

金融機関は予測分析を利用して不正行為をリアルタイムで検出できます。 取引データと顧客の行動パターンを継続的に分析することで、銀行は疑わしい取引にフラグを立てて不正行為を防止し、顧客資産と銀行の評判の両方を守ることができます。

金融犯罪リスクを管理するためのフレームワークとガイダンスの開発を目指す世界的な銀行 13 行の団体である Wolfsberg Group は、2022 年に金融犯罪リスクの管理において AI と ML を責任を持って使用するための 5 つのベスト プラクティスを概説しました。

これらの実践には、AI ツールの範囲を明確に定義し、データの流用やアルゴリズムのバイアスを考慮しながら悪用のリスクを軽減するガバナンス計画の実装が含まれます。 リスクベースのアラートの優先順位付けや不正行為の検出などの利点のバランスを取るために定期的なリスク評価を行い、AI の力を比例的に使用する必要性を強調しています。 さらに、AI の機能を理解し、目的を定義し、バイアスなどの欠点を制御し、研究者への説明可能性を確保するには、適切な設計と技術的専門知識が不可欠です。

このフレームワークは、ベンダー提供の AI を使用する場合でも、倫理チェックとコンプライアンスの調整により、AI のライフサイクル全体にわたる説明責任と監視も強調します。 規制当局の透明性への期待と機密保持要件のバランスをとることが重要であり、公開性を維持し、堅牢な監査証跡を確保するために、AI システムはリスク検出の決定について明確な理由を提供する必要があります。

潜在的な詐欺行為から銀行顧客を保護: NextBank のケーススタディ

NextBank は、先進的な銀行会社であり、安全でユーザーフレンドリーなモバイル アプリの可能性を認識していました。 NextBank は、顧客に比類のないセキュリティと利便性を提供することに尽力し、厳しいセキュリティ要件を満たすだけでなく、シームレスなバンキング エクスペリエンスを提供するモバイル アプリを作成しました。

NextBank は、最新のセキュリティ プロトコルと業界のベスト プラクティスを組み込んだ多層アプローチを採用しました。 エンドツーエンドの暗号化と厳格な認証手順を実装することで、ユーザーに信頼感を与え、安心して金融取引を行えるように促しました。

厳格な OWASP アプリケーション セキュリティ検証基準に準拠するために、Nextbank の開発チームは、費用対効果が高く安全なバンキング アプリを採用しました。 これにより、最高のデータ保護とセキュリティ基準が確保されました。 NextBank のケーススタディは、潜在的な詐欺行為から顧客を保護するための特別な努力を示しています。

金融における AI を活用した顧客のセグメンテーションとパーソナライゼーション

予測分析は、顧客の好み、行動、ニーズに基づいて顧客をセグメント化するために使用されます。 顧客セグメントを理解することで、銀行はパーソナライズされた金融商品やサービスを提供し、顧客エクスペリエンスを向上させ、顧客ロイヤルティを高めることができます。 ただし、銀行および金融組織は、コンプライアンス ポリシーや確立された法的条件に違反することなく、多数のセグメンテーション目標を達成する戦略を考案する責任を負っています。

金融機関は、複数のキャンペーンやタッチポイントからのデータに基づいて一貫した物語を作成することで、販売およびマーケティング チャネル全体でセグメンテーションとパーソナライゼーションの取り組みを活用できます。 2 つ目は、製品の使用状況と関心に基づいて、小規模な顧客セグメントを対象としたパーソナライズされたブログ コンテンツを作成することです。 最後に、購入サイクルに基づいて顧客をセグメント化し、各ジャーニー段階のニーズに合わせてマーケティング活動を調整します。 これらのアプローチには、顧客エクスペリエンスを最適化し、関係を強化するためのマーケティング分析とデータ駆動型のコンテンツ作成が含まれます。

LLM と AI は、さまざまな形で銀行業界のユーザー エクスペリエンスに影響を与えます。

フォーブス誌「銀行における AI の未来」

例としては、パーソナライズされた顧客サービス、カスタマイズされた財務上のアドバイス、プロアクティブな不正行為の検出を提供するための顧客データの分析などが挙げられます。 さらに、AI は日常業務の自動化に役立ち、銀行の効率を高めてコストを削減すると同時に、より迅速な顧客サポートを提供できます。 最後に、AI は会話型の銀行エクスペリエンスの作成に役立ちます。 ユーザー操作を簡素化し、銀行サービスを多言語で利用できるようにするという点では、誰にも負けません。

SBAB アプリでの AI 強化パーソナライゼーション: Miquido のケーススタディ

Miquido が開発した SBAB モバイル アプリは、金融貯蓄とローン管理のための包括的なプラットフォームです。

AI を活用したパーソナライゼーションの代表的な例として、Miquido は住宅購入者向けの直感的な住宅ローン ガイドをアプリ内に統合しました。 SBAB アプリは、住宅ローンに関する頻繁に検索される情報への便利なアクセスをユーザーに提供し、潜在的な住宅購入者の意思決定プロセスを合理化します。

チャーン予測と顧客維持

予測モデルは、銀行が口座を解約または閉鎖する可能性のある顧客を特定するのに役立ちます。 チャーン予測アルゴリズムは、金融における予測分析のさまざまな要素を活用できます。 注目すべき要素には、顧客の人口統計と心理グラフィック、取引、価格設定データ、経済的要因、顧客の行動要素、カスタマー ジャーニーが含まれます。

銀行は、積極的に介入し、カスタマイズされたインセンティブやパーソナライズされたオファーを提供することで、貴重な顧客を維持し、解約率を下げることができます。

市場動向分析と投資機会

予測分析の助けを借りて、金融組織は市場の傾向を分析し、市場状況の変化を予測できます。 これらの洞察は、戦略的な投資決定を下し、ポートフォリオを調整し、新たな機会を活用するのに役立ちます。

さらに、予測分析により、金融機関は過去のデータ、市場動向、顧客の行動を分析することで投資機会を特定できます。 さまざまな金融商品や資産クラスのダイナミクスを理解することで、組織はデータに基づいた投資選択を行うことができます。 また、新たなトレンドを活用し、ポートフォリオを最適化してより高い収益を達成することもできます。

クロスセルとアップセルの機会

予測分析は、銀行が既存顧客に対するクロスセルやアップセルの機会を特定するのに役立ちます。 銀行は顧客データや購入履歴を分析することで、関連する金融商品やサービスを推奨できます。 その結果、収益と顧客エンゲージメントが向上します。

ポートフォリオの最適化

予測モデルは、リスク選好度、過去の市場データ、顧客の目標を使用して、投資ポートフォリオを改善するための最適な資産配分を推奨します。 ポートフォリオの最適化は、投資家とマネージャーにとって重要な利点があります。 リスクを効果的に管理しながらリターンを最大化し、効率的なフロンティアで望ましいリスクとリターンのトレードオフを達成することを目指しています。 これにより、リスク単位当たりの高いリターンが得られ、顧客を満足させることができます。

第二に、ポートフォリオの最適化では分散を重視し、非体系的または非価格リスクを軽減し、パフォーマンスの低い資産のマイナス面から投資家を保護します。 十分に分散されたポートフォリオにより、市場が荒れている状況でも投資家は快適なゾーンにとどまることができます。 さらに、アクティブなポートフォリオ管理と市場データの分析により、管理者は他の管理者に先駆けて市場機会を特定できます。 また、投資家の利益のためにこれらの機会を活用することもできます。

企業コンプライアンス

予測分析は、銀行が規制を確実に遵守するのに役立ちます。 銀行は膨大なデータを分析することで、罰則を回避し、規制要件を満たすことができます。 このデータを使用して、潜在的なコンプライアンス リスクを特定し、先制的な措置を講じます。

AI の出現により、金融サービス分野におけるコンプライアンス プロセスの効率、精度、費用対効果が向上しました。

アセント社社長、ジョン・ライトナー

AI を活用したツールは、分類、タグ付け、インデックス付けによって大量のデータとドキュメントを効率的に整理できます。 この機能は、規制遵守にとって特に有益です。 これにより、金融機関は特定の取引、顧客、または行動パターンを迅速に特定して監視できるようになります。 さらに、データ構造を標準化する AI の機能により主観性が排除され、さまざまな部門間での一貫性が確保され、比較が容易になります。 その結果、コンプライアンスレポートに誤りや欠落が発生する可能性が大幅に減少します。

財務予測における予測モデル

予測モデルは財務予測を動的なデータ主導の分野に変え、以前はアクセスできなかった洞察を企業に提供します。 これらのモデルは、企業や金融の専門家にとって不可欠なツールです。 これらは、収益予測、信用リスク評価、予測不可能な財務環境にある顧客の理解に役立ちます。

財務予測と意思決定における AI の役割

膨大な量のデータを処理し、複雑なパターンを明らかにし、予測を生成する AI の能力は、業界のリーダーから注目を集めています。 専門家は、より正確でリアルタイムの洞察を可能にすることで財務予測を強化する AI の可能性を強調しています。 さらに、人間の意思決定を強化する上で AI の役割が増大しています。 AI を人間の専門知識と組み合わせることで、複雑でデータ集約型のシナリオにおける意思決定の結果を大幅に改善できます。

AI を活用した予測分析を活用することで、金融機関は競争力を獲得します。 AI を活用した予測は、市場トレンド、消費者行動、サプライ チェーン、リスク管理に関する重要な洞察を提供します。 また、機敏で十分な情報に基づいた意思決定も可能になります。 人間の専門知識と AI の分析能力のこの組み合わせにより、効率と戦略的優位性の新時代が到来します。 また、金融および銀行セクターを持続的な成長と成功に向けて推進します。

金融サービスが予測分析を使用して未来に投資できる方法

こうした発展に先んじるために、銀行や大手金融機関は適切なテクノロジーインフラへの投資を優先する必要があります。 これには、クラウドベースのソリューションの採用、NLP またはチャットボット開発の社内専門知識の育成、フィンテックの新興企業とのコラボレーションの確立などが含まれる場合があります。 さらに、コンプライアンスを確保し不正行為を防ぐために、厳格なデータ ガバナンスとセキュリティ対策を導入することに重点を置く必要があります。