機械学習は FinTech の状況をどのように変えているのでしょうか?
人工知能 (AI) が最も華々しいデビューを飾った年に、機械学習 (ML) は一時の流行に終わったように見えるかもしれません。
しかし、それは真実から最も遠いものです。以前ほど人気がなくなったとしても、機械学習は今日でも依然として非常に需要があります。これは、深層学習を生成型 AI のトレーニングに使用できるようにするためです。フィンテックも例外ではありません。
158 年の世界市場規模は約 2020 億米ドルと予測され、18% の年間平均成長率 (CAGR) で上昇し、驚異的な成長率に達します。 528によって$ 2030億 , 機械学習は、金融機関がプロセスを最適化するために利用できる最も価値のあるツールの 1 つです。そして最終的には、最新の AI に関する調査が非常に深く掘り下げられているので、経費を節約できます。
FinTech における機械学習のユースケース 機械学習は、業界の中核的な問題のいくつかを解決しています。たとえば、詐欺は単なる保険や仮想通貨以上の影響を及ぼします。さらに、強力な規制遵守はドメインの境界を超えます。業界やビジネスの種類に関係なく、金融における機械学習は懸念を利益に変えるさまざまな方法を提供します。
1. アルゴリズム取引 多くの企業は、財務上の選択を自動化し、取引量を増やすために、アルゴリズム取引という非常に成功した戦術を採用しています。これには、機械学習アルゴリズムによって可能になった、事前に作成された取引指示に従って取引注文を実行することが含まれます。 ML テクノロジーによって行われる取引の頻度を手動で再現するのは難しいため、主要な金融会社はすべてアルゴリズム取引に投資しています。
2. 不正行為の検出と防止 FinTech の機械学習ソリューションは、常に新しい詐欺パターンを学習して適応し、会社の運営と顧客の安全性を向上させます。これは、従来のルールベースの不正検出の静的な性質とは対照的です。
機械学習のアルゴリズムは、膨大なデータセットを調べることで、不審なアクティビティや複雑な不正行為のパターンを高い精度で特定できます。
IBM は、機械学習 (ML) が取引の最大 100% における不正行為をリアルタイムで特定し、金融機関が損失を最小限に抑え、危険が生じた場合に迅速に行動できるようにする方法を実証します。
機械学習 (ML) を使用する FinTech システムは、個人情報の盗難、クレジット カード詐欺、支払い詐欺、アカウント乗っ取りなど、さまざまな形式の詐欺を検出できます。これにより、幅広い脅威に対する完全なセキュリティが可能になります。
3.規制順守 Regulatory Technology (RegTech) ソリューションは、銀行業務における機械学習の最も人気のあるユースケースの 1 つです。
ML アルゴリズムは膨大な規制文書を読んで学習できるため、推奨事項間の相関関係を特定できます。したがって、 クラウドソリューション 金融分野向けに統合された機械学習アルゴリズムを使用すると、規制の変更を自動的に追跡および監視できます。
銀行組織は、取引データを監視して不正行為を発見することもできます。 ML は、この方法で消費者の取引が規制要件を満たしていることを保証できます。
4.株式市場 膨大な量の商業活動により、無限の学習の可能性を示す大規模な履歴データセットが生成されます。しかし、過去のデータは予測を構築するための基礎にすぎません。
機械学習アルゴリズムは、ニュースや取引結果などのリアルタイム データ ソースを調べて、株式市場の機能を説明するパターンを特定します。トレーダーの次のステップは、行動パターンを選択し、どの機械学習アルゴリズムを取引戦略に組み込むかを決定することです。
5. 分析と意思決定 FinTech は機械学習を使用して、大量のデータを確実に処理し、理解します。データ分析サービスの統合により、時間とコストを節約しながらリアルタイムの意思決定を促進する、徹底的に調査された洞察が提供されます。さらに、このテクノロジーにより、将来の市場パターンを予測する速度と精度が向上します。
FinTech企業も利用可能 予測分析 変化する消費者の需要や市場動向に適応する革新的で先進的なソリューションを開発するためのテクノロジー。データ分析と機械学習サービスを連携させることで、フィンテック企業はこのプロアクティブな戦略により新たな金融ニーズを予測し、うまく対処することができます。
企業は FinTech における機械学習からどのような恩恵を受けるのでしょうか? 上記の点は機械学習のユースケースを強調していますが、具体的にはどうなのでしょうか? FinTech における ML の主な利点を、少数の客観的な箇条書きに限定した場合、どのように最もよく要約できるでしょうか?
1. 反復的なプロセスの自動化 自動化はおそらく FinTech にとって最も明白な機械学習の利点であり、いくつかの利点があります。たとえば、機械学習アルゴリズムを使用して、手動入力を必要とせずにクライアント情報をリアルタイムで検証することで、顧客のオンボーディング プロセスを迅速化できます。
さらに、人間によるデータ入力の必要性を排除することで、金融取引の照合を自動化し、時間とコストを節約します。チームの残りのメンバーは、より微妙な方法で自動化の恩恵を受けることができます。 ML 主導の自動化により、専門家がより重要なプロジェクトに取り組むのを妨げる退屈な作業が排除されます。
2.リソースの割り当て パターン認識を通じて、機械学習は資金、労働力、テクノロジーの最適な配分を確立します。前述したように、ロボアドバイザーは、FinTech 投資管理で機械学習 (ML) を使用して、各顧客のリスク プロファイルを評価し、資産を割り当て、各顧客のポートフォリオが財務目標とリスク許容度に同期していることを保証します。
さらに、機械学習を活用したチャットボットは、消費者の大量の問い合わせに対応するためにリソースを効率的に割り当て、24 時間体制の顧客ケアを提供します。このようにして、FinTech 企業は運営コストを大幅に増加させることなく、提供範囲を拡大できます。
3. 予測分析によるコスト削減 FinTech 企業は、機械学習主導の予測分析を利用してコスト削減の機会を見つけることができます。たとえば、融資において機械学習 (ML) は融資不履行を予測できるため、貸し手は予想される損失を減らすためにリソースをより効果的に費やすことができます。
別の金融機関では、顧客パターン調査を使用して同様の状況を作り出しています。企業は、機械学習を使用して顧客離れを予測することで、顧客を積極的に維持し、新規顧客の採用コストを削減できます。
4。 情報処理 FinTech ソフトウェア開発 企業は、機械学習が大規模なデータ処理と分析を処理するため、光学式文字認識 (OCR) やその他の自動文書処理システムなどのテクノロジーを活用して、重要なデータ駆動型の洞察を抽出できます。これにより、ローン申請の処理、顧客確認 (KYC) チェック、規制順守などのプロセスが自動化されるため、企業の大規模なデータ分析チームへの依存と関連コストが大幅に削減されます。
FinTechにおける機械学習の導入事例 機械学習は、FinTech ソフトウェア開発業界に価値を提供してきました。世界中の素晴らしい事例をいくつかご紹介します。
1.クレドジェニックス 法的自動化と債権回収を専門とするインドの SaaS スタートアップ企業である Credgenics は、2022 年に 融資総額47億ドル 、40万件以上の小売ローンを処理してきました。
機械学習を活用したソリューションにより、100 社を超える企業顧客がコストと収集時間の削減、法的効率の向上、解決策と収集率の向上の恩恵を受けています。
2. JPモルガン・チェースの契約インテリジェンス 2017 年、米国最大の銀行は、自然言語処理 (NLP) を高度に活用してコンピューターが音声と手書きを理解できるようにするコントラクト インテリジェンス (COiN) プラットフォームを発表しました。
COiN の主な目的は、商業信用契約のレビューなど、労働集約的で反復的な手動プロセスを自動化することであり、JP モルガン チェースの場合、これには最大 360,000 時間の労働時間が必要と推定されていました。 COiN は数秒でタスクを完了できます。
3 ウェルズ・ファーゴ Wells Fargo は、米国に本社を置く世界的な金融サービス会社であり、NLP などの機械学習ソリューションを採用しています。 深い学習 、ニューラル ネットワーク、予測分析イネーブラーにより、個別のクライアント データ ポイントと一括クライアント データ ポイントを処理できます。
これが注目に値する理由は何でしょうか?通常の記録文書の読み取りでは見落とされる可能性がある、苦情における顧客の言葉遣いの背後にある意図を特定する能力。これにより、組織は業務を合理化し、より効率的なサービスを提供し、顧客との関係を強化することができます。
まとめ FinTech は、AI の終末を懸念する専門産業の 1 つではありません。だからといって、取引組織が AI を利用した虚偽データの潜在的な影響を懸念していない、あるいはフィンテックの専門家が事態に目を光らせていないというわけではありません。
しかし、テクノロジーによって強制される近代化のスピードは、FinTech に特有なものではありません。それは、FinTech を推進し、それを維持するテクノロジーの名の下にあります。それが、FinTech 労働力をあらゆる業界の中で最も技術的に進んだ労働力の 1 つとして区別するものです。多くの人にとって、それがそもそも FinTech に引き込まれた理由です。当社の専門家はこの状況に精通しています。
