生成型 AI: 銀行バックオフィスの「新しい親友」になり得るか?

生成人工知能 (GenAI) はもはや単なる流行語ではありません。それは世界を再構築する変革力として進化しています。 2023 年は GenAI スタートアップにとって躍進の年となり、株式調達額は 21.8 億ドルを超え、これは前年と比較して 4 倍に相当します。
2022.

銀行および金融サービス業界は、常に破壊的テクノロジーの適応とユースケースの開発の最前線に立ってきました。 GenAI は銀行業務の分野で非常に重要な意味を持ち、効率、正確さ、イノベーションの新時代をもたらします。
マッキンゼーによると、このテクノロジーは銀行業界全体で年間 200 億ドルから 340 億ドルの追加価値をもたらす可能性があります。

会話型 AI、チャットボット、音声ボットなどの顧客対応アプリケーションに脚光が当たることがよくありますが、銀行のバックオフィスを無視すると機会を逃すことになります。データが基礎となる業界では、膨大なデータを処理する GenAI の能力が重要です。
大量の情報を活用し、コンテキストを理解し、複雑なパターンを認識し、意味のある洞察を生成することで、バックオフィスの未来を真に形作ることができます。

Gen AI には多くの可能性がありますが、このブログでは、有意義な影響をもたらす可能性のある、銀行バックオフィスから選ばれた 4 つのユースケースを詳しく掘り下げていきます。

1- 信用リスクの評価と引受:

銀行は、信用スコア、財務履歴、収入と支出の詳細など、応募者に関する大量のデータを収集します。従来の保険引受プロセスでは手動でのデータ入力と分析が必要となるため、遅延や潜在的なエラーが発生します。ゲンアイ
さまざまなソースからデータを自動的に収集、クレンジング、準備することで、正確さと一貫性を確保します。

高品質のデータが利用可能になると、GenAI は高度なアルゴリズムを採用してデータから関連する特徴を抽出します。手動分析では明らかではないパターン、相関関係、傾向を特定します。これは複雑な関係を明らかにするのに役立ちます
それは信用リスクに影響を与える可能性があります。 GenAI はディープラーニングを使用して、動的でリアルタイムのデータを組み込んだ、従来の信用スコアリングシステムを超える非常に複雑なリスクモデルを作成します。

GenAI は、さまざまな経済状況、市場動向、借り手の行動をシミュレートする合成シナリオを生成します。これらのシナリオは、ローン返済に対する外部要因の潜在的な影響を評価するのに役立ち、銀行がリスクの精度を向上させるのに役立ちます。
予測。また、取引パターン、支出習慣、その他のデータポイントを分析することで、経済的困窮や債務不履行の兆候を早期に警告することもできます。

これにより、信用決定までの時間が短縮されるだけでなく、主観的で偏った判断ではなく、データに基づいた洞察に基づいて意思決定が行われるようになります。

2- 顧客の指示とリクエストを処理します。

セルフサービス機能の革新的な変更とアップグレードの後でも、銀行は、ミドルオフィスやバックオフィスで手動で処理する必要がある大量の顧客の指示や要求に圧倒されています。

GenAI には高度な自然言語処理機能が備わっており、使用される表現や言語に関係なく、顧客のリクエストを理解して解釈することができます。これには、キーワードの認識、意図、感情分析が含まれます。
顧客のニーズを的確に捉えます。顧客のリクエストが解釈されると、GenAI は銀行の記録システムから関連データを取得できます。これには、アカウント情報、取引履歴、および顧客に関連するその他の関連詳細が含まれます。
リクエスト。 GenAI は、顧客の指示と利用可能なデータに基づいて、事前定義されたパラメータ内で自動決定を行います。

たとえば、顧客がクレジットカードの請求サイクルの変更をリクエストした場合、GenAI は顧客の詳細を取得し、銀行のポリシーを参照し、同様のリクエストを分析し、決定を下し、手動介入なしでクレジットカードシステムでリクエストを処理できます。
顧客のリクエストに例外が含まれる場合、GenAI は状況を分析し、適切でパーソナライズされた応答を生成できます。また、歴史的なパターンやコンテキストに基づいて潜在的な解決策を提案することもできます。

3- 不正行為の検出、防止、および調査:

詐欺師は常に進化し、戦術を変更し続けます。したがって、不正行為管理システムは適応戦略に基づく必要があります。 GenAI は、不正行為に効果的に対処するための強力なツールです。 GenAI は静的なルールに依存しません。適応的かつ状況に応じた戦略を使用します。
詐欺師が戦術を変えると、新たなパターンや異常を検出するように進化します。

GenAI は、トランザクション、チャネル、ユーザー行動、デバイスパターン、IP アドレス、地理的位置データ、サードパーティデータベース、過去の詐欺事件、外部リスク指標などの多様なソースからデータを収集し、この多様なデータを統合して、
銀行エコシステムの包括的かつ全体的な視点。不正行為の可能性を示すパターン、異常、相関関係を認識します。

GenAI は、通常のトランザクション動作と不正なトランザクション動作をシミュレートする合成データを生成します。この合成データは不正検出モデルのトレーニングに使用され、不正検出モデルをより堅牢にし、不正行為者が使用する新しい戦術に適応できるようにします。詐欺の可能性があると報告された場合
トランザクションや行動を検知すると、人間のアナリストまたは自動システムに警告を発し、さらなる調査を依頼します。フラグが立てられたトランザクションについて、GenAI は人間のアナリストに洞察とコンテキストを提供し、アナリストが情報に基づいて迅速に意思決定を行えるようにします。自動的に行うこともできます
リスクの低いトランザクションを承認して、サイクルタイムを短縮し、生産性を向上させます。人間のアナリストの決定とフィードバックは GenAI の学習プロセスに組み込まれ、パフォーマンスを強化し、最新の不正検出戦略との整合性を維持します。

4- バックオフィスの自動化をハイパーオートメーションに加速します。

GenAI は、ロボットプロセスオートメーション (RPA) や光学式文字認識 (OCR) などの自動化ツールの機能を強化する上で重要な役割を果たします。 RPA ボットが遭遇する例外や障害に対処するのに役立ち、手動の必要性が減ります。
介入を行い、自動プロセスの全体的な効率を向上させます。 RPA ボットは事前定義されたルールに従いますが、これらのルールから外れる例外が発生することがよくあります。 GenAI を使用すると、これらの例外を分析し、コンテキストを理解して、
適切な対応や解決策。複雑な例外の場合、GenAI は障害データを分析して人間が読める説明を生成し、IT チームやビジネスユーザーが例外が発生した理由を理解できるようにします。同様に、GenAI は OCR を分析して修正できます
抽出されたテキストを既知のパターン、履歴データ、およびコンテキスト情報と比較することにより、エラーを検出します。

GenAI は、時間の経過とともに例外や失敗から継続的に学習できます。より多くのケースに遭遇するにつれて、パターンを特定し、潜在的な例外を予測する能力が向上します。このリアルタイム学習により、GenAI はますます複雑な例外を処理できるようになります。
時間とともに。

GenAI を RPA および OCR と組み合わせることで、銀行はより高いレベルの自動化の成熟度を達成できます。この相乗効果により、ハイパーオートメーションが可能になり、手動介入が減り、プロセスの効率と精度が向上し、最終的に顧客の改善につながります。
経験と卓越した運用。

GenAI の銀行バックオフィス業務への統合は、業界のデジタル変革の取り組みにおける大きな前進を意味します。銀行は、意思決定の強化と業務効率の向上から大きな利益を得ることができます。
セキュリティ対策を強化し、ハイパーオートメーションへの道を切り開くためです。金融情勢が進化し続ける中、銀行が絶え間なく変化する市場環境において競争力、機敏性、回復力を維持するには、GenAI テクノロジーを採用することが最も重要になります。

参照：

生成AIの経済的可能性 |マッキンゼー

CB Insights レポート生成 AI の現状