人工知能 (AI) は急速に主流となり、銀行部門の業務に革命を起こそうとしています。いくつかの要因がこの急増を加速させています。特に、データ量と複雑さの指数関数的な増加、迅速な要求の高まりです。
正確な意思決定、透明性の確保が不可欠です。生成型 AI は、銀行が大量のデータを要約するのを支援する上で非常に貴重になるため、これをささやく必要があるかもしれませんが、自動化を推進する唯一のテクノロジーではありません。
銀行セクター。
AI はコンテキストから始まる
リスク モデリングでは、入力データ ポイントまたは特徴の選択が最も重要であり、多くの場合、モデルやアルゴリズムの選択を上回ります。モデリングの透明性と説明可能性に対する厳しい規制要件に縛られている業界では、
モデルの選択は制約されることが多く、モデルの成功または失敗の主な決定要因として入力特徴の重要性が高まります。したがって、極めて重要な課題は、どのようにして機能に最大限の文脈上の関連性を持たせることができるかということになります。
ネットワーク ベースの機能は、透明性と説明可能性の重要性を維持しながら、モデルに大量の情報を注入するための強力なメカニズムとして登場します。効果的なアプローチの 1 つは、オーダーメイドのドキュメントとエンティティのネットワークを活用して、
企業と個人の相互関連性を描写する特徴を生成します。たとえば、企業とその取締役の間の関係を表すネットワーク機能の利用は、機械学習のペーパーカンパニーにとって極めて重要なインプットとして機能します。
場合によっては、レコードレベルの機能のみに依存する場合と比較して、パフォーマンスが 20% 向上します。
このようなモデルの出力、ダミー会社とその設立を調整する代理店に関する予測は、マネーロンダリング対策 (AML)、顧客確認 (KYC)、および不正行為の軽減にわたるリスク検出の取り組みを強化することに影響を及ぼします。
ドメイン
複合 AI 技術スタックを活用することで、銀行は対象分野の専門知識をさまざまな機械学習および深層学習技術と統合し、膨大な構造化および非構造化業界データにアクセスできます。この包括的なアプローチにより適応性が向上し、
モデルの精度と有効性。モデル開発プロセス全体を通じて専門知識とドメイン知識を活用することで、複雑なビジネス上の問題を解決する際の高い精度と信頼性が保証されます。つまり、AI の導入を検討している銀行は、AI に依存することを避けるべきです。
1 つのモデル、テクニック、またはアプローチ。そうすると、視点、適応性、パフォーマンスが制限される可能性があります。
ネットワーク機能の重要性
ネットワークは、さまざまなコンテキストにわたるエンティティの関係をモデル化するための多用途のフレームワークを提供します。たとえば、当事者間の支払い取引を表すネットワークは、金融上の不正行為の明らかな兆候を明らかにする可能性があります。内部の特定のパターンを精査することで、
同規模の取引サイクルなどのネットワークを利用することで、銀行は取引を個別に検査する際に検出を回避できるリスクを発見できます。さらに、既知の詐欺事例のリポジトリを追加すると、ネットワーク機能が
U ターンや周期的な支払いの頻度などにより、教師あり学習モデルが強化され、将来のリスク シナリオの予測能力が強化されます。
企業リスクをモデル化するための特に顕著なネットワークの 1 つは、取締役、株主、子会社を含む組織の法的階層です。ネットワーク サイズ、接続密度、階層レイヤーなどの基本的な属性は、
教師あり学習モデルのセグメンテーションと特徴生成に非常に貴重な次元を追加し、潜在的なリスクを効果的に識別して軽減する能力を強化します。
研究者やアナリストにとって、ここでグラフ分析が真価を発揮し、異種データセット間の隠れたつながりを分析、視覚化、理解できるようになります。重要なのは、スケーラブルで直感的であるため、チームが何十億ものデータを横断できることです
高頻度のクエリでスループットを損なうことなくエッジの最適化を実現します。
エンティティ解決は銀行業務の未来を変える
エンティティ解決では、高度な AI および機械学習技術を活用してデータを解析、クレンジング、標準化し、異種のデータセット全体でエンティティを確実に識別できるようにします。このプロセスには、関連レコードのクラスタリング、属性の集約が含まれます。
エンティティごとに、エンティティとそのソース レコードの間にラベル付きの接続を確立します。従来のレコード間の照合アプローチと比較して、エンティティ解決は大幅に強化された有効性を提供します。
組織は、すべてのソース レコードを直接リンクしようとするのではなく、実世界のデータを接続するための中心点として新しいエンティティ ノードを導入できます。高品質のエンティティ解決により、内部データのリンクが容易になるだけでなく、統合も可能になります。
企業レジストリなどの貴重な外部データ ソースのデータ ソースを正確に照合することは以前は困難でした。
銀行部門におけるエンティティ解決テクノロジーの統合は大きな進歩を示し、銀行がバッチベースのプロセスからオムニチャネル サービス フレームワーク全体でほぼリアルタイムの製品とサービスの提供に移行できるようになります。これ
進化は不正行為対策にとどまらず、コールセンター、支店、デジタル チャネルなどのさまざまなタッチポイントを介した顧客とのあらゆるやり取りを網羅し、シームレスでダイナミックな顧客エクスペリエンスを保証します。
生成 AI には重要な役割があります
来年にかけて、大規模言語モデル (LLM) を活用した生成型 AI アシスタントが銀行業界でますます普及すると予想しています。生成 AI により、直感的で会話型のインターフェイスが可能になり、アナリストの効率が向上します。
調査におけるリスクの特定に従事。この AI アシスタントにより、すべてのアナリスト担当者が最も経験豊富な調査員のレベルで業務を遂行できるようになるため、組織にとっては大きなメリットが得られる可能性があります。これらのアシスタントの多くは、
LLM に依存しないため、企業はプロプライエタリなモデル、オープンソース モデル、または OpenAI の ChatGPT のような市販モデルなど、好みのモデルを柔軟に採用できます。複合 AI スタックの他の側面と統合すると、サポートされます。
エンティティ解決、グラフ分析、スコアリング機能を備え、自然言語クエリとプロンプトを有効にすることで前例のない可能性を解き放ちます。
重要なのは、すべての生成 AI 製品が、より広範な AI 自動化に追加または単独で機能することはできません。生成される結果は、その構築に基づいたデータ、コンテキスト、およびエンティティ解決テクノロジと同じくらい優れています。導入を検討している銀行
生成 AI は、さまざまなテクノロジーが AI 自動化技術スタックにどのように適合するかについて、より広範に考える必要があります。
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