フィンテック分野が進化し続けるにつれ、企業は業務の最適化と顧客エクスペリエンスの向上における人工知能 (AI) の変革の可能性をますます認識するようになっています。歴史的には、FinTech などの産業が繁栄してきました。
革新的なテクノロジーを活用し、変化する顧客のニーズに対応してきました。金融サービスや銀行部門の広い世界でも例外ではなく、AI を活用するためのさまざまな新しいアイデアが具体化されています。
ほぼすべての業界は、AI がビジネス運営、顧客エンゲージメント、戦略的目標を変革する可能性があることを認識しています。 EYの
欧州金融サービス AI 調査 ヨーロッパの金融サービス業界のリーダーの 77% が、生成 AI が自社の業務に重大な影響を与えると信じていることがわかりました。多くの業界と同様に、フィンテックも AI がどのように変革するかを研究しています。
企業はテクノロジー提供を金融サービスベースの企業に統合し、消費者への提供を改善し、金融包摂を促進します。 AI は、特に消費者の行動の理解、複雑なプロセスの自動化、意思決定能力の向上に役立ちます。
ダイナミックな金融環境におけるすべての批判的思考。フィンテック内には AI のユースケースがいくつかあり、これらは今後数年間で成熟するでしょう。
FinTech は自動化の波に乗っています
FinTech において AI が役立つ最も顕著な分野の 1 つは、自動化とデータ集約型タスクです。近年、FinTech プレーヤーは、支払いプロセスの最新化とデジタル送金の使用による決済の回避に投資を誘導しています。
個人的な援助が必要です。 EYによると
世界の FinTech 導入指数, 現在、世界の消費者の 3 人に 4 人がデジタル送金および支払いゲートウェイ サービスを利用しています。
この規模の自動化を実現するために、FinTech は、人間の能力を超えた広範なデータセット、支払いパターン、異常を分析する高度な機械学習アルゴリズムを活用することにさらに積極的になりました。これにより、エラーが最小限に抑えられるだけでなく、
プロセスを加速し、組織が十分な情報に基づいて正確かつ機敏に意思決定できるようにします。
信用スコアリングと意思決定の自動化は以前から利用可能でした。しかし、この自動化には重大な欠点がありました。このような信用スコアリングや決定は、顧客や金融機関に対して簡単に説明することができません。なぜ、そしてどれほど確実なのか
信用に関する決定が行われたか、またはその信用スコアをどのように改善できるかについて、ソリューションにはこれを顧客に説明するのに十分な想像力がありませんでした。しかし、説明可能な AI と AI 対応の信用スコアリングのユースケースを使用すると、そのようなシナリオを簡単にサポートできます。これにより、
信用に関する意思決定が透明であることが大きな違いです。
パーソナライゼーションによる顧客体験の向上のユースケース
FinTech 内で AI を活用するもう 1 つの手段は、パーソナライズされたインタラクションを通じて顧客エクスペリエンスを向上させることです。 AI を活用したチャットボットは仮想アシスタントとして機能し、言語を問わず、カスタマイズされたサポートを 24 時間提供します。アドレス指定から
アカウントの問い合わせから製品の推奨事項の提供まで、チャットボットは音声アシスタントとシームレスに統合され、比類のない利便性と応答性を顧客に提供します。
もう 1 つの一般的な使用例は、コンタクト センターでの顧客体験の向上です。 AI は、顧客サービス担当者が長いコミュニケーション履歴を数秒以内に要約し、過去のアクションアイテムや重要な議論を持ち出すのを支援するために使用されます。
数秒以内にポイントを獲得できます。 AI は、カスタマー サービス アシスタンスがナレッジ ベースや学習教材を迅速に検索し、顧客との話し合いの中で問題やシナリオに対処する最適な方法を提示することで、顧客満足度の向上と顧客満足度の向上を実現します。
呼び出し時間。
さらに、生成的な AI 主導の洞察とロボットによるアドバイス サービスにより、個人の投資パターン、リスク選好度、経済および市場の動き、環境および社会 (ESG) の要望などに基づいて、パーソナライズされた財務および投資のガイダンスが可能になります。
ユースケース 正確な規制遵守の最適化
FinTech を管理する厳しい規制状況を考慮すると、マネーロンダリング対策 (AML) や顧客確認 (KYC) プロトコルなどの主要な規制への準拠を確保するには、AI が不可欠であることがわかります。コンプライアンスチェックを自動化し、疑わしいものにフラグを立てることにより、
AI システムは、コンプライアンスのリスクを効果的に軽減しながら、規制順守を強化します。
たとえば、AI を活用したプラットフォームは、膨大な量の顧客データ、支払い、取引を精査して、潜在的な AML リスク、異常な取引パターンや高リスク管轄区域からの活動などの不審な取引活動を正確に特定します。これ
積極的なアプローチにより、金融機関はマネーロンダリングの試みを阻止し、自信を持って規制基準を遵守できるようになります。
プロセス改善、効率性、納品品質に革命を起こすユースケース
先進的な人工知能プラットフォームである GenAI は、FinTech および金融サービス業界全体のプロセス自動化に革命をもたらしています。 DevOps では、GenAI はデプロイ パイプラインを合理化し、開発と運用の間のコラボレーションを改善できます。
チームを強化し、全体的な効率を向上させます。 GenAI は、予測分析と機械学習アルゴリズムを使用することで、潜在的なボトルネックを特定し、ワークフローを最適化し、ソフトウェア開発ライフサイクルにおける手動エラーを排除できます。
さらに、環境の自動化において、GenAI はリアルタイム データに基づいてインフラストラクチャ設定を動的に調整し、リソース割り当てを自動化することができ、コスト削減とパフォーマンスの向上につながります。継続的な開発の領域では、GenAI が支援できます
コードレビューでは、改善すべき領域を特定し、ベストプラクティスに関する洞察を提供し、最終的には作成されるソフトウェアの品質を向上させます。 GenAI は、その多様なユースケースにより、効率化を目指すフィンテック分野にとって貴重なツールであることが証明されています。
顧客のために効率的なプロセスを提供します。
実験を通じてイノベーションを受け入れる
最後に、フィンテック企業は、独自のニーズに合わせた AI 主導の機会を開拓するために、実験の文化を受け入れる必要があります。機械学習アルゴリズムから自然言語処理 (NLP) 技術に至るまで、多様な AI テクノロジーを探求することで、
企業は、イノベーションと競争上の優位性を推進する新しいユースケースを発見します。
たとえば、NLP は顧客フィードバックの感情分析を容易にし、製品提供、マーケティング戦略、顧客サービスの取り組みを改善するための実用的な洞察を提供します。 AI テクノロジーを継続的に実験することで、フィンテック企業は
イノベーションの最前線に留まり、進化し続けるエコシステムの中で持続可能な成長と回復力を推進できます。
結論として、AI の統合はフィンテック環境に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。 LTIMindtree は、顧客がフィンテック イノベーションの新たなフロンティアを開拓できるよう支援することでこれを実現しています。これには、合理化の機会を特定することが含まれます
ますますデジタル化され競争が進む環境で金融機関が成長できるよう支援します。
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