急速に進化する金融サービス分野では、人工知能が銀行やフィンテックの運営方法を変革しています。

過去数年間でテクノロジーはさらに進化し、不正行為の検出、銀行業務のパーソナライズ、リスク評価など、さまざまな金融セクターにわたるイノベーションが増加しています。

AIを活用して不正行為を検出

AIは取引パターンを分析することで不正行為を検出できます。 このテクノロジーは不審な行動を特定し、潜在的な不正行為にリアルタイムで警告を発することができ、金融機関の損失を軽減するのに役立ちます。

今年の初め、 マスターカードがAIソリューションを導入 英国では、支払い詐欺との戦いを支援しています。 パートナーの XNUMX つである TSB は、Consumer Fraud Risk ツールを活用しました。 数か月間試験的に導入した後、この銀行では不正行為の検出が増加し、コストが削減されたことがわかりました。

AI は、大規模なデータセットを利用してより正確な予測と検出を可能にするため、効果的です。 大手金融機関では、特に毎日処理される支払いの規模を考えると、不正行為と戦うために AI を活用しないことは困難であり、管理不可能であることが判明しています。

AI は、人間が見落とす可能性のある不正なパターンを検出するだけでなく、不正検出の精度を向上させ、誤検知を減らすことができます。

「従来の不正検出方法では多くの誤検知が発生する可能性があり、調査に時間がかかり、最終的には収益の損失につながる可能性があります。 AI は、データをより正確に分析し、潜在的な不正行為をより正確に特定することで、精度を向上させ、誤検知を減らすことができます」と Checkout.com のリスクおよびアイデンティティ製品担当副社長の Ido Lustig 氏は述べています。 PaymentsJournal の記事で.

パーソナライゼーションを重視する

よりパーソナライゼーションの必要性が高まる中、多くの企業が銀行業務でも、銀行業務でも、エクスペリエンスをカスタマイズするために AI を使用しています。 小売設定s.

たとえば、ショッピファイ 今年初めに発表 Shopify Magic ソリューションでは、生成 AI を活用し、販売者がブログ投稿、商品説明、電子メール マーケティング コンテンツを作成できるように支援し、AI に全力で取り組んでいることを明らかにしました。 また、一連の AI ツールを使用すると、販売者は在庫をより適切に管理し、電子商取引プロセスを自動化できます。

同様に、Klarna は XNUMX 月に、消費者にパーソナライズされた商品を提供することを目的とした AI を活用したショッピング フィードを発表しました。 リアルタイムの製品レコメンデーション.

AI が不正行為を検出するためにさまざまなデータセットに注目するのと同じように、このテクノロジーは別の環境でも同じことを行います。 AI を活用したレコメンデーション エンジンは顧客データを分析し、カスタマイズされたショッピング フィード、投資アドバイス、さらにはローンのオファーなど、パーソナライズされた製品やサービスを提供します。

AI は決済エコシステムを変えていますが、それにはリスクが伴います

過去 XNUMX 年間、より多くの金融機関が AI、特に生成 AI に大きな賭けをするようになりました。 このテクノロジーが企業のワークフロー改善にどれほど役立っているかを考えれば、これは驚くべきことではありません。

生成 AI には、パーソナライズされた推奨事項の作成や企業の複雑なシステムの簡素化の支援など、多くの利点がありますが、リスクも伴います。

詐欺師が生成 AI を使用して他者になりすますことが増えており、多くの被害者が脆弱になり、巨額の金銭が失われる詐欺行為が急増しています。 詐欺は非常に複雑かつ現実的なものとなっているため、相手が被害者の知り合いなのか詐欺師なのかを解読するのが難しいことも少なくありません。

による ジャベリンの戦略と研究データ, 昨年、なりすまし詐欺は 25 万人に影響を及ぼし、約 23 億ドルの損失をもたらしました。

AIの活用には多くのメリットがありますが、 適切な措置を確保する 不正行為と戦うための体制を整備することも同様に重要です。

最終的な考え

AI はタスクを自動化し、意思決定を改善し、顧客エクスペリエンスを向上させることにより、金融環境に革命をもたらしています。 これらのテクノロジーを採用する金融機関は、競争力を獲得します。 AI が成熟するにつれて、決済分野を形作るさらなるイノベーションが見られると予想されます。