BFSI業界は、技術の進化によるパラダイムシフトを目の当たりにしてきました。 人工知能（AI）と機械学習（ML）は、高度なデータ処理の力と不正行為に取り組み、執行を改善する能力を兼ね備えているため、金融の未来の道です。 健康、小売、旅行、BFSIを含むほぼすべての業界が、人工知能と機械学習を使用してそれらを支援する方法を模索しています。
AI、ML、ロボット工学、バイオテクノロジーなどのフロンティアテクノロジーは、長期的な成長の大きな可能性を示しています。 COVID 19は、企業が将来有望に見えるのはこのような技術であることを知ったため、これらの技術の採用を加速させました。 2020年に、企業はAIと機械学習の実装を拡大し、売上の増加とコストの削減をもたらし、収益性をもたらすプロジェクトに焦点を合わせました。 AIを使用すると、金融機関は大量のデータを驚異的な速度で処理して、有用な洞察を引き出すことができます。
人工知能：ニューノーマルへの燃料
いくつかの業界リーダーは、AIとMLが顧客エンゲージメントを変革し、さまざまなビジネスを変革しているというこの見解を共有しています。 今日、組織はAIを新しい標準と見なし始めています。これは、AIが顧客とのやり取りを改善して売上を拡大し、プロセスを自動化してコストを最小限に抑えるのに役立つためです。 BFSI業界のほとんどの企業は、人工知能の助けを借りて顧客と関わりを持つことになると、デジタルでパーソナライズされたモデルを構築するための取り組みをチャネル化しています。
BFSIセクターのAI支援の仮想アシスタントは、パーソナライズされた関連性のあるリアルタイムの顧客サービスの提供を可能にすることで、流れを変えました。 AIを適用することで、顧客はヘルプライン番号を長時間保持するのではなく、数秒で懸念に対する回答を得ることができます。 BFSIセクターにおけるAIの主要なアプリケーションのXNUMXつは、パーソナライズされた顧客エンゲージメントの強化です。 パンデミックの結果、オンボーディング手順が合理化され、銀行への顧客の出張が大幅に削減され、それによって人的資本とコストの最適な使用が強化されました。
機械学習：成長のための重要なアクセラレータ
過去12か月間、MLの分野でいくつかの進歩がありました。 組織のツール、セキュリティ、およびガバナンスの要件が改善されただけでなく、COVID-19の経済的影響の結果として市場に大きな変化が見られました。 機械学習は、そのメリットが増大しているため、BFSI業界で重要性を増しています。
機械学習ソフトウェアはよりスマートになり、今日のビジネスのペースに追いつくためにいつでも適応および更新できます。 日常的な操作をすばやく実行できるため、管理者は事務処理ではなく、より複雑な問題に集中できる柔軟性が得られます。 全面的な自動化の結果としてより大きな利益が実現されるため、MLの主な影響のXNUMXつは、生産性の向上と自動化の向上です。
貸し手の重要なタスクは、リスクを正確に評価することです。 各顧客の正確なデジタルフットプリントは、そのような機関が特定の顧客に対応する際にマネージャーの複雑さを軽減するのに役立ちます。 ローン引受調査のような分野では、コンピューターによる方法は個人よりも信頼性が高く、潜在的な人間の偏見を排除します。
ビッグデータ：BFSIセクターでの関連性の高まり
ビッグデータテクノロジーは、従来のアーキテクチャと比較して、効率の向上、価格設定の改善、および低コストでの大企業との競争に大いに役立ちます。 ビッグデータ分析はBFSIセクターに浸透し、現在、企業の運営方法を変革しています。 最近のクラウドの改善と追加のイノベーションにより、ビッグデータの範囲と使用は広範囲に及んでいます。 ビッグデータテクノロジーの助けを借りて、ポートフォリオスクラブの処理のパフォーマンスは以前の10倍に向上しました。
これにより、オフライン処理とオンライン処理の負荷が分離されたため、オンライン照会のパフォーマンスが向上します。 自動化されたビッグデータシステムは、顧客に関するできるだけ多くの情報を監視および保存し、最も正確でカスタマイズされた顧客体験を可能にします。 ビッグデータがデジタルトランスフォーメーションの道をリードしていることは周知の事実です。 AIおよびML学習ツールの強化された信頼性と信頼性の要素をビッグデータと組み合わせると、企業は誤検知なしに毎秒生成されるデータを理解できるようになります。
ビッグデータは、BFSIセクターのリスクモデルの予測力を向上させる上でも重要な役割を果たしています。そのため、ビッグデータは銀行業界で注目を集めています。 ビッグデータテクノロジーは、顧客の洞察と現在の顧客の行動に基づいて、クロスセルとアップセルの成長機会を生み出します。 リスクインテリジェンスを取得するためのビッグデータの主な影響のいくつかは、詐欺と信用管理、市場と商業ローン、オペレーショナルリスク、および統合リスク管理です。 ビッグデータは、リスク予測と顧客関係管理に役立つ人口統計、個人の好み、財務傾向を正確にマッピングできます。
AI、ML、ビッグデータは、ヘルスケア、教育、マーケティング、小売、Eコマースの会話のトピックだけではありません。 彼らは現在、金融セクターでのスタンスを確立しており、ここにとどまります。 企業は現在、データと洞察をより適切に整理するだけでなく、それらを使用して顧客の行動を監視するための新しい方法を模索しています。
ビッグデータを使用すると、データがより速く更新されるため、顧客はより良い市場洞察を得ることができ、トレンドデータに関する市場洞察を表示する機会がより簡単になり、リスクを取り除き、収益を強化するより正確な決定を下すことができます。 機械学習、ディープラーニング、会話型AIアプリは、今後4〜5年で企業の売上を新たな高みへと押し上げることが期待されています。 これらのテクノロジーへの投資は、今後大きなメリットを享受するでしょう。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
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