AIとその前身はフィンテックには新しいものではない

人工知能とロボティクスは、金融サービスにおいて新しいものではない。

金融サービスにおける人工知能とロボティクスは新しいものではない。ほとんどの業界よりも、金融サービス、特に決済は、取引を自動化し、加速させるために、長年にわたってマシンに頼ってきた。取引の認可、信用審査、不正検知、デジタルID、自動決済などは、日常の取引をより簡単に、安全に、効果的に行うための、マシン駆動のイノベーションの例である。過去数十年の技術の旅を認識しながらも、AIが今、フィンテックを人間依存から超えて推進していることは明らかである。たとえば、不正管理モデル/マシンは、人間による回帰やルールベースのモデルではなく、自己学習型LLM（Large Language Model）になっている。

以下は、今日のフィンテック業界で、機械/AI駆動の意思決定とロボティクスの使用が確立されている例である：

🔹 信用判断: 信用スコアリングと予測モデル、たとえばFICOが提供するものは、長年にわたって存在し、常に進化し改善している。従来、数日かかっていた審査プロセスは、現在はリアルタイムで行われている。従来のスコアリングアルゴリズムは、一般的に、申込データと信用局データに基づいて回帰トレーニングされているが、AI（機械学習）ベースの審査モデルは、より広範で包括的なデータ入力に基づいて、インクリメンタルな貸し出し機会を見つける。

🔹 取引判断: 決済には、すべて、支払者と受取人による取引の受け入れまたは拒否の決定が含まれる。カード認可は、著名な例である。電子決済を提示すると、マシンがこれらの決定を行い、長年にわたって行ってきた。プロセッサ（商人と銀行）とネットワークは、潜在的な不正をバランスさせながら、コンバージョンを最適化するためにAIモデルを展開している。

🔹 不正防止とID検証: 良い取引判断を行う上で、重要な、マシンは今日、デジタルIDを認識し、検証して、悪意のある行為者を避ける。決済不正検知は、AIの最も明らかな例の1つである。並行して、デジタルIDと、IDを検証するために使用される技術は、継続的に生まれてきている。

🔹 自動サービス: 金融サービスへのサービスは、2010年代中頃/後半にチャットボットが登場して以来、多くの年月を経て、マシンベースの自動化に移行してきた。セルフサービス、リアルタイム通知、チャットボット、パーソナライズされたWebまたはアプリのユーザーエクスペリエンスは、反対側に人間が必要なくてもサービスを行うことができる技術である。

🔹 オーケストレーションとスマートルーティング: マシンは、現在、チェックアウト体験を改善し、決済リクエストが複雑な決済のバリューチェーンを通過するときに最適化されるように働いている。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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