銀行業界における AI の最大の可能性

"AI は銀行にとって勝敗を分ける要素になりつつあります。しかし、成功は AI を提供する能力ではなく、AI を統合する能力にかかっています。見てみましょう。

収益に占める割合としては、銀行業が生成 AI の影響を最も大きく受けると予測されており、付加価値は年間 2,000 億ドルから 3,400 億ドルと計算されています (出典: マッキンゼー)。

しかし、なぜこれほどまでに影響力が強いのでしょうか？

その主な理由の 1 つは、人工知能の急激な普及により、銀行業務の変革の速度が飛躍的に高まっているためです。

だからといって、AI によって変革が始まった、あるいは AI によって変革が始まったというわけではありません。それどころか、過去 10 年から 15 年の間に、銀行業はすでに、フィンテック革命とより機敏で革新的なテクノロジーの台頭を受けて、人間ベースの人間関係第一の業界から、より自動化されたテクノロジー主導型のビジネスへの変革の最中にありました。競合他社。

しかし、AI は現在、次の 2 つのことを実行します。

スピード、成果、影響という 3 つの側面において、移行を新たなレベルに引き上げます。
これは、現代の FS における最大の課題の 1 つである AI とデータの組み合わせを加速させ、マスとカスタマイズという本質的に相反する 2 つの力を同じ屋根の下にもたらします。言い換えれば、AI はハイパーパーソナライゼーションを達成するための信頼できる答えを見つけたようです。

デロイトは最近のレポートで、コスト効率と収益増加の両方においてこれがどのように行われるかについて現実的な例を示しています。

コスト効率:

全体的な従業員の加速効率: 総人件費の 0 ～ 15%
IT の開発とメンテナンスの加速: IT スタッフのコストの 10 ～ 20%
信用リスク評価の改善により、減損費用が 10 ～ 15% 削減される
FinCrime/詐欺検出の改善により、訴訟/賠償請求と詐欺による損失を削減

収入の増加:

次世代市場分析/予測取引アルゴリズム: 取引収入が 5 ～ 7% 増加
顧客維持率の向上: 手数料と手数料が 1 ～ 2% 増加
ハイパーパーソナライズされたマーケティングによる顧客獲得の向上: 金利収入、手数料およびコミッションによる 5 ～ 10% の増加
信用リスク評価に基づいてカスタマイズされたローン価格設定: 純金利収入が 2 ～ 3% 増加

これらの推定効果に関する興奮にもかかわらず、成功は簡単に達成できるものではありません。それは、銀行が AI を日常業務にシームレスに統合できるかどうかにかかっています。

今後、AI は銀行のバリューチェーンのシナリオやユースケースの多くを書き換えることになるでしょう。それは必ずしもすべてが異なることを意味するわけではありませんが、ほとんどの機能はバックエンドとフロントエンドの両方に及ぶ影響で強化されることは間違いありません。リソースが限られていることを考えると、主な課題の 1 つは、焦点を当てるべきリソースを特定する方法です。戦略、潜在的な影響力、既存のスキルセットとの適合などの要素が選択プロセスの指針となるはずです。

Kriaris によるゲスト投稿"

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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