コンテンツ
- AIの未来は到着するのに時間がかかる
- AIが現在および近い将来をどのように形成しているか
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- ロボットプロセスオートメーションの採用
- 人件費の削減
- 将来の計画
ソース：Visual Generation / Dreamstime.com
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銀行業界は、最先端の検出を導入し、人間の作業負荷を削減するために、AIおよびデジタル資産を受け入れ始めています。
今日の環境でビジネスのペースとセキュリティの脅威に対応するには、金融機関が効率を改善し、リスクを管理するための革新的なセーフガードを開発する必要があります。人工知能（AI）とデジタル資産の進歩はそれを可能にし、処理時間とコストを削減しながらパフォーマンスを改善します。これらの進歩の一部はすでに使用されていますが、高度化のレベルは、銀行業界が次の10年で非常に異なって設定される程度まで進歩します。
インタビューで、フィンクロスインターナショナルの創業者兼副CEOであるヘンリージェームズは、「初期段階でAIを使用している銀行のヘリコプタービュー」と呼ばれるものについて説明しました。金融市場のリスク管理、データセキュリティ、コンプライアンスの問題など、複数の領域。
「名前を付けてください」と彼は言った、AIは「銀行が直面するほとんどすべてのリスク」に適用できる。また、彼はそのような用途に大きな成長があると考えている。
AIの未来は到着するのに時間がかかる
現在、この分野の専門家は依然として「非常に少なく、非常に高価」であるという事実のため、AIの採用にはいくつかの制限があります。そのため、展開には大きな投資が必要です。このコストは、不確実性とレガシーシステムを手放すことに消極的であるため、この時点で一部の銀行はAIを完全に採用することをstillしています。
彼は、「そのAIの結果と成功と精度がどのようなものになるか、決して確信できない」と説明しました。機械学習の性質は時間とともに進歩することですが、「AIがこれまでに遭遇したことのない新しい脅威とリスク」を考慮に入れる「継続的な改良が必要です」。また、洗練されたAIソリューションの導入は、「古い学校業界を席巻しているソフトウェアのセットアップ。
しかし、将来は柔軟な技術を使用できる人々に属するので、それは道を譲るでしょう。 「今後、テクノロジースタックは柔軟で、他のいくつかのソリューションと統合する必要があると思います」とJames氏は述べています。 「カスタマイズと統合のレベルは、現在使用されているソリューションよりも大幅に柔軟でなければなりません。」
しかし、これが一晩で起こることを期待するべきではありません。 「移行期間は、レガシーシステムからフィンテックおよび人工知能のより広範な使用に移行するのに何年もかかります。」彼は、「次世代の銀行」に到達するには「標準には10年以上かかる」と推定しています。 Fintechの詳細については、What the $＃@！Is Fintech ?!
AIが現在および近い将来をどのように形成しているか
ジェームズはAIの本当の未来がさらに先に到来すると考えていますが、サイバーセキュリティに関する懸念により、銀行は完全に安全ではないことが証明されている2要素認証よりも優れたソリューションを見つけようとしています。 「英数字のパスワードよりも優れています」と彼は言いました、「ハッカーはそれらをバイパスする方法を見つけました。」
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
Fincrossには、デジタル資産に集中している暗号通貨市場向けの取引ツールに焦点を当てたAIイノベーションに積極的に取り組んでいるチームがいます。それらには、詐欺を減らす最先端の技術のための生体認証ARの開発が含まれます。そのソリューションの1つがまもなく発売されます。
数百万人が関与する取引の場合、銀行はアプリを使用して、実際に注文を行っている口座名義人であることを確認する方法を開拓しました。ジェームズは、ユーザーが選択した部屋（自宅であろうとオフィスであろうと）で周囲の様子を示し、銀行に送られる短いビデオを撮ることで機能すると説明しました。その後、取引注文または相当額の引き出しが発生すると、銀行は同じ環境への復帰を要求します。これは、電話で地理位置を特定し、アプリで識別ビデオと照合できるものです。
この追加のステップは、平均的なタイプの資金移動には必要ありませんが、人々は「数百万または数十億ドルの取引に関しては、身を守るためにさらに長さを伸ばすことをいとわない」とジェームズは言いました。
ロボットプロセスオートメーションの採用
銀行はすでにロボットプロセスオートメーション（RPA）を利用しています。その中には、約3年前にコストを削減して運用効率を改善するためにAI機能を活用する方法としてボットの展開を開始したBNY Mellonがあります。 RPAは、Forresterが2年以内に29億ドルに成長すると予測している支出分野であるため、おそらく他の人もそれに続くでしょう。
コスト削減は大幅です。 2017年に、ロイターは、銀行が、人によって行われた手動プロセスからボットによって可能になった自動化への移行の結果として、年間300,000ドルの節約を見積もったと報告しました。効率については、銀行は次の数値を報告しました。
5つのシステムにわたるアカウント閉鎖検証の100％の精度
処理時間の88％の改善
トレードエントリの所要時間を66％改善
失敗した取引の1/4秒のロボットによる調整対人間による5〜10分
このために銀行が採用した技術はBlue Prismです。以下のビデオでは、Blue PrismのCTO兼共同設立者であるDave Mossが、Blue Prism Robotic Automation Software Platformの仕組みを説明しています。
アイデアは、AIを搭載したロボットオートメーションが、人間の介入を必要とした技術の実装に現在存在するギャップを埋めることができるということです。
人件費の削減
その人間の関与の必要性を排除することから自然に続くことは、人間の労働の必要性の損失と人間の仕事の減少です。なぜなら、仕事は彼らなしでより良く、より確実に行われるからです。これは、インドのプネーにあるBNYメロンのオペレーションマネージャーであるSandeep Gawadeがスピンしたものです。
ロボットは信頼性が高く、実行するように設計されたものを提供します。仕事量、欠勤、消耗、ストレス、休暇などの要因による影響はまったくありません。実際、制御された環境でリスクを軽減し、品質を改善します。
彼はまた、ロボットによって行われるより多くの粗野な仕事が人間にとってより興味深い仕事を意味する通常の種類の合理化のいくつかを追加しました：「自動化は意思決定活動に集中するために私たちの人々を解放します。また、面倒な作業も不要になります。データを分析する高度なスキルを持つ人材を採用しています。また、作業時間の30〜40％をローテートタスクに費やすのは残念です。ロボット工学の助けを借りて、私たちは彼らの効率を高め、クライアントとの直接的なやり取りを含む、より生産的な作業に集中できるようにします。」
ただし、作業時間の30％から40％を削減すると、必然的に人員の30％から40％が削減されることを予測するために、高度な分析スキルは必要ありません。これは、ジェームズがAIを活用した未来に対して抱いている大きな関心事です。 「今日のバックオフィスは数千人の従業員にいる可能性があります」と彼は観察しました。 「非常に多くの部分がAIに置き換わります。」（fintechのもう1つの大きな進歩は、モバイルバンキングです。詳細については、モバイルバンキングの影響をご覧ください。）
将来の計画
銀行だけでなく、AIに依存し、人件費に依存しない他の業界でも利用可能な仕事が少なくなるという事実は、持続可能な経済の計画を必要とする1つの大きな問題です。もう1つは、AI自体の規制です。
「金融規制当局は現在、フィンテックのイノベーションに取り組む必要があります」とジェームズは指摘し、AIは「どの銀行の将来にも最大の影響を与える分野」です。AIの規制を整えることは少し地雷原になるように。」
しかし、詐欺に対抗するだけでなく、それを永続させるためにAIを使用することが可能であるため、規制が必要です。彼は、「市場を隠し、操作する方法で設定できる」と説明しました。これは、銀行のコンプライアンス業務、およびAIの使用を採用するすべての業種にとって深刻な脅威です。
ジェームズは、「AIが最大限に活用されると、人間よりも数倍高度になる」という深刻な問題だと強調しています。そして、それはAIの進歩に内在する両刃の剣です。効率を高める力がありますが、悪意のある目的に向けられた場合、またはサポートするよりも多くのジョブを排除した場合にもマイナスの結果をもたらす可能性があります。