銀行

今日の銀行は、大規模な金融機関よりも機敏な多数のフィンテック企業の攻勢を受けています。しかし大規模な銀行は豊富な専門知識と大量のデータを有しており、人工知能(AI)と機械学習を活用してコストを削減し、収益を増加させ、規制により効率的に対応すれば、優位に立つことが可能です。

AI と銀行

参入するフィンテック企業が増加し続けており、すでに競争が激しかった市場がそれ以上に厳しいものとなっています。そのため、銀行は事業の有効性と効率性を改善する方法を模索せざるを得ない状況に追い込まれています。AI は、現在の従業員とすでに収集しているデータを利用しつつ銀行が利益を改善できるようサポートします。

収益の増加

収益の増加

  • 顧客選択の最適化
  • 顧客との関係強化
  • 新規顧客のターゲティングの絞り込み
  • AI による新しい製品とサービス
  • 既存の製品とサービスを利用した新しいビジネスモデル
  • 顧客満足度の向上
効率性の向上

効率性の向上

  • 非効率的な融資承認プロセスの最適化
  • 関心を持つ投資家のみに市場調査資料を送付
  • コールセンター業務の最適化
  • より安価で迅速にモデルを構築してデプロイ
  • 不要な AML 調査の削減
リスクの低減

リスクの低減

  • 顧客確認(KYC)プログラムの改善
  • 損失をより正確に予測
  • シナリオテストとストレステストの強化
  • モデルリスク管理の効率化
  • 不正行為の検出と予防を改善
  • サイバーセキュリティ関連の検出と予防を強化

銀行でのユースケース

銀行は機械学習を使用して競争上の優位を獲得し、コストを削減し、効率性を向上させることにより、売上と利益を増加させています。また、データに基づく意思決定を行って収益性を向上させることができるように、リスク分析や不正行為の検出からマーケティングまで、事業の全領域を最適化しています。すべてのユースケースを確認する

リスク

AI は、信用リスク、市場リスク、モデルリスク、規制リスクなどのさまざまな種類のリスクへのリスクチームによる対応をサポートします。AI をマネーロンダリング対策(AML)、顧客確認(KYC)、不正行為の検出と防止、モデルリスク管理、信用リスク予測などに適用することで、最高リスク管理責任者とリスクチームのリソースを最大限に活用し、リスクからの保護を強化できるように支援します。

ホールセールバンキング

大口銀行や商業銀行は、AI によりクライアントターゲットをより適切に絞り込み、より効率的かつ高い収益率で事業を経営することができます。DataRobot はさまざまな規模の銀行をクライアントとしており、営業や顧客の開拓、信用リスク、価格設定、融資の自動承認および早期警告システムなど、さまざまなユースケースを最適化しています。

財務および資金管理

AI により、銀行は顧客の企業財務担当者により適切な予測を提供することができ、企業財務担当者は流動資産をより効率的に運用することができます。DataRobot を使用すれば、銀行から顧客にスマートな売掛金データ、改善された残高不足(NSF)のアラート、詳細なキャッシュフロー予測を提供することができ、顧客は口座をより効果的に管理することができます。

リテールバンキング

リテールバンクは、AI を活用してターゲットの絞り込み、顧客維持率、業務などを改善し、競合他社より優位に立つことができます。ターゲットを絞り込んだマーケティングやコールセンターの最適化、解約リスクと信用リスクのモデリングなど、DataRobotを多岐にわたって適用することで、競合がますます激化する市場での競争力の維持をサポートします。

不良債権/整理

不良債権チームは、AI を活用して、不良債権を処理するうえで最も効率的かつ効果的な手法を判断できます。資金の優先順位付けと最適配分、回収可能性とコストモデルのための優れた融資評価、債権化と流通市場のためのポートフォリオの評価など、DataRobot は不良債権チームのためのツールとスピードを提供します。

マーチャントサービス

AI は、マーチャントサービス企業が最良の顧客を獲得して維持するためにも利用できます。クレジットカードやマーチャントによる詐欺の優れた検出機能を提供し、ターゲットマーケティングのための見込み客の特定、適切なプレミアム商品と銀行サービスによる関係強化を実現にすることにより、DataRobot は顧客が必要とするサービスをマーチャントサービスプロバイダが提供できるよう支援します。

クレジットカード

顧客の選択から業務およびマーケティングまで、AI は競争の激しいクレジットカード事業のあらゆる側面に対応できます。DataRobot は、顧客の選択と維持、コールセンターの最適化、特典のターゲティングとマーケティング、優れたアプリケーションの提供、不正取引の検出、回収の最適化など、さまざまなクレジットカードサービスとサポートを改善します。ユースケースを開く

住宅金融会社

利率の管理、期限前償還リスク、回収の改善など、AI は住宅金融会社や住宅金融サービスで効率的かつより多くの利益が得られるような運営を支援します。DataRobot の優れた適用事例としては、期限前返済速度と借り換え可能性の予測、支払い遅延の早期警告検知、回収の優先順位付けを実現したことによって、アウトバウンドコール担当者が時間を効果的に使えるようにしたケースが挙げられます。

投資銀行

AI の導入は、投資銀行が適切な企業をターゲティングし、サービスを最適化するための大きなチャンスです。新規顧客の獲得や投資家と機会のマッチングの際に、DataRobot のようなツールを使用すれば投資銀行は業務を効率化してより高い利益を獲得できます。

トレーディングとマーケット

トレーディング事業は運営面で非常に複雑であることが知られています。取引の決済からオーダールーティングまで、処理を効率化すればコストを大きく削減することができます。DataRobot を利用すれば、ミドルオフィスとフロントオフィスは、調査の推奨、bid/ask およびスプレッドの最適化、実行戦略などに AI を適用してメリットを得ることができます。

アセットマネジメントとオルタナティブ投資

スマートオーダールーティングや決済の問題の予測など、業務に関して AI を適用することでトレーディングの効率性を高められるほか、自動の調査分析と集約によって投資家の知見と能力を向上させます。また、アセットマネージャによる M&A の傾向またはレーティング/展望の変化の予測を DataRobot が支援することにより、利益率に大きな影響を与えます。

ウェルスマネジメント

ほとんどのウェルスマネージャにとって顧客維持は大きな課題ですが、AI を使用することによってウェルスマネージャは最適な新規顧客を特定し、顧客の減少の可能性について早い時期に警告を得ることができます。DataRobot は、新規顧客開拓、顧客の減少、関係の強化などの場面で、ウェルスマネージャを支援します。また、DataRobot はウェルスマネージャが独自のロボアドバイザーを開発するためのツールも提供しています。

Message

モデル検証とリスク管理

銀行は、予測モデルを構築、配備、利用することで収益の拡大を望んでいますが、規制への対応と確実なリスク管理を行うには、モデルをデプロイするために莫大なコストと時間がかかります。   DataRobot の自動機械学習は、規制により要求される多くの時間が必要なコンプライアンスプロセスを自動化することにより、防御の第 1 ラインと第 2 ラインの効率性を向上できる点が優れています。コンプライアンス文書や検証用モデルの自動作成など、標準化されたアプローチによってモデルを構築および評価することで、より高品質で安全なモデルをより短時間で構築できるようになります。   自動機械学習によってモデル検証を活用するしくみをご確認ください。

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