AI Cloud for

Banking

DataRobot AI Cloud for Banking は、不正の検出と防止、顧客維持、信用リスク管理など、今日の銀行業界が直面している課題と機会に対応します。

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銀行における AI

顧客や取引先とのやり取りがデジタル化され、パーソナライズされる中で、銀行業界はますます巧妙化する脅威に直面しています。利益率からマーケティングなどあらゆるレベルで、リスク管理が銀行の成功への道のりに影響を及ぼしているのです。AI Cloud for Banking は、こうした複雑な課題を克服するために欠かせない次世代のテクノロジーです。

データサイエンティストの情報とデータ検索のグラフ
不正の検出と阻止

早期に不正を検出することで、金銭面での損失を減らし、顧客を金銭的な被害から守ります。

マーケティングプロモーションのメガホン
カスタマーマーケティングと顧客獲得

見込み客に優先順位を付けて顧客への転換を促すために、より関連性が高く、パーソナライズされた選択肢を提供します。

「いいね!」の親指
顧客満足度と顧客維持

顧客関係の正常性を監視し、データに基づいたインサイトを活用して、顧客の解約(英語)を予測します。

信頼、手と歯車、プロセス
信用リスク管理

従来の銀行がリスクの高さを理由に避けてきた市場で、AI ドリブンな戦略を活用して利益を生み出します。

オンデマンドウェビナー

金融業界のお客様向け

成功事例から学ぶAI導入成功に必要な戦略的アプローチ

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DataRobot で未来を拓く銀行業界のお客様

AI Cloud for Banking で業界を変革する方法をご覧ください

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競争力を維持し、進化を続ける脅威から自社と顧客を守るために、銀行が求める AI Cloud

銀行業界は、顧客に最高水準のサービスと保護を提供するプロセスがかつてないほど複雑化しているという独自の課題に直面しています。AI Cloud は、銀行業界が抱える最も重要な課題を解決する新しいモデルを提供します。

銀行業界での AI のその他のユースケースを確認する

  • 不正

    2020 年には、米連邦取引委員会に報告された詐欺事件による経済的損失が、総額 33 億ドル(FTC)に達しました。時代遅れのルールベースのシステムや高価で仕組みのよくわからないベンダー製品を使って不正行為に対処しても、銀行が不正取引にさらされるリスクがなくなることはありません。

  • カスタマーリレーションシップ

    銀行は、新規顧客の獲得に膨大な時間と費用をつぎ込んでいます。しかし、このような関係を十分に活用できている例は多くありません。新たなローンの申し込みにせよ、財務関連のアドバイスにせよ、銀行が顧客と取引している金額は、その顧客が所有する金融資産の 10 ~ 20% に過ぎません(PWC)。また、見込み客を顧客に転換できたとしても、口座開設プロセスの遅延率が 15% に達することがあります。

  • セキュリティ

    金融機関はサイバー攻撃の標的にされる可能性が他の企業より約 300 倍高く、こうした攻撃やその余波への対応が、他のどのセクターよりも高いコストを銀行やウェルスマネージャーにもたらしています(​BCG)。

  • 解約率

    銀行の数は 2016 年から減少しています(​FDIC​)。しかし同時に、特に融資や決済の分野で、新興のフィンテック企業が驚異的なスピードで成長しています。フィンテック企業が、顧客中心のユーザーエクスペリエンスとデータを駆使したビジネスの最適化で市場シェアを伸ばす中、すべての組織が顧客に満足感を与えてロイヤルティの高い顧客を維持することを余儀なくされています(​DataRobot)。

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AI Cloud for Banking のデモ: 債務不履行の可能性を予測する 

債務不履行になる可能性がある利用者を予測したり、リスク情報を活用して事前に介入したりするなど、AI Cloud for Banking を使って信用リスク管理の課題を解決する方法をご紹介します。

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