銀行

今日の銀行は、フィンテックの急速な進展に伴い、環境変化への機動的対応が求められています。専門知識と大量のデータを保有する大規模な銀行は、有効に人工知能(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、イノベーションにつなげていくことが可能です。

AI と銀行

銀行は顧客を理解してニーズを察知し、ソリューションを用意してくれる存在である、ということを企業も個人も期待しています。銀行は、このようなソリューションをあらゆるチャネルでシームレスに提供し、場所を問わずにあらゆるデバイスを使ってアクセスできる利便性を提供しなければなりません。既存の顧客との関係を深めながら、新しい市場で新規顧客を開拓し、ただチャンスを待っているのではなく、ビジネスチャンスを求めて果敢に競争に挑む必要があります。このような目標を達成するには、AI の力を借りて、銀行が保有する顧客情報やニーズの変化、チャネルの志向といったデータを活用する必要があります。

顧客体験

顧客体験

  • 顧客が求める商品やサービスを特定
  • 顧客との関係強化
  • 顧客のニーズを予測し、新たなニーズをすばやくキャッチ
  • ターゲットへの正確な提案
  • 必要なときに必要なサポートを顧客に提供
  • 分析により顧客の価格感受性と価格選好を把握
貸し付け

貸し付け

  • より精度の高い与信モデルの構築
  • 最適なリスク調整後リターンによるビジネスの発掘と獲得
  • ポートフォリオの積極的な運用
  • 優れた分析を利用し、小規模企業向けの与信でトップの地位を確保
  • 財務上の悩みを抱える顧客への積極的なアプローチ
  • 損失をより正確に予測
金融市場

金融市場

  • 手続きのミスや誤りの修正から生じる中間コストおよび管理業務のコストを削減
  • 価格設定の改善と最良のビジネスチャンスの獲得
  • 取引の実行および取引手順の最適化
  • 投資機会と投資家のマッチング
  • 調査レポートを適切な顧客に提供

銀行での事例

AI と機械学習のアプリケーションが、銀行のさまざまな業務や事業分野で数多く使用されています。銀行は、規模の大小に関係なく、機械学習自動化プラットフォームを利用することで、収益の拡大や優れた顧客体験による差別化、運営コストの削減、品質向上、リスク管理の効果と効率の改善を実現できます。
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与信

与信の世界で成果を得るには、優れたモデルが必要です。銀行では機械学習を使用して、債務不履行のリスクや損失の深刻度を査定したり、損失の予測を行うための優れたモデルを構築しています。そして、これらのモデルを使用して、リスクの値付けや与信承認、ポートフォリオ管理の業務を改善します。自動機械学習により粒度の高いモデルを構築すると、それらのモデルが離散母集団における微妙な差違を学習することにより、クレジットスコアリングの精度が上がります。

金融犯罪

金融犯罪、特にマネーロンダリングや詐欺との戦いは、これまで以上に大きな課題であり、犯罪者の手口が巧妙になるにつれ、その対策はますます困難になっています。銀行は、機械学習を使って調査結果や詐欺の損失を継続的に学習し、モデルをトレーニングして疑わしい活動を正確に検出したり、リアルタイムで詐偽を発見・防止しています。さらに、これらのモデルは時間の経過とともに、徐々に賢くなります。

顧客体験

顧客が銀行に期待することは、顧客がどのような人物で、何を必要とし、それがいつ必要なのかを理解することです。銀行は、同じような状況にある顧客のデータを集め、機械学習を活用して顧客のニーズを予測しています。一部の銀行では、新たなニーズの発生を示唆するようなイベントトリガを特定する活動も行っています。また、顧客離れの最大のリスクである顧客の苦情を学習して、事前に対応策を講じている銀行や、支店や相談窓口での問い合わせ件数を予測する機能を構築し、スタッフを適切に配置している銀行もあります。

マーケティング

銀行は機械学習を使用して、利益を得られそうな見込み客を予測して、リードと紹介の優先順位付けを行っています。また、顧客をよく知ることで、デジタル広告には欠かせないターゲットを絞った商品提案を実現しています。この他にも、高度な分析を行って顧客の価格感受性を予測したり、バリュープロポジションの調整やプライスボリュームの弾力性を評価しています。

現金管理

銀行では、現金管理を改善するために、機械学習を使用してローンの新たな需要、繰上返済の速さ、ATMに必要な現金を予測しています。また、現金の流入と流出に関する履歴データを利用して、現金の流れを予測するモデルを構築しています。これにより、銀行は必要な時と場所に、必要な額の現金を確保し、余剰現金のリターンを最大化することができます。

グローバルマーケット

金融市場では、トレーダーは過去の取引コスト分析(TCA)と実行データを使用してモデルを構築し、注文手順と取引実行戦略を最適化できます。こういったモデルを使って、無数にあるアルゴリズム取引の潜在的なアプローチ、場所、取引先が持つ相対的なメリットを評価します。これらはトレーダーの意思決定を助け、市場への影響とコストを最小限に抑えながら、トレーダーの最良執行要件への準拠を確保して記録します。

DataRobot による銀行のサポート:

チーフ・データ・オフィサー

データサイエンスチームの生産性を向上
機械学習自動化プラットフォームを使用すれば、小規模なデータサイエンスチームでも大規模なデータサイエンスチームと同様の生産性を生み出せます。DataRobot で最適なモデルを発見し、DataRobot のシンプルなデプロイオプションを使用すれば、そのモデルをいち早く市場に投入できます。また、DataRobot の自動モデルリスク管理およびモデル検証テンプレートを使用することで、データサイエンティストを書類の作成業務から解放できます。

事業および部門のトップ

データサイエンスに関する知識が浅くても、AI と機械学習の活用が可能
すでにある銀行のデータに潜む深い専門知識を活用します。データサイエンスのトレーニングを正式に受けていないビジネスアナリストやデータアナリストでも、高度なモデルを構築して使用できます。

最高技術責任者

AI および機械学習ベースのソリューションを迅速に市場へ投入
コード生成、Spark へのデプロイ、API ベースのデプロイ機能など、リスクの低い DataRobot のモデルデプロイオプションを使用して、より迅速にモデルを実稼動できます。

チーフ・データ・サイエンティスト

分析要求におけるバックログの排除
DataRobot によって各状況に最適なモデルを提案できるため、すべてのモデルを試して比較する時間と労力を節約できます。機械学習自動化プラットフォームをを使用して、1 つのモデルを構築すると同時に複数のモデルが構築できます。これによりモデルの粒度が高まり、精度が増します。低リスクのモデルは最初から最後まで DataRobot に処理させることで、リターン(またはリスク)の大きいモデルに人材を注ぎ込むことができます。

チーフ・インフォメーション・オフィサー

データインフラストラクチャへの投資を収益化
データ不足がボトルネックだった時代は終わり、現在の銀行は豊富なデータをインサイトに変えられる分析スタッフの不足に悩んでいます。DataRobot でデータサイエンスを民主化すると、データによってビジネスチャンスと改善点が明らかになり、業績も向上させることができます。

 

お客様のコメント:

  • "DataRobot ではモデルにフィードされているデータを理解できるため、得られたデータを何もかもシステムにフィードする必要がなくなります。DataRobot によって私のチームの有用性が高まっています。"

    Deena Narayanaswamy 氏
    Deena Narayanaswamy 氏

    Head of Data Insights, Avant

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