金融市場での活用テーマ

• 資産管理

  ポートフォリオの最適化は企業の成功にとって重要です。ファンドマネージャーは適切な予測モデルを導入することで、流動資産に影響するキャッシュポジションの変化を予測できます。こうしたモデルは徐々に改善されていくため、ポートフォリオのパフォーマンスが競争力をもたらす差別化要因となります。

• マーケティングとクロスセル

  マーケティングキャンペーンをカスタマイズすることで、ROI と回答率が向上します。機械学習モデルを活用すれば、回答率の高い顧客を洗い出し、最適なオファーを出すなど、有望な見込み客を把握することができます。新規顧客の獲得とクロスセルおよびアップセルプログラムによって成功率を高めます。

• 詐欺と金融犯罪

  犯罪者の手口は巧妙化しており、不審な行動を特定して金融犯罪と戦うことが重要です。そうすることで、損失を計上する前に調査も行えます。機械学習を使用すれば、調査結果や発生した損失から学習して、取引と通信の監視を効果的に続けながら、アカウントの乗っ取りや通信詐欺などの活動を正確に検出できます。

• 顧客減少の管理

  顧客は、企業が優れたカスタマーサービスを提供することを期待しています。AI を活用すれば、過去に口座を解約または移動した顧客の事例を学習して、リスクの高い顧客を特定できます。早い時期に顧客との信頼関係を築くことで、不満や解約につながる問題を明らかにできます。

• 金融取引

  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、オファー手順と取引実行戦略を最適化できます。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、また、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、トレーダーの規制要件への準拠を確保して記録します。