金融市場

金融市場は、他には類を見ない変革の真っ只中にあります。たとえば、市場の完全なデジタル化、既存概念を打ち砕くテクノロジー、手数料の削減、顧客のスイッチングコストの低下など、きわめて大きな課題に直面しています。一方で、絶好のチャンスにも恵まれていると言えます。その多くは、偏在するデータの集約、高速処理、エンタープライズ AI を構成する高度なテクノロジーによりもたらされています。

エンタープライズ AI が金融市場革命をどのように推進しているかをご確認ください。

AI と金融市場

金融市場では成長と運用効率の向上を目指してデジタル化と変革に取り組んでおり、積極的にイノベーションと差別化を進めながら、資産のシェア確保を競い、次世代の顧客体験を創出しています。AI を利用した取引や詐欺の検出から株式市場での機械学習の活用まで、人工知能によって企業は運営のあり方を見直すことができます。取引に機械学習を使用する企業は、このような取り組みを加速し、独自のデータを活用して収益を増加させることで、競争力をつけるだけでなく成功を収めることができます。

顧客の期待を上回る

  • 顧客減少リスクの特定
  • 生涯価値が最も高い顧客の保持
  • 適切な製品提供の予測(クロスセル/アップセル戦略)
  • 新規顧客獲得に関する戦略の最適化
  • 顧客との関係を深める
  • 自社商品のシェア拡大

リスクエクスポージャー

  • 格付けと見通しに対するリスクの予測
  • 誤検知を抑えながら、マネーロンダリング対策に関する不審な活動を特定
  • アカウントの乗っ取りおよび通信詐欺の検出と防止
  • 取引と通信の監視
  • サイバー脅威の検出と防止

運用効率の向上

  • チャネルの有効性の把握
  • 顧客の収益性の予測
  • 資産配分モデリング
  • 資金純増の予測
  • 手続きのミスや誤りの修正による中間コストおよび管理業務のコストを削減
  • 取引の実行および取引手順を最適化して取引コストを削減
  • 顧客の期待を上回る
    • 顧客減少リスクの特定
    • 生涯価値が最も高い顧客の保持
    • 適切な製品提供の予測(クロスセル/アップセル戦略)
    • 新規顧客獲得に関する戦略の最適化
    • 顧客との関係を深める
    • 自社商品のシェア拡大
  • リスクエクスポージャー
    • 格付けと見通しに対するリスクの予測
    • 誤検知を抑えながら、マネーロンダリング対策に関する不審な活動を特定
    • アカウントの乗っ取りおよび通信詐欺の検出と防止
    • 取引と通信の監視
    • サイバー脅威の検出と防止
  • 運用効率の向上
    • チャネルの有効性の把握
    • 顧客の収益性の予測
    • 資産配分モデリング
    • 資金純増の予測
    • 手続きのミスや誤りの修正による中間コストおよび管理業務のコストを削減
    • 取引の実行および取引手順を最適化して取引コストを削減

金融市場での活用テーマ

金融市場において、AI は多岐にわたり導入されています。金融市場の調査会社や投資会社の組織がより迅速で適切な意思決定を下せるように、数多くの機械学習の自動化を導入した活用テーマがあります。

  • 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。

DataRobot でできること:

  • 事業部門および部門のトップ
    データサイエンスに詳しい人材がいなくても、AI を利用すれば会社にすでにあるデータを有効活用できます。データサイエンスの正式なトレーニングを受けていないデータアナリストやビジネスアナリストが、高度な AI モデルを構築およびデプロイし、ビジネスの価値を高めます。
  • チーフ・データ・オフィサー
    AI により、既存のデータサイエンスチームの生産性を最適化します。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れば、データサイエンティストは要件定義書作成から解放されます。DataRobot プラットフォームには、企業にとって最適なモデルを見つけて、ソリューションの市場投入までの時間を短縮し、簡単にデプロイできる製品が用意されています。
  • データサイエンティスト
    分析依頼が山積みならば、DataRobot にお任せください。DataRobot プラットフォームでは低リスクのモデルを一貫して取り入れるため、時間に余裕が生まれ、最も大きな利益をもたらすプロジェクトに専念できます。AI を使用して一度に複数のモデルを構築すれば、すべてのモデルをテスト、比較するのにかかる時間を短縮し、労力を削減できます。これによりモデルの粒度が高まり、精度が増します。
  • チーフ・インフォメーション・オフィサー
    ほとんどの企業には豊富なデータがありますが、そのデータをインサイトに変えられる分析スタッフが不足しています。DataRobot なら、データサイエンスを民主化し、業績を向上できます。データによってデータインフラストラクチャへの投資を収益化するのに役立つビジネスチャンスと改善点が明らかになるからです。
  • チーフ・テクノロジー・オフィサー
    リスクの低い DataRobot のモデルデプロイ製品(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)を使用すると、エンタープライズ AI ベースのソリューションを迅速に市場へ投入できます。
  • DataRobot は、素早く価値を提供し、優れた ROI を実現することで、その存在感を示しています。
    Beaumont Vance
    Beaumont Vance 氏

    TD Ameritrade 社 Head of Enterprise Analytics

    今すぐ AI ドリブンな組織になりましょう。