金融市場

Financial Markets are at a unique place and time in their evolution. They are faced with some of the biggest challenges in their history: full digitization of markets, technology-driven disruption, fee compression, and lower client switching costs, to name just a few. At the same time, they are embracing some of their biggest opportunities, many made possible by technology: the convergence of data ubiquity, high-speed processing, and the advanced technologies that comprise enterprise AI.

Discover how enterprise AI is driving the Financial Markets revolution.

AI と金融市場

As Financial Market firms work to digitize and transform for growth and operational efficiencies, they are aggressively innovating and differentiating, as they compete to secure a larger share of assets and create a next generation client experience. From AI trading to AI fraud detection to the benefits of a machine learning stock market— artificial intelligence helps firms to reimagine their operations. By accelerating initiatives, leveraging their own data, and delivering bottom-line results, companies using machine learning for trading cannot just compete, but win.

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

The opportunity to apply AI across financial markets is expansive. There are thousands of applications for automated machine learning to help ensure that financial market research and investment firms are empowered to make faster and better decisions.

  • 資産管理

    Optimizing your portfolio is critical to your firm’s success. By deploying the right predictive models, fund managers can anticipate changes in cash position impacting liquidity. As these models improve over time, your portfolio’s performance becomes a competitive differentiator.

  • マーケティングとクロスセル

    Customized marketing campaigns increase ROI and improve response rates. Machine learning models identify the clients most likely to respond, along with the best offers and the best prospects. Deliver higher success rates with new customer acquisition and cross-sell and upsell programs.

  • 詐欺と金融犯罪

    Fighting financial crime by identifying suspicious activity is critical, especially as criminals get more sophisticated in their tactics. It also enables investigations to take place before losses are posted. Using machine learning, your firm can learn from investigational findings and incurred losses to accurately detect activities like account takeovers or wire fraud, while maintaining effective trade and communication surveillance.

  • 顧客減少の管理

    Clients expect their firm to provide superior customer service. With AI, firms can identify clients at high risk of attrition by learning from examples of clients that have closed or moved accounts in the past. Preemptive client engagement can uncover issues that drive both dissatisfaction and churn.

  • 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 helps you optimize the productivity of your existing data science team. With DataRobot’s automated model risk management and model validation templates, you can relieve data scientists from documentation requirements. The DataRobot platform gives you simple deployment options that can help you get solutions to market faster by finding the best models for your organization.
  • データサイエンティスト
    You probably have a backlog of analytics requests. DataRobot can help. By taking on low-risk models from start to finish, the DataRobot platform can free up your time to focus on projects with the greatest payoff. Using AI to build many models at once saves you the time and effort of testing and comparing every model — increasing precision and giving you more model granularity.
  • 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
    Using DataRobot’s low-risk model deployment options, such as code generation, deployment to Spark, and API-based deployment capability, you can bring enterprise AI-based solutions to market faster.
  • 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


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