近年、人工知能技術が急速に発展し、あらゆる分野に大きな変化をもたらしており、銀行業界も例外ではありません。 Downcodes の編集者が、人工知能が銀行業界をどのように再構築しているか、また世界中の銀行における AI アプリケーションの実践と課題について説明します。収益成長予測から具体的な適用事例まで、AI による銀行業界の変革の鮮明な全体像をご紹介します。
近年、人工知能（AI）技術の急速な発展により、銀行業界は前例のない変革の機会に直面しています。マッキンゼー グローバル インスティテュートの最新レポートによると、生成人工知能 (GenAI) は世界の銀行業界に年間収益を 2,000 億ドルから 3,400 億ドル追加すると予想されており、これは業界収益の 2.8% から 4.7% に相当します。この成長の主な原動力は、生産性の大幅な向上です。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
インドでは、銀行業務における AI アプリケーションが急速に進歩しています。 2023 年、アクセンチュアは、顧客サービスの効率と取引量を向上させる AI の大きな可能性を強調する調査結果を発表しました。 2017 年には DFC 銀行がインド初の AI ベースの顧客アシスタントである Eva と呼ばれるチャットボットを導入しました。 Eva は何百万もの顧客からの問い合わせを同時に処理できるため、銀行のサービス能力と応答速度が大幅に向上します。
2020年、ICICI銀行はその分野をさらに拡大し、Amazon AlexaとGoogleアシスタントを統合したチャットボット「iPal」を開始し、ユーザーは音声コマンドで簡単な銀行取引を行うことができました。このサービスは2021年に終了しましたが、その革新的なスピリットは依然として注目を集めています。 。最近、中国国家銀行 (SBI) も、高度なデータ ウェアハウスとデータ レイクを構築することで政策決定能力と業務効率を向上させることを目的とした AI 主導の戦略を発表しました。 SBI はまた、フィンテック企業やノンバンク金融会社 (NBFC) と協力して、共同融資の革新を推進する予定です。
国際的には、ドイツ銀行は Google Cloud および Nvidia と協力して AI 戦略を積極的に推進しています。同銀行は2023年に、AI分野での競争力を強化するため、AIチャットボットやデータ分析ツールなど複数のアプリケーションを立ち上げる全行計画を立ち上げた。
しかし、AI技術の適用に伴い、セキュリティの問題がますます顕著になってきています。クロール氏の調査によると、経営幹部の67％が金融犯罪の増加を予想しており、57％が第三者仲介業者がリスク要因であると考えている。毎年約 2 兆米ドルが世界中で洗浄されており、銀行はこの課題に対処するために AI テクノロジーに徐々に注目しています。 HSBC を例に挙げると、同銀行は Gu Yun と協力して、AI を通じてマネーロンダリング対策 (AML) 機能を向上させ、疑わしい取引をより効果的に特定し、誤検知を削減しました。
さらに、Infosys Finacle が立ち上げた AI Suite Bank は、AI を迅速に統合してデジタル運用の効率を向上させる強力なツールを提供します。そしてアクシスは、AI 分野へのさらなる投資を行うためにチームを拡大し続けています。
全体として、人工知能は銀行業界の様相を大きく変え、機会だけでなく課題ももたらしています。銀行は AI テクノロジーを積極的に採用していますが、AI 時代でも競争力を維持するには、セキュリティの問題にも注意を払い、メリットとデメリットを慎重に検討する必要があります。将来的には、銀行業界における人工知能の応用はより広範かつ詳細なものになるため、引き続き注目する価値があります。