AIが金融業界にもたらす変化とは？ 9つのAI＋金融の活用事例

　　

　　人工知能（AI）は金融セクターを変革し、銀行、金融機関、投資家の運営方法を画期的に変えている。以下は、金融業界でのAI活用の9つの事例であり、業界がどのように変わっているかを示すものだ。

　　詐欺の検出

　　AIアルゴリズムは、取引をリアルタイムで分析し、詐欺行為を示す異常なパターンを検出し、銀行に適切な対策を講じるよう警告することができる。AIを使った詐欺検出の例として、PayPalの詐欺検出システムがある。PayPalは、機械学習アルゴリズムとルールベースのシステムを使用してリアルタイムの取引を監視し、潜在的な詐欺行為を特定する。

　　このシステムは、ユーザーの位置情報、取引履歴、デバイス情報などのデータポイントを調べ、詐欺行為を示唆する異常やパターンを特定する。この技術により、PayPalの詐欺調査チームに、潜在的な詐欺取引について調査するよう通知するか、取引をブロックすることができる。このAIによる解決策のおかげで、ネットワーク上の詐欺取引の量が大幅に減少し、PayPalの利用がより安全かつ安心できるものになっている。

　　顧客サービス

　　AI搭載のチャットボットは、個別の金融アドバイスを提供し、顧客の質問に答え、新しいアカウントの開設や顧客情報の更新などのルーチンタスクを自動化することができる。

　　マスターカードのチャットボット「KAI」は、顧客サポートでAIが使用されている例であり、アカウントの問い合わせ、取引履歴、支出の追跡をクライアントが行うのを助ける。KAIは、機械学習アルゴリズムと自然言語処理を使用して、SMS、WhatsApp、Messengerなどのさまざまなチャネルで消費者にカスタマイズされた支援や金融インサイトを提供する。

　　brandchannel: Mastercard Grows Its Brand with New Personal Finance Chatbot KAI

　　— Muzaffaruddin Alvi (@Muzaffar69) October 25, 2016

　　アルゴリズム取引

　　AIは過去および現在の市場動向を正確に評価し、パターンを見つけ、未来の価格を予測することができる。AIアルゴリズムは、プログラムされたルールと条件を使用してリアルタイムで取引を実行し、投資戦略を最適化し、リターンを最大化することができる。

　　この技術を活用することで、金融機関や投資家は、データに基づいた意思決定を行い、競争の激しい取引の世界で優位に立つことができる。

　　リスク管理

　　複雑な金融データを分析することで、AIは潜在的なリスクを特定し、将来のシナリオを予測し、銀行や金融機関が決定を下すのに役立つ貴重な洞察を提供することができる。

　　AIを用いたリスク管理の例として、ブラックロックのAladdinプラットフォームがある。Aladdinプラットフォームは、AIと機械学習アルゴリズムを組み合わせて、膨大な金融データを分析し、リスクや機会を特定し、投資マネージャーにリアルタイムのインサイトを提供する。

　　Meet BlackRocks all-knowing AI, ALLADIN.

　　— Hum₿le Warrior ⚔️ (@HumbleBitcoiner) August 11, 2022

　　市場の変動性、信用リスク、流動性リスクなどの要素を調べることで、Aladdinプラットフォームは投資マネージャーがリスクを監視・管理するのを助ける。Aladdinのリスク管理機能のおかげで、投資マネージャーは投資戦略を向上させ、データに基づいた意思決定を行うことができ、損失のリスクを低減させ、リターンを向上させることができる。

　　ポートフォリオ管理

　　AIは大量の金融データを分析し、投資トレンド、リスク、および機会に関する洞察を提供し、投資家が情報に基づいた決定を下すのに役立つ。AIを使ったポートフォリオ管理の例として、Wealthfrontというロボアドバイザーがあり、クライアントの投資ポートフォリオをAIアルゴリズムで管理している。

　　Wealthfrontは、クラシックなポートフォリオ理論とAIを組み合わせて、クライアントの目標、リスク許容度、財務状況に基づいてカスタマイズされた投資ポートフォリオを作成する。市場状況やクライアントの目標が変わると、プラットフォームはポートフォリオを自動的に再調整し、パフォーマンスを継続的に監視する。AIによるポートフォリオ管理のおかげで、多くの投資家がWealthfrontを魅力的な選択肢として利用しており、カスタマイズされた最適な投資プランが提供されている。

　　信用スコアリング

　　AIアルゴリズムは、信用履歴、財務諸表、その他のデータを分析して正確な信用スコアを提供し、貸し手がより良い貸し出し決定を下すことができる。例えば、ZestFinanceのZest Automated Machine Learning（ZAML）プラットフォームは、AIを使用して信用リスク要因を分析し、より正確な信用スコアを提供して貸し出し決定を改善し、デフォルトのリスクを減らしている。

　　個人向け金融アドバイス

　　AI搭載のロボアドバイザーは、クライアントの財務状況、目標、リスク許容度に基づいて個別の金融アドバイスや投資戦略を提供することができる。例えば、バンク・オブ・アメリカのAIチャットボットであるEricaは、個別の金融アドバイスを提供し、顧客の質問に答え、ルーチンタスクを自動化することができる。

　　The financial arena is an excellent fit for chatbots and other AI applications. One example: Bank of Americas Erica, a chatbot that provides customer service online by responding to basic inquiries.

　　— Sebastien Le Corff (@twittseblec) April 25, 2018

　　保険のアンダーライティング

　　AIは、人口統計情報、健康記録、運転履歴などのデータポイントを分析し、正確な保険のアンダーライティングを提供することができる（アンダーライティングとは保険会社がリスクを評価し、適切な保険料を決定し、保険契約を決定するプロセスのことだ）。例えば、AIを活用したインシュアテック企業であるLemonadeは、保険市場での正確さを向上させ、詐欺を減らすために、AIアルゴリズムを使用して保険請求を評価し、保険契約のアンダーライティングをしている。

　　規制・コンプライアンス

　　AIは、取引を分析し、詐欺を検出し、顧客の本人確認（KYC）およびマネーロンダリング対策（AML）規制の順守を確保することにより、金融機関が複雑な規制に準拠するのを助けることができる。

　　例えば、ComplyAdvantageは、AIと機械学習アルゴリズムを使用して金融取引を監視し、潜在的なマネーロンダリング活動を特定することで、企業が法的義務を遵守し、罰金を回避するのに役立っている。