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金融機関でのAI活用、パイロットから実用化へ(下)

2019/06/07

Lucas Mearian Computerworld

 金融業界はAIの活用に巨額の資金を投じつつある。AIシステムへの支出額の見通しを産業分野別で見た場合、銀行が2019年にAIに投じる額は56億ドルで、小売に次ぐ第2位となっている。

前回から続く)

法令遵守の自動化

Credit: Thinkstock

 詐欺防止、マネーロンダリング防止、本人確認に関する法令は、調査や確認へのAI導入を企業に促す要因の1つとなっている。社内外の情報を調べ上げ、顧客や潜在顧客の状況をより綿密に明らかにするための技術が求められている。

 例えば、銀行のサイトに顧客がログインする時に、AIスクリプトが顧客のレコードを探して、法令遵守のために必要なデータで不足しているものを特定し、その銀行のリレーションシップマネージャーにメールで通知したうえで、その後顧客から得た情報に基づいてデータを更新する。これを、個人と法人のどちらの顧客に対しても行う。

 Rajan氏によると、現状では、不足している顧客データを見つける作業に人手で対応して本人確認などの法令を満たす場合、新たな法人顧客の受け入れに6週間かかる場合もあるが、AIと機械学習を活用することで数日に短縮できる。

 「対象となる人を調査して問題がないことを確認するプロセス自体は、極めて明確に定められている。時間がかかるのは、社内外の多種多様なデータソースからデータを集めて取りまとめる部分にあるのが普通だ」

 顧客の受け入れを効率的に管理するために、AI技術を利用したさまざまな機能が使われており、顧客に合わせた直感的な流れの質問を提示すると共に、意向や好みに関する情報も得て、今後の商品の提供に生かすことができるとRajan氏は言う。

 「金融サービス企業の多くは、自律的に成長する中で、複数のシステムを取り入れてきた。すべてのシステムのデータを顧客向けに素早くまとめ上げるには、とてつもない労力がかかる」

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