[Financial Express]先日、この作家は、詐欺師がローンを承認するために偽の土地文書を使用する方法について銀行家と話していました。銀行家は、権力と土地の行為の連鎖は慎重に一致していると述べた。
詐欺行為の蔓延は、20世紀以降、銀行部門の一部であり小包でした。グローバルビジネスの世界が発展するにつれて、詐欺師による手法も変化しました。
2013年にリリースされ、レオナルド・ディカプリオが出演する「ウォール街のオオカミ」は、詐欺を犯し、腐敗を招くことによってトップに立ち上がった株式ブローカーの人生の映画です。この映画は、1999年に株式市場の詐欺に対して有罪を認めた株式仲買人のジョーダンベルフォールによる回顧録に基づいています。
もう1つの最近の詐欺の話は、国営第2位の貸し手であるパンジャーブ国立銀行（PNB）のケースです。それがムンバイの単一の支店で17億7000万ドル相当の詐欺取引を発見したことを最近発表したとき、同銀行は同国の金融部門を驚かせた。ムンバイのPNB職員は、億万長者の宝石商ニラフ・モディとギタンジャリ ゲムス リミテドのマネージングディレクターであるメウルチョクシを含む3人の企業と4人の人々に対して、インドの連邦捜査機関に刑事訴訟を提起28億ルピーの。同銀行は、ムンバイ支店の2人の若手従業員が、認可された与信限度額を設定したり、資金を維持したりすることなく、会社から「引受状」（ルース）を管理するのに役立ったと主張した。これらのLOUは、他のインドの銀行の海外支店から短期クレジットを取得するために使用された、とPNBは述べた。インドの銀行ではこれまでにない最大規模の詐欺行為が、貸し手、特に国営銀行が帳簿上の貸付金の貸付け金1,470億米ドルに乱されたときに明らかになりました。この問題は新たな融資を誘発し、同国の景気回復に打撃を与えました。
おそらく、人工知能を使って詐欺事件を検出し、顧客サービスやその他の銀行業務を管理することができます。
コンピュータサイエンスでは、人工知能（AI）は、マシンインテリジェンスとも呼ばれ、人間や他の動物によって表示される自然な知能とは対照的に、機械によって実証されるインテリジェンスです。コンピュータサイエンスは、AIの研究を「インテリジェントエージェント」の研究として定義し、その環境を認識し、その目標を首尾よく達成する可能性を最大にするような行動をとります。 カプランとヘインラインは、AIを「外部データを正しく解釈し、そのようなデータから学習し、それらの学習を使用して柔軟な適応を通じて特定の目標とタスクを達成するシステムの能力」と定義しました。口語的には、「人工知能」という用語は、「学習」や「問題解決」など、人間が他の人間の心と関連付ける「認知」機能を模倣するときに適用されます。 AIはしばしばアルゴリズムの使用を中心に展開します。アルゴリズムは、機械式コンピュータが実行できる一連の明確な命令です。複雑なアルゴリズムは、他の単純なアルゴリズムの上に構築されることがよくあります。
人為的ミスや詐欺行為は、人工知能（AI）を適用することによって効果的に検出され、適切に管理されます。繁栄している人工知能（AI）の概念のおかげで、会社はより良い方法で彼らの顧客に役立つために彼らの装置をより強力で '知的'にすることができます。 B2BとB2Cの両事業は、その規模と規模に応じてこの革新的な技術を採用し始めています。しかし、銀行セクターにおけるAIの普及は、今日までいくらか制限されています。個別のデータセットと機密データのリスクは、主に銀行システムにおけるAI統合の低迷の原因です。しかし、その後、オンラインバンキングとモバイルバンキングが24時間365日の取引のためのツールとしてますます普及しているので、AIがまもなく詐欺やその他の問題のリスクに対処することを引き継ぐことが期待できます。
デジタルパーソナルアシスタントとチャットボットは、カスタマーサービスとビジネスコミュニケーションに革命をもたらしました。日常的なタスクの実行を支援することから、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供することまで、仮想アシスタントとチャットボットには多くのアプリケーションがあります。モバイルアプリの開発では、サービスを強化するためにAIテクノロジを統合できます。ユーザーのモバイルデバイスからデータを収集した後、AIベースのモバイルバンキングアプリは、機械学習によってデータを処理して関連情報を提供したり、ユーザーを情報のソースにリダイレクトしたりします。
AI関連の機能と統合された銀行業務アプリケーションは、ユーザーの行動に合わせてサービス、オファー、および洞察を表示するのは簡単です。さらに、アプリはユーザーのデータを分析することによってアドバイスとコミュニケーションの部分を処理します。銀行は、AIの進歩をアプリに統合することで、オンラインの資産管理サービスやその他のサービスを提供できます。革命的なAI技術は、データの収集と分析の原則に基づいています。どのAIシステムでも、より優れたデータセットでうまく機能します。 AIベースの機能が豊富なテーラードモバイルバンキングアプリは、学習プロセスを即興し、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させるために、ユーザーのすべての関連する有用なデータを収集できます。データを蓄積して分析した後で、経験をより個人化することができます。また、金融取引に関するデータは、銀行が顧客の支出パターンを理解するのに役立ちます。銀行はそれに応じてカスタマイズされた投資計画を考え出すことができ、また予算編成のために顧客を支援することができる。銀行はデータに基づいて費用と投資をチェックするためのアドバイスに関する通知を送信できます。
現時点では、銀行はサードパーティ製のモジュールを使用し、それをアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）を介してコアバンキングシステムに接続しています。顧客の要求に応じてシームレスなサービスをカスタマイズすることによって、銀行が急速な変化のダイナミクスに適応できるようにするために、オープンソースコードの使用もますます増えています。
ローンを承認する前のリスク評価は非常に複雑で重要なプロセスです。それは正確さと機密性の両方を必要とします。 AIは、見込みのある借り手の関連データを分析することによって、このプロセスを処理し簡素化することができます。 AIは、最新の取引、市場動向、および最新の財務活動に関連するデータを分析して、融資を行う際の潜在的なリスクを特定できます。銀行はまた、AIベースのリスクアセスメントプロセスを使用して、見込み客の行動に関するアイデアを得ることができます。 AIは、ごくわずかな詐欺の確率であっても、識別時のエラーの可能性を最小限に抑えることができます。予測分析はプロセス全体を円滑に管理できます。銀行は安全で迅速な取引を確保する必要があります。 AIは、事前に定義された一連の規則に基づいて取引の不正を検出するように設計されています。また、モバイルアプリは、行動分析に基づいて、顧客のアカウントで疑わしい行動を見つけることができます。たとえば、小規模な取引の履歴がある顧客のアカウントからの大量のオンライン取引では、即座にアラームが発生する可能性があります。予測モデリングを使用すると、疑わしい取引にアプローチし、それに応じて関連当局に指示することができます。
AIは個人データの保護においても重要な役割を果たします。近年のサイバー犯罪の増加に伴い、AIベースの不正検出はそのような試みを防止する手助けになります。したがって、銀行および金融部門にとって、AIはサイバーセキュリティの分野で非常に大きな範囲を占めています。
モバイルアプリ開発サービスは、銀行向けのAI搭載モバイルアプリを開発しながら、詐欺やデータ侵害の問題に対処することができます。 AIには銀行業界に提供する多くの利点があります。 アンドロイドアプリ開発でもiOSアプリ開発でも、AIは銀行業界に革命的な変化をもたらします。
銀行と金融機関は、ユーザーの行動を理解し、アプリを通じてパーソナライズされた経験をすることができます。
マシフル ホック チョウドリーが専務理事
masihul1811@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20190207
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/ai-for-better-management-of-banking-operations-1549463745/?date=07-02-2019
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