[Financial Express]銀行や金融機関は人工知能（AI）を後押ししていますが、銀行業界はAIの革命により過去10年間で大きな変化を遂げました。銀行は、革新に多額の投資をしながら、物理的な支店の数を制限しています。スペインの銀行であるサンタンデールは1月23日、英国内の140以上の支店を閉鎖し、1270の雇用を危険にさらすと発表した。 [最初の銀行は12月12日に最新の閉鎖店で4月25日に閉店します。] AIは人々が銀行に完全な自由と安心を与えることを人々が期待する方法を完全に作り直しています。 AIは、ほとんどの銀行家が毎日職場で行っている反復的なタスクに注意を払い、よりクリエイティブなものに焦点を合わせることができます。 AIおよび機械学習（ML）は、銀行の消費者に以下のサービスを提供できます。
個人化された製品：銀行サービスを提供するためにカウンターの後ろに座っている生きている人はすぐに過去のものになるでしょう。高度なAIは、銀行がより人間的な顧客体験を生み出すのに役立ちます。 AIはビッグデータと顧客の洞察を効率的に分析できるため、銀行はより個別化された顧客体験を生み出すことができます。 AIとMLは顧客の支出習慣を追跡することができ、それは予算を効率的に手助けし、消費しすぎると消費者に警告することもできます。
成熟したAIツールは、顧客の支出や収益行動に基づいて消費者の信用度を賢く測定することができます。履歴データ、クレジットポリシー、リスクアペタイト、さまざまなルール、規制、適格基準、および複雑なシナリオなどのデータポイントがマシンに供給されている場合は、膨大な量のデータを分析するだけで、自信を持ってクレジットを決定できます。
また、同じツールでクレジットプランの種類を比較し、顧客に最も適したクレジットプランを提示することができます。つまり、AIの結果は製品/サービス指向よりも顧客指向になります。さらに、AIツールは、次の口座引き落とし、常時注文、または口座残高が一定額を下回ったときに消費者に警告して、消費者が自分の将来の経済を計画できるようにすることもできます。
2.チャットボックス：人々はよく銀行の支店に行ったり、銀行に電話してさまざまな問い合わせをします。運がよければ、彼らは即座に顧客サービス担当者と話す機会を得ます、そうでなければ彼らは彼らと話すのを長く待つことになります。そのような待ちは時間を無駄にするだけでなく退屈です。現在、機械は人間の顧客サービス担当者のように対話するのに十分スマートであり、顧客は即座にそれらにアクセスすることができます。これらの人工知能ベースのコミュニケーションツールはチャットボットと呼ばれ、自然言語で対話することができます。アップルのシリ、アマゾンのアル厳しい、グーグレアシスタントなど、これらのツールは情報を提供したり、ユーザーが指定したタスクを実行したりできます。 AIベースのチャットボットの長所は、人間のインタラクションのパターンを人為的に模倣することによって、自然言語のプロセスをプログラミングすることなく自分で学ぶことができるということです。すべての新しい経験は彼らにとって学習ポイントです。
技術系の顧客にサービスを提供し、人件費を大幅に削減するために、ますます多くの金融機関がチャットボットを導入しています。多くの銀行組織は彼らのチャットボットを人間の代表のような名前でさえ呼びます - バンクオブアメリカは彼らのチャットボットをエリカと呼びます、HSBCはそれをエイミーと呼び、そしてフィンテックユニコーンのリボルットは彼らのリタと呼びます。これらのチャットボットは、残高照会、資金移動などの基本的な質問や注文をスムーズに処理できます。チャットボットは、銀行業界をさまざまな面で支援することができます。
経費削減：チャットボットは現在、世界全体で毎年2000万ドルを節約しており、銀行業界は2022年までに年間80億ドル以上を節約すると考えられています。有料従業員は一度に1人の顧客を処理できますが、チャットボットは一度に無制限の顧客の照会に応答できます。
利用可能な24時間365日：チャットボットは決して眠らない、彼らは常に顧客の質問に答えるか、必要なタスクを実行する準備が整いました。平均すると、顧客はコールセンターに接続されるまで電話で4分間待機しますが、顧客はチャットボットからすぐに応答を受け取ることができます。 ビジネスインサイダーインテリジェンスの調査によると、カスタマーサービスにチャットボットを使用すると、顧客とのコミュニケーションにかかるコストを最大30％削減できます。
素早い問題解決：消費者は単に反応を望んでいるのではなく、行動を望んでいます。ボットは質問に答えることから、より早い解決策のために契約データを評価することに役立ちます。 JPモルガンのボットであるCOINは、複雑な法的契約を非常に高速かつ効率的に数秒で分析することができます。これは、人間の弁護士には36万時間かかります。
3.ロボアドバイザー：ロボアドバイザーは、初心者から上級者まで、投資家にシンプルでインテリジェントな投資オプションを提供するために、人手による介入を一切必要としない自動化されたアルゴリズムベースのポートフォリオ管理ツールです。ロボアドバイスは2020年までに驚異的な1.5兆ドルの資産に達すると予想されています。パイの最大のスライスは、千年ごとのものです。このAIツールは、手頃な価格、透明性、そしてシンプルさから、新規投資家にとって非常に魅力的です。
ポートフォリオ管理におけるこの新しいトレンドは、AIツールが提供する利点を活用して、従来のプレーヤーに最前線のサービスの再構築を余儀なくさせています。 ロボのこのオールインワンの性質は、既存の銀行にとって脅威となります。銀行は戦略的な動きをして、同じプラットフォームからロボアドバイザーを使用した自動投資サービスと支払い、住宅ローン、ローンアドバイスなどの他のサービスを提供することができます。消費者はしばしば同じプロバイダーから投資と銀行サービスを受けることを好む。 ノヴァンタが実施した調査によると、45％の顧客が主要銀行に投資ニーズに応えることを好んでいます。この顧客の要求は、他の新興企業と協力してフィンテック企業と協力していく意思のある幅広い銀行によって、容易に満たすことができます。このタイプのコラボレーションおよびパートナーシップは「プラットフォーム化」として知られています。プラットフォーム化は、既存の銀行がより多くの顧客を獲得し、その業務を拡大するのに役立ちます。
4.詐欺検出：詐欺は人間の文明と同じくらい古いです。技術の進歩は詐欺に取り組むことをより困難にしました。最近の技術は、詐欺師と規制機関の両方で最近使用されています。善良な人々への朗報は、新しいニューラルネットワークが詐欺行為を識別し、詐欺行為が起こる前にそれらを阻止するのを助けることができるということです。
銀行のコンプライアンスコストは年々増加しています。銀行は、詐欺やマネーロンダリングに立ち向かうための十分な保護策を講じています。リスク分類のモデルは変化しています。銀行は通常、業界、業種、規模などで顧客を分類します。この方法では、銀行は過去に機能したいくつかの規則を適用します。しかし、このアプローチの問題点は、これらのセグメントが一貫したトランザクション動作を持つエンティティのグループを一貫して表していないことです。銀行には取引データとともに大量の顧客データがあります。これらのすぐに利用可能なデータを分析することによって、AIは顧客の行動パターンを識別し、顧客の通常の行動パターンの範囲外の取引にフラグを立てることができます。これにより、銀行が従来のシステムから毎日受け取る誤検知の数が大幅に減少します。 マスターカードは、正確な比較のために、さまざまな顧客や取引を最適なクラスターに適合させるAIツールをすでに実装しています。顧客の習慣が変わると、AIツールは自動的に顧客の支出習慣に合わせて自動的に調整し、潜在的な不正取引を見つけます。
大量の公共データと個人データを分析することで、AIツールはさまざまな製品、ビジネスモデルなどで発生する複雑な詐欺パターンや複雑な犯罪行為を簡単に識別できます。ツールが不正を検出した場合は、詳細を確認するために人事コンプライアンス担当者と連絡を取ることができます。または、ツールは規制機関に疑わしい活動報告（SAR）を自動的に送信することができます。
スタチスタのデータによると、2018年のスマートフォンの市場シェアは83％で、全国統計局による調査によると、英国の人口の69％が同じ年にインターネットバンキングを利用していました。残念なことに、人々は今や家族よりも自分の携帯電話の画面に多くの時間を費やしています。その結果、サービスプロバイダーはモバイルプラットフォームで活気のあるプレゼンスを獲得することに集中しています。近い将来、銀行が実際の銀行家よりも多くのデータ科学者を採用していることは驚くにあたらないでしょう。
ナズムル フ アザド ミスフは、サウスイーストファイナンシャルサービスウク ルトドのCEOです。
（サウスイーストバンクリミテッドの子会社）mishu_bc@yahoo.com
Bangladesh News/Financial Express 20190129
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-opinion/ai-in-banking-not-just-hype-but-reality-1548692067/?date=29-01-2019
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