機械学習がデジタル バンキング サービスをどのように強化しているか

機械学習 (人工知能のサブセット) は、単にテキストを翻訳したり、次に見るビデオを推奨したりするだけでなく、医療、銀行などの最も著名な場所に大きな影響を与えています。

医療はいくつかのシナリオに限定されていましたが、銀行業務の機械学習モデルは最大の懸念を解決し、日常の銀行業務を容易にしました。このガイドでは、銀行部門における機械学習の影響と、機械学習がデジタル バンキング サービスをどのように強化しているかについて学びます。

機械学習 (ML) とは何ですか?

機械学習は人工知能のサブセットであり、明示的にプログラムされていなくても、システムがデータを使用して独自に学習し、意思決定できるようにします。膨大な量のデータを分析してさまざまなパターンを特定し、データに基づいて結果を予測します。機械学習には主に 3 つのタイプがあります。

• 教師あり機械学習:教師あり機械学習では、ラベル付きデータを使用してモデルがトレーニングされ、過去のデータに基づいて結果を予測します。
• 教師なし機械学習:一方、教師なし学習では、ラベルなしのデータを使用してモデルがトレーニングされ、隠れたパターンに基づいて出力を独自に予測します。
• 強化学習:モデルはフィードバックに基づいてリアルタイムで学習します。

たとえば、猫の写真を認識できるコンピューターが必要だと想像してください。教師あり学習では、「猫」と「猫ではない」というラベルが付けられた画像を使用してコンピューターをトレーニングします。モデルは猫について学習し、データ内の猫の画像を予測できるようになります。

一方、教師なし学習では、ラベルのないデータを使用してモデルをトレーニングします。ここでは、それが猫だったとは明示的に言っていません。ただし、モデルは隠れたパターンや構造に基づいてパターンを特定し、将来の猫を予測します。

最後に、強化学習では、モデルが猫を正しく識別した場合は報酬を与え、そうでない場合はペナルティを与え、モデルはフィードバックに基づいて学習します。

機械学習は広大です。その仕組みを学び理解するには何年もかかります。ただし、機械学習が私たちの生活、特にデジタル バンキングにどのような影響を与えているかを知るために、機械学習についてすべてを学ぶ必要はありません。機械学習は、より速く、より効率的で、より安全なサービスを提供するために不可欠なものとなっています。

銀行サービスのパーソナライズ

銀行は機械学習を使用して、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。顧客の取引と口座活動を分析することで、銀行は顧客の財務目標に基づいてパーソナライズされたオファーを作成できます。さらに、機械学習アルゴリズムは、顧客の支出、節約習慣、取引履歴を分析し、パーソナライズされた推奨事項を提供するのに役立ちます。

たとえば、食事や娯楽に一貫してお金を使っている場合、銀行はそれらの正確なカテゴリに合わせた特典を備えたクレジット カードを提案する可能性があります。

動的な信用スコアリング

従来の信用スコアは、収入、負債レベル、個人の信用履歴などの限られた要素に基づいています。ただし、これらの要素はユーザーの財務状況全体を表すものではありません。

標準的な要素に加えて、機械学習を使用することで、銀行は顧客の支出行動、取引履歴、さらには教育や職歴、ライフスタイルの選択、その他の情報金融取引などの社会的指標を評価して、信用スコアを提供できます。

これは、銀行がより正確な評価を行ってエラーを回避するのに役立つだけでなく、ユーザー、特に信用履歴が限られているユーザーを助けるのにも役立ちます。また、銀行は、従来の方法では見落としていた可能性のある人々を含め、より多くの人々に信用を供与することが可能になります。

不正行為の検出とセキュリティの強化

セキュリティはデジタル バンキングにおける最大の懸念事項の 1 つです。銀行詐欺の増加を考慮すると、銀行は顧客の機密の財務情報を保護するための効率的なシステムを必要としています。ここで、機械学習が不正行為の検出と防止において重要な役割を果たすことができます。

機械学習を使用することで、銀行は不審な取引をリアルタイムで特定し、不正な取引を防ぐことができます。さらに、これらのモデルは新しいタイプの詐欺を学習して適応し、詐欺の防止に役立ちます。たとえば、顧客が見慣れない場所から多額の引き出しを行った場合、機械学習システムがこの行動にフラグを立てて顧客に警告するか、単に取引をブロックすることができます。

これらに加えて、銀行はさまざまな ML モデルを使用して顧客の固有の行動を追跡し、顧客としての身元を確認できます。これには、顧客の入力速度、マウスの瞬間、携帯電話の操作方法を分析することや、現在のパターンが顧客の過去のデータと類似しているかどうかを確認して実際の口座保有者を確認することが含まれます。

当座貸越サービスの最適化

当座貸越保護は、顧客の口座に取引に必要な十分な資金がない場合に手数料が発生するのを防ぐために、多くの銀行が提供している人気の機能です。銀行は ML を使用して、顧客の行動、支出習慣、取引のタイミング、口座残高を分析し、当座貸越のリスクがある口座にフラグを立てることで、当座貸越の補償範囲をより効果的に管理します。

これらのデータを使用して、銀行は顧客に通知を送信し、資金を送金したり保留中の支払いをキャンセルしたりする機会を与えることができます。また、ML を使用すると、銀行は画一的なソリューションではなく、よりパーソナライズされた当座貸越保護サービスを提供できます。銀行は機械学習を使用して顧客の財務状況を評価し、顧客のニーズに合った当座貸越補償を提供できます。

たとえば、残高不足の問題が頻繁に発生する顧客には、より高いレベルの保護が提供される一方、アカウントのアクティビティが安定している顧客には、別のオプションが提供される可能性があります。これにより、本当に必要な保護レベルのみを支払うことが保証され、追加料金は発生しません。

カスタマーサポートの向上

信頼できる顧客サポートはデジタル バンキングの最も重要な部分です。ほとんどの銀行は現在、顧客がサポートを受けられるよう、インテリジェントなチャットボット、仮想アシスタント、さまざまな自動システムを使用しています。顧客の質問への回答から個人的なサポートまで、機械学習は銀行が信頼を築き、顧客の問題を迅速に解決するのに役立ちます。

AI チャットボットは、顧客の問い合わせにリアルタイムで回答し、顧客の幅広い質問を理解して回答し、パーソナライズされたガイダンスを提供するのに役立ちます。これにより、銀行は待ち時間を短縮し、人間の担当者を解放してより複雑な問題に集中できるようになります。

パーソナライズされたサポートのための仮想アシスタント

チャットボットと同様に、パーソナライズされたサポートを提供する仮想アシスタントが一般的になりました。これらの仮想アシスタントは、機械学習を使用して顧客データを分析し、顧客アカウントに関連付けられているデータに応じてカスタマイズされたアドバイスや情報を提供します。

たとえば、仮想アシスタントは、顧客の財務目標に基づいて特定の普通預金口座を推奨したり、通常の支出習慣に基づいて今後の請求額を顧客に思い出させたりすることもあります。時間の経過とともに、アシスタントは過去のやり取りから学習するため、ユーザーのニーズを予測し、より適切なアドバイスを提供できるようになります。

日常的なプロセスの自動化

機械学習により、銀行はデータ入力や文書検証プロセスなどの最も一般的なタスクを自動化し、時間と人的リソースを節約することもできます。これにより、銀行は業務をスピードアップし、人的ミスも減らすことができます。

たとえば、機械学習システムは、財務書類を自動的に分類および分類したり、顧客情報を検証したり、ローンや請求をより迅速に処理したりすることもできます。また、自動化によりコストが節約されるため、銀行はイノベーションにリソースを集中し、お客様や他の顧客により良いサービスを提供できるようになります。

融資決定の最適化

機械学習は、銀行の融資方法にも変革をもたらしています。従来の信用スコアに加えて、銀行はユーザーの支出パターンを分析し、正確な融資決定を行うことができます。これにより、銀行と借り手の両方が機械学習の恩恵を受けることができます。

結論

ML は、デジタル バンキング サービスの再構築において非常に重要な役割を果たしています。パーソナライゼーションの強化と不正検出の改善に加え、顧客サポートの合理化と銀行業務の未来の推進にも取り組んでいます。ほとんどの銀行がこれらのテクノロジーを採用し続けることで、貴社や他の顧客はさらにカスタマイズされたエクスペリエンス、より優れたセキュリティ、革新的な金融サービスを期待できるようになります。銀行業務における機械学習の可能性は膨大であり、テクノロジーの進化とともにその可能性はさらに拡大していくでしょう。