人工知能または「AI」（実際に定義するものは何でも）は、金融サービスでのビジネスの方法を変革しています。データの規模の重要性の高まり、よりカスタマイズされたサービス、人間と自動化のより洗練された相互作用です。
一言で言えば、AIと分析は5つの主要な機能を可能にします– カスタマイズ （経験とサービス、結果の最適化）、先見性 （起こりそうなことを予測するため）、意思決定 （最良の結果に基づいて特定の決定を推奨または自動化するため）、相互作用 （コンピューターと人間の間）およびパターン検出 （コンテキストのテーマと規則性を理解するため）。デロイトと協力して、これらの機能が世界の金融サービス業界に与える影響を理解するために、世界経済フォーラムは「金融サービスの新しい物理学：人工知能が金融エコシステムをどのように変革しているかを理解する」というタイトルのレポートをリリースしました
このレポートでは、AIが洞察からエンゲージメント、自動化に至るまで、金融サービスをどのように混乱させているか、そしてそれが金融幹部、規制当局、政策立案者にとって何を意味するかを探ります。これがスイスの銀行市場にとって何を意味するのかをお聞きしたいと思います。
このレポートは、銀行がデータを最大限に活用し、AIに必要なテクノロジーを統合する際に知っておく必要のある4つの重要な領域を示しています。これらの課題は、価値創造、才能、競争力、公共政策の4つの分野にまたがっています。
スイスにとって、安定した長年の金融機関の評判は、顧客の獲得と維持の鍵となっています。銀行がよりグローバルに金銭をめぐって競争しているため、顧客は銀行がパーソナライズされたサービスで銀行にアプローチすることを期待しています。オンラインプラットフォームにより、クライアントは製品を比較でき、RevolutやTransferWiseなどのフィンテックは銀行のバリューチェーンの一部を混乱させています。権力は変化しており、銀行はそれに応じて適応する必要があります。
特にフィンテック企業は、AIおよび分析活動のための技術インフラストラクチャをすでに整備しており、ますますオープンバンキング規制の中心になっています。世界の他の場所では、テクノロジー企業（特に、Alibaba、Amazon、Apple Pay、Google Payなど）が革新的な金融サービス製品を顧客ベースに提供しています。彼らの強力な技術的基盤は、日常の取引を自動化したり、住宅購入や退職後の計画などの複雑な意思決定について顧客にアドバイスしたりする自動運転金融サービスの作成をサポートしています。
スイスの銀行は、データを使用して顧客のニーズを理解することに遅れをとっています。これは、洞察を生成するためにデータを使用するのではなく、データをロックダウンすることに焦点を当てた大規模なレガシーランドスケープとプロセスが原因です。大手銀行は試してみています– Credit SuisseはベンダーIPSoftと協力して仮想エージェント「Amelia」を立ち上げ、クライアントの問題を理解して解決またはリダイレクトし、UBSはAmazon Alexaを活用して経済予測サービスを作成し、 「ハウスビュー」を取得するクライアント。
銀行は長い間、テクノロジースタッフの重要な雇用者でした。銀行の意思決定プロセスがさらにデータ集約的になるにつれて、銀行が必要とするスキルの範囲とその配置場所は進化します。データサイエンティスト、神経言語プログラマー、神経科学者、言語学者、デザイン思考スペシャリスト、および意思決定モデラーはすべて、AIへの移行の最前線にある役割です。運用モデルと資金調達も変更する必要があるかもしれません。 「IT」と「ビジネス」および「変更」と「実行」の間の従来の分割は、理解しやすいものの、データサイエンティストがビジネスと分析の両方のスキルを必要とし、実際のデータセットを操作してリアルタイムに影響を与える場合、必ずしも十分ではありません。決定。銀行は、これらの役割を組織し、採用し、訓練する必要があります。
データと機械学習がビジネスの成果を実現する重要な要素になるにつれて、機械学習モデルのトレーニングに使用できるデータの規模と幅がさらに重要になります。他の国では、データ共有が人気のダイナミックになりつつあります。業界内または異なる業界の機関間で重複する匿名データの共有。競争の激しい「ライドシェアリング」市場でも、UberとLyftは協力してデータを共有しています。考え方の変化に加えて、もちろんデータの十分な匿名化と十分なポリシーおよび規制との整合性により、スイスの銀行、特に小規模な地方銀行や地方銀行は、匿名のデータ共有を可能にして分析とAIの使用を促進することができます。スイスデータアライアンスなどの組織は、将来を見据えたデータポリシーを確立し、スイスでオープンデータを奨励することを目的としてすでに設立されています。銀行家がクライアントにサービスを提供し、リスクを管理する上でのAIの価値と、これを達成するためのより包括的なデータセットの役割を理解できるように、銀行家の心に大きな変化を見る必要があります。
高度に規制されたスイスの環境では、すべての銀行が、AIソリューションの開発とデータアライアンスの作成に影響を与える一般データ保護規則（GDPR）などのデータ関連の規制を順守するという同じ課題に直面しています。スイスの銀行は、GDPRと連邦データ保護法によって内部データを適切に管理する機会を逃してはなりません。GDPRを純粋に規制上の義務と見なしている企業が多すぎますが、実際にはデータの簡単なベストプラクティスも示唆されています。管理。
非競争的機能で共通のソリューションを構築するためにリソースをプールし、共有データを活用して信頼できるサードパーティと協力し、実用的なクライアントとリスクの洞察を作成する機会があります。銀行は規制当局と協力して政策を策定する必要があり、前足から問題に直面します。
デジタルID（SwissIDなど）が普及するにつれて、これは個人データフローを管理するために重要になり、銀行はこれに備える必要があります。スイスのさまざまな国営企業、金融機関、保険会社、健康保険会社は、SwissIDの開発を通じてすでにここで協力しています。このシステムにより、個人データを暗号化された形式で交換し、不正アクセスから保護することができます。ここで生み出される相乗効果は、パートナーが効率を改善し、コストを削減し、AIの基盤としてのデータ共有を容易にするための基盤を築くことを意味します。
スイスの銀行家は、AIと分析を使用して、クライアントにより良いサービスを提供し、収益性を高め、リスクを管理する絶好の機会を持っています。しかし、銀行家は過去とは大きく異なる考え方をする必要があります。純粋に運用資産の規模ではなく、利用可能なデータの規模、大量生産ではなくクライアントに合わせたエクスペリエンス、AIで強化されたパフォーマンスについて考える必要があります。人間の創意工夫に頼っています。
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