人工知能（AI）によって導入された機能は、銀行の運営方法を根本的に変える可能性があります– AIをエグゼクティブアジェンダにますます置くという事実。このブログ投稿では、既存のAIアプリケーションが今日のリテールバンクの運用モデルにどのように影響するかを探ります。すでに多数のアプリケーションが導入されていますが、これらの大部分はコア周辺のイノベーションのみを可能にするため、既存のビジネスに限定的な変更を加えるだけです。ただし、銀行は、AIがビジネスモデルを変革し、それによって付加価値を引き出す方法を特定するために、コアを超えて検討することを検討する必要があると考えています。
AIベースのテクノロジーは、人間だけが実行できた特定のタスクを実行するインテリジェントな人間の行動をコンピューターにコピーさせることを目的としています。彼らは、テキストを「読む」、画像を「見る」、自然なスピーチを「聞く」だけでなく、情報を整理して解釈し、この情報に基づいて予測を行うことができます。 AIテクノロジーの主なカテゴリは、i）機械学習、ii）オートノミクス、iii）マシンビジョン、iv）自然言語処理です。
AIは近い将来大幅に進化し、銀行のビジネスや運営の方法にさらに影響を与える可能性があると予想しています。クライアントは、よりカスタマイズされた製品を期待できますが、人間との対話を減らすことに慣れる必要があります。クライアントアドバイザーの時間は、付加価値活動に集中するために解放され、クライアントとのやり取りを深めますが、よりスマートなシステムによってアドバイザリーのマスカスタマイゼーションが可能になることを受け入れる必要があります。大量生産システムとモジュール化が自動車産業を変革したため、AIは銀行に革命を起こす力を持っているかもしれません。 Instatik Data-Center（IDC）は、最新の「Worldwide Semiannual Cognitive Artificial Intelligence Systems Spending Guide」で、AIへの世界的な支出が2021年までに4倍以上になり、2017年の120億ドルから576億ドルになると予測しています。これらのテクノロジーを使用します。
AIにより、銀行は次の3つの方法でイノベーションを実現できます。i）コア周辺（コアビジネスで知られているものへの限定的な変更など）、ii）コアに隣接（既存の機能を新しい領域に拡張する、既存のプロセスの新しい運用モードを開発するなど） ）またはiii）変革的な方法で（たとえば、新しい市場、プロセス、または独自の販売提案を作成するために運用モデルをシフトすることを目的とした主要な変更）。
今日のリテールバンクにとってAIが持つ可能性を理解するために、AIアプリケーションのベンダー市場を調査し、銀行の運営に影響を与える可能性のあるアプリケーションを備えたベンダーを特定しました。世界中で分析された225のプロバイダーから、102のアプリケーションが評価の対象であり、次の機能が分散されていると判断しました（図1を参照）。
図1：102のアプリケーションの評価
続いて、これらのアプリケーションがリテールバンキングのバリューチェーンの主要なステップに与える可能性のある影響と、コア、隣接、または変革のどのイノベーションの「タイプ」に対処するかを分析しました。以下の図2は、リテールバンキングのバリューチェーンの各ステップで、これらのアプリケーションによって各イノベーションタイプを実現できる範囲を示しています。
図2：アプリケーションがリテールバンキングのバリューチェーンに与える影響
AIをめぐる誇大宣伝が認識されているにもかかわらず、変革の革新をもたらすことができるアプリケーションはまれです。 AIアプリケーションの大部分は、効率の向上に焦点を当てたコアおよび隣接するイノベーションを可能にします。したがって、銀行の運用モデルの破壊的な変化を可能にするものとしてAIを採用する実行可能な機会を見つけることは依然として課題です。
AIテクノロジーからより大きな利益を得るには、銀行はまずAIと、特にオープンバンキングのコンテキストでビジネスモデルのイノベーションを推進する方法についての理解を深める必要があると考えています。エコシステムの出現とデータへのアクセスの拡大は、新しいユースケースにつながり、AIのアプリケーションに関連するイノベーションを確実に推進します。したがって、これらの機会を活用したい経営幹部は、テクノロジーの可能性と限界を理解し、従来とは異なるソリューションに対して一定のオープンマインドを身に付けることをお勧めします。
探索的AI実現可能性評価のファシリテーターは、専門のAI専門家、銀行運営モデルの専門家、および関連する銀行内部の利害関係者で構成される部門横断的なチームの関与であり、これらが一緒になってAIの利点を探求できる専門家グループを形成します。多次元の観点から銀行内で解き放つことができます。
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