ロボット「Pepper」をニュースでご覧になった方もいらっしゃるのではないでしょうか。HSBCの支店のグリーター兼バンキングアシスタントとして紹介された。現在、彼女は銀行の顧客に情報やエンターテインメントを提供していますが、技術が進歩すれば、顔認識などの機能により、よりパーソナルなサービスを提供できるようになるでしょう。

一般人が銀行で本物のロボットに挨拶されることはないかもしれませんが、私たちは日常の銀行業務の中で人工知能が定期的に利用されているのを目にします。

人工知能・機械学習

人工知能（AI）とは、人間が通常行う作業を機械が独立して行う能力を指し、より具体的には、言語を理解する能力、意思決定能力、問題解決能力などが挙げられます。

機械学習は、タスクをこなすだけでなく、経験から学習するシステムである。銀行業界では、コンピューターシステムがお客様に関する大量のデータを受信します。コンピュータは、このデータを分類・区分し、分析することができます。お客様のこれまでの行動から予測し、あらかじめ決めた基準で判断することができるのです。また、システムは例外から学び、時間をかけて改善することができます。

人工知能はどこで使われているのか？

銀行業界における人工知能や機械学習の活用は、何年も前からある程度は行われてきました。ここ数年、顧客の**銀行業務やオンラインサービスへの依存度が高まるにつれ、実店舗を持つ銀行は店舗数を減らしています。

2020年、インフルエンザの大流行により、多くの地方銀行の支店が長期休業に入りました。ありがたいことに、私たちは日常の銀行取引の多くをまだ完了することができます。Statistaによると、アメリカだけでも5,700万人が**銀行**を利用しているそうです。

ここでは、AIやMLが活躍しそうな日常的な銀行サービスを紹介します。

1. テレホンバンキング：銀行に電話する際、本人確認が必要です。そこでは、暗証番号の照合や音声認識による本人確認など、人工知能が活躍しています。
2. ウェブサイトと**バンキング：ほとんどの銀行では、口座の管理、日々の申し込みなどをオンラインで行うことができ、モバイルアプリも提供しているので、どこからでも口座へのアクセス、請求書の支払い、送金などを行うことができます。人工知能は、サービス間のすべてのインタラクションを接続・管理し、ネットワーク上でお客様のトランザクションを安全に行うためのプロセスです。英国の一部の銀行では、口座開設を希望する顧客が本人確認のために**を送信することを認めています。つまり、支店に出向いたり、手動の認証に何日も待つことなく、数分で口座を開設することができるのです。
3. チャットボット：銀行のオンラインサイトやモバイルアプリを開くと、AIを搭載したチャットボットに遭遇し、情報やサービスの検索をサポートされることがあります。セッション・バンキングは、リアルタイムで質問し、回答を得ることができます。ボットは、あなたが接続するたびに、あなたの行動とあなたがすでに使用しているサービスに基づいて、よりパーソナライズされたサービスを提供し、あなたに製品を推奨することができるように、あなたの相互作用が保存されます。
4. 予算管理：YNABやEveryDollarなどのオンライン予算管理ソフトをお使いの方は、これらのシステムが銀行取引と連動し、指定したカテゴリーに自動的に資金を移動させ、財務状況の将来予測を行う様子をご覧いただけると思います。
5. デジタルアシスタントとの連携：一部の国では、GoogleやAlexaに請求書の確認や支払いなどの簡単な取引を平易な言葉で依頼することができます。
6. 小売店での支払い：多くの人がクレジットカードやデビットカードではなく、モバイル端末を使って非接触で買い物をします。applepayやgooglepayなどのサービスでは、顔や指紋の生体認証技術を使って、モバイル端末で安全に決済することができます。
7. ローン：お気に入りの金融業者のAIプロセスで、クレジットカード、ローン、住宅ローンまで申し込むことができます。AIが特定の段階で関与するか、プロセス全体を通じて関与するかは、銀行によって異なります。しかし、それはより速く、より正確な判断を意味し、あなたと貸し手のセキュリティを向上させることができます。
8. 投資：膨大なデータを処理する能力を持つ人工知能は、投資銀行業界にも変革をもたらしつつあります。システムは業界の変化に対応し、時間の経過とともにより良い予測を立てることができます。朝の通勤時間帯に音声で取引することも可能です。

舞台の裏側

どのような銀行を利用するにしても、何らかの形で人工知能が関与していることは間違いないでしょう。この数は今後、飛躍的に増加することが予想されます。

自動化されたプロセスにより、銀行は大量のデータを収集、整理、分類、分析し、マーケティングによって顧客を絞り込み、サービスをより個人向けにカスタマイズし、お客様のニーズに合った最適な商品を提供します。

自動化された取引は支店の活動よりもコストが低いことを考慮すると、AIプロセスは銀行のコスト削減に役立ちます。

一方、AIやMLは、銀行が異常な取引に関するデータを監視し、不正行為を検知・防止し、お客様の口座のセキュリティを確保するのに役立っています。

何があるんだ？

24時間365日、自分の都合に合わせて便利に銀行を利用でき、これまでの行動や自分と同じような人の行動に基づいたパーソナライズされたサービスや、全体的なサービスの迅速化も可能です。

しかし、Janbert氏によると、ミレニアル世代の68％、それ以上の世代の42％が、より良い***を得るためなら企業が自分の個人データを使用することに同意しています。

銀行業界が注目する人工知能

プライバシーリスク

組織が大量のデータを収集する場合、必ずセキュリティ上のリスクが発生します。個人情報は常にハッカーにさらされていますが、銀行やフィンテック企業は、こうしたリスクを軽減するために、多くの時間と費用をかけ、予測、分析、準備をしています。データが暗号化され、認証プロセスがますます複雑化する中、セキュリティと不正行為の検出は非常に高い優先度を持ちます。

失業率

他の産業と同様、銀行業でも自動化によって雇用が失われるのではないかという疑問があります。多くの銀行が、オンラインやモバイルの選択肢の増加に伴い、物理的な**場所を減らしているため、これは正当な懸念かもしれません。しかし、自動化が進めば、銀行はより多くのサービスを提供できるようになり、さまざまな分野で新しい仕事が生まれるかもしれません。銀行業界のリーダーたちは、テクノロジーへの投資は人間の経験をなくすためではなく、より良いものにするために行っていると主張しています。

銀行セクターにおける人工知能は今後も継続する

人工知能や機械学習の面で他より早く動いている銀行がある一方で、銀行におけるAIは今後も続くというのがコンセンサスです。テクノロジーの進化に伴い、銀行はより速く、より便利で、よりパーソナライズされたサービスをお客様に提供し続けるとともに、より良いマーケティング、コスト削減、時間短縮の恩恵を受けています。