データが銀行業務の未来をどのように変えるか – Fintech Singapore

銀行は大量の使用可能なデータを収集および保持しており、多くの銀行はすでにビッグデータと AI をさまざまなビジネス ケースに適用して成功しています。

データ主導の銀行戦略を通じてデータ利用を最適化できる可能性は、特に小規模銀行にとっては非常に大きくなります。このような戦略であれば、小規模なプロジェクトであっても明確な付加価値を実現できるからである。

この記事は、金融ソフトウェアプロバイダーとのコラボレーションです 時間(&M) と Google Cloud は、銀行業界におけるビッグデータと AI の利用と可能性を探る、デジタル バンキングに関する ti&m の特集に登場しました。

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ほとんどの銀行はまだ、データドリブン バンキングの表面を実際になぞっていません。これは、このテーマに関する最近の調査で示されているように、銀行業務におけるデータ分析と AI の可能性が業界の専門家によって認識され、証明されているという事実にもかかわらずです。

しかし、銀行が将来的に成功し続けるためには、変化する状況にビジネスモデルを継続的かつ動的に適応させる必要があります。

データドリブン バンキングの背後にある主な推進力は、技術的要因と規制的要因です。これらの要素に基づいて、ビジネスパフォーマンスを向上させるためのさまざまな手段の具体的な使用例 (コストの最小化、リスクの軽減、売上高の増加など) を特定できます。

テクノロジーの推進力により、銀行は AI によるデータ主導の未来に向かって進んでいます

テクノロジーはデータドリブン バンキングの主要な推進力です。金融業界に特に関連すると考えられる推進力により、柔軟なスケーリング、標準化された、したがって異なるプロバイダー間の効率的な相互作用、および最新の方法論的アプローチが可能になります。

3 つの技術推進力すべての背後にある基本的なリソースはデータです。これは、金融機関が自社と顧客の両方に付加価値を生み出すための基盤です。

銀行が利用できるデータは、マスター データ (顧客データや社会経済データを含む)、トランザクション データ (支払い、取引など)、および行動データ (さまざまなチャネル間のやり取りなど) の 3 つの主なタイプに分類できます。

多くの場合、課題は、適切な IT インフラストラクチャと、さまざまな (内部) ソースからデータを収集して保存するデータ管理システムをセットアップすることにあります。これには、十分な量の計算能力が必要です。

AI 研究によってもたらされた技術的可能性の飛躍は、多くの新しいイノベーションやビジネス ケースを生み出しました。

このプロセスを推進する主な要因は、深層学習分野の革新、利用可能なデータの量の急速な増加、および比較的安価なコンピューティング能力へのアクセス (クラウド コンピューティングなどを介した) です。

多くの銀行はすでに 1 つ以上のビジネス ケースで AI を使用しており、ますます多くのフィンテックもこの方向に進んでいます。

銀行業務の多くの分野における大きな可能性

データ駆動型バンキングを適用すると、さまざまな手段を通じて銀行のパフォーマンスを向上させることができます。

顧客オンボーディングの自動化や、政治的関与の可能性のある人物の自動スクリーニングなどのユースケースにより、金融機関のコストを削減できます。

さらに、銀行業務におけるビジネス リスクは、たとえば融資ビジネスにおけるより正確なデフォルト予測など、データに基づいた洞察を通じて最小限に抑えることができます。

データ駆動型バンキングは、コストとリスク面の改善だけでなく、収益面でも利益を得ることができます。

レコメンデーション システムなどの具体的なアプリケーションは、金融機関がアップセルとクロスセル、より高いコンバージョン率、顧客離れの減少を通じて収益を増やすのに役立ちます。

また、顧客はパーソナライゼーションと顧客エクスペリエンスの向上から直接恩恵を受け、結果的に顧客満足度の向上につながります。

すべては正しい姿勢の問題です

データ駆動型銀行業務への移行に向けた技術的および規制の枠組みは、現在すでに整備されています。ただし、ユースケースの実装を成功させるには、銀行は考え方を根本的に変える必要があります。

多くの場合、コンプライアンス精神が蔓延しており、これが多くの状況でイノベーションを妨げたり、少なくとも遅らせたりしています。

この考え方は、企業が既存の法的枠組みの中でデータドリブン バンキングの可能性を最大限に活用できるようにするテクノロジーとデータに優しい文化に置き換える必要があります。

この記事は28ページに基づいています。 ホワイトペーパー「データ駆動型バンキング」 これは、Google Cloud、スイスのツークにある金融サービス研究所、ti&m による共同研究であり、このトピックの詳細な調査を提供します。

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