GenAI が「ハイパーパーソナライゼーション」を通じて金融サービスをどのように変革しているか

GenAI が「ハイパーパーソナライゼーション」を通じて金融サービスをどのように変革しているか

タイムスタンプ：2年2024月11日45:XNUMX
GenAI が「ハイパーパーソナライゼーション」を通じて金融サービスをどのように変革しているか
マイケル・ヘイニー、製品戦略責任者 ガリレオファイナンシャルテクノロジーズは、機械学習と生成人工知能の台頭が組み合わさることで、バックオフィスの生産性の新たな時代が到来し、最終的には金融サービス組織が超パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するためにデータを使用する方法を変革すると述べています。
Haney と PYMNTS の会話は、「決済の次のステップ: 決済と GenAI」シリーズの一部です。
同氏は、金融サービス組織が機械学習（AIのサブセット）を導入する時代がまだ続いていると述べた。しかし、生産性、効率、品質を向上させるためにバックエンド業務を「スーパーチャージ」するために、組織は生成 AI と機械学習にますます目を向けています。
機械学習では、ユーザーがモデルを自分で調整してどのモデルのパフォーマンスが最も優れているかを調べるため、手動による介入が必要になる場合がありますが、モデルは状況の変化に応じてより速く学習して適応する能力を獲得するとヘイニー氏は説明しました。
機械学習のこの分野には、ニューラル ネットワークと呼ばれる技術が存在します。ニューラルネットワークは「人間の脳の働きを模倣する試みであり、多くの場合、複数の層で構成されています」とヘイニー氏は言う。使用するレイヤーが増えるほど、容量、効率、パフォーマンス、精度が向上します。
生成 AI の進歩により、特定の種類のコンテンツに限定されていた過去の「厳格で柔軟性のないルール エンジン」を超える機械学習の可能性が開発されました。ヘイニー氏によると、現代の手法はトランスフォーマー、つまり深層学習モデルに依存しており、文中の次の単語や、どのような画像、ビデオ、音楽を提供するかを予測できるという。
「これまでに見たことのないレベルで人間のような反応が生まれます」と彼は言いました。

データの視覚化

ヘイニー氏は焦点を決済に移し、AI は顧客サービスをはじめとするいくつかのワークフローやインタラクションにわたって金融サービスを変革し、業務の生産性を向上・向上させることができると述べた。金融機関や決済処理業者がそのデータを独自の方法で利用しようとしているため、消費者のデータ共有のオプトインが重要になると同氏は述べた。
「運用チームはデータ、レポート、ダッシュボードなど、そのような性質のものが大好きです」とヘイニー氏は言います。 「彼らは、自然言語クエリを通じてデータを視覚化する能力を獲得し始めています。」
これらの自然言語クエリは、支払額が毎日どのように変化するかについての情報など、貴重な洞察を提供します。仮想アシスタントなど、AI を利用した他の生成テクノロジーは、顧客と銀行スタッフの両方に価値を提供します。たとえば、スタッフは数百ページにも及ぶマニュアルを熟読する必要がなく、AI を活用したアプリケーションに質問を入力するだけで、応答時間を短縮したり顧客にサービスを提供したりするための最適な方法を見つけることができます。不正行為防御は、自動分析によって強化されるもう 1 つのユースケースです。
同氏によると、生成 AI はローンの意思決定やその他のやり取りを改善し、申し込みから信用回収までのローンのライフサイクル管理をサポートすることができます。より商業的な場面では、AI はすでにさまざまな銀行の財務管理者がキャッシュ フローと金利の変化を調査し、流動性リスクを回避するのに役立っています。
ヘイニー氏は、ハイパーパーソナライゼーションはAIの自然な副産物になるだろうと述べたが、偏見を防ぐためにモデルを検討する必要があると警告した。同氏は、消費者は従来、ACHから電信、そして最近ではリアルタイムオプションに至るまで、あらゆる支払いオプションを手動でナビゲートする必要があったと付け加えた。選択肢を迅速に案内できる「エンジン」があれば、価値があることがわかります。
「消費者は、お金を移動するさまざまな方法の多さに完全に圧倒されてしまうことがよくあります」と彼は言いました。 「彼らは、スピード、価格、リスクのトレードオフをガイドし、行おうとしている取引に基づいて検討すべき最適なタイプの支払いレールを推奨するために、これらのエンジンを必要としています。」
同様に、構造化データと非構造化データ、およびリアルタイムのコンテキストを使用して、販売時点で次に最適なオファーを作成して配布する可能性もあります。また、顧客サービス業務、マーケティング業務、製品開発など、金融サービスのさまざまな側面にわたって新しいユースケースが進化しています。
テクノロジーの進化により、新たな可能性が開かれます。
「私たちが目にし始めるものの一つは、新しく垂直化され特化された大規模言語モデルです」とヘイニー氏は述べ、より多くの意思決定ユースケースが今後数カ月、数年の特徴となるだろうと付け加えた。
「今年はモデル自体を超えて、新しくて興味深いことがたくさん起こるだろう」と彼は予測した。

リンク: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

ソース：https：//www.pymnts.com

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