今日の銀行は、フィンテックの急速な進展に伴い、環境変化への機動的対応が求められています。専門知識と大量のデータを保有する大規模な銀行は、有効に人工知能(AI)と機械学習を活用してコストを削減し、収益を増加させ、イノベーションにつなげていくことが可能です。銀行は顧客を理解してニーズを察知し、ソリューションを用意してくれる存在である、ということを企業も個人も期待しています。銀行は、このようなソリューションをあらゆるチャネルでシームレスに提供し、場所を問わずにあらゆるデバイスを使ってアクセスできる利便性を提供しなければなりません。既存の顧客との関係を深めながら、新しい市場で新規顧客を開拓し、ただチャンスを待っているのではなく、ビジネスチャンスを求めて果敢に競争に挑む必要があります。力を借りて、銀行が保有する顧客情報やニーズの変化、チャネルの志向といったデータを活用する必要があります。機械学習のアプリケーションが、銀行のさまざまな業務や事業分野で数多く使用されています。銀行は、規模の大小に関係なく、機械学習自動化プラットフォームを利用することで、収益の拡大や優れた顧客体験による差別化、運営コストの削減、品質向上、リスク管理の効果と効率の改善を実現できます。与信の世界で成果を得るには、優れたモデルが必要です。銀行では機械学習を使用して、債務不履行のリスクや損失の深刻度を査定したり、損失の予測を行うための優れたモデルを構築しています。これらのモデルを使用して、リスクの値付けや与信承認、ポートフォリオ管理の業務を改善します。マネーロンダリングや詐欺との戦いは、これまで以上に大きな課題であり、犯罪者の手口が巧妙になるにつれ、その対策はますます困難になっています。銀行は、機械学習を使って調査結果や詐欺の損失を継続的に学習し、モデルをトレーニングして疑わしい活動を正確に検出したり、リアルタイムで詐偽を発見・防止しています。これらのモデルは時間の経過とともに、徐々に賢くなります。顧客が銀行に期待することは、顧客がどのような人物で、何を必要とし、それがいつ必要なのかを理解することです。銀行は、同じような状況にある顧客のデータを集め、機械学習を活用して顧客のニーズを予測しています。一部の銀行では、新たなニーズの発生を示唆するようなイベントトリガを特定する活動も行っています。顧客離れの最大のリスクである顧客の苦情を学習して、事前に対応策を講じている銀行や、支店や相談窓口での問い合わせ件数を予測する機能を構築し、スタッフを適切に配置している銀行もあります。マーケティング銀行は機械学習を使用して、利益を得られそうな見込み客を予測して、リードと紹介の優先順位付けを行っています。顧客をよく知ることで、デジタル広告には欠かせないターゲットを絞った商品提案を実現しています。この他にも、高度な分析を行って顧客の価格感受性を予測したり、バリュープロポジションの調整やプライスボリュームの弾力性を評価しています。銀行では、現金管理を改善するために、機械学習を使用してローンの新たな需要、繰上返済の速さ、ATMに必要な現金を予測しています。現金の流入と流出に関する履歴データを利用して、現金の流れを予測するモデルを構築しています。これにより、銀行は必要な時と場所に、必要な額の現金を確保し、余剰現金のリターンを最大化することができます。グローバルマーケット金融市場では、トレーダーは過去の取引コスト分析(TCA)と実行データを使用してモデルを構築し、注文手順と取引実行戦略を最適化できます。いったモデルを使って、無数にあるアルゴリズム取引の潜在的なアプローチ、場所、取引先が持つ相対的なメリットを評価します。これらはトレーダーの意思決定を助け、市場への影響とコストを最小限に抑えながら、トレーダーの最良執行要件への準拠を確保して記録します。プラットフォームを使用すれば、小規模なデータサイエンスチームでも大規模なデータサイエンスチームと同様の生産性を生み出せます。シンプルなデプロイオプションを使用すれば、そのモデルをいち早く市場に投入できます。自動モデルリスク管理およびモデル検証テンプレートを使用することで、データサイエンティストを書類の作成業務から解放できます。機械学習の活用が可能すでにある銀行のデータに潜む深い専門知識を活用します。モデルデプロイオプションを使用して、より迅速にモデルを実稼動できます。よって各状況に最適なモデルを提案できるため、すべてのモデルを試して比較する時間と労力を節約できます。つのモデルを構築すると同時に複数のモデルが構築できます。これによりモデルの粒度が高まり、精度が増します。処理させることで、リターン(またはリスク)の大きいモデルに人材を注ぎ込むことができます。チーフ・インフォメーション・オフィサーデータインフラストラクチャへの投資を収益化データ不足がボトルネックだった時代は終わり、現在の銀行は豊富なデータをインサイトに変えられる分析スタッフの不足に悩んでいます。データサイエンスを民主化すると、データによってビジネスチャンスと改善点が明らかになり、業績も向上させることができます。モデルにフィードされているデータを理解できるため、得られたデータを何もかもシステムにフィードする必要がなくなります。よって私のチームの有用性が高まっています。shortlyClose。