5 銀行業務におけるAIの応用


デジタル技術の出現により、世界中の金融機関は、以下のような強力な技術的進歩を利用することに頼っています。 人工知能 (AI) and Machine Learning (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data 評価, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.



2. 市場調査やサポートサービスへの協力



機械学習は、銀行のインフラを不正行為から守るために、銀行業界で生まれました。機械学習を利用することで、不正な取引を簡単に把握できるようになります。 疑わしい行為を簡単に識別するMLアルゴリズム based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.


Every financial institution verifies the creditworthiness of a prospect before providing a loan to any customer. Gone are the days when banks used to rely on traditional techniques like checking the income growth of the prospect, his credit score or transaction history for assessing the risks before proceeding with loan formalities. With the advent of machine learning, it has become easier for banks to not only assess risks but also check the real-time market conditions and estimate the behavior of the prospect to identify any possible fraud. This has resulted in better analysis of risks and enhanced customer satisfaction to a greater extent.


教師付きMLのアルゴリズムには、単純明快ではないものがあります。このような状況では、深層学習が登場します。 ディープラーニング は、数千のニューロンを多層化した根の深い感覚ネットワークです。 セル を各層に配置し、データを解析する。このようなアルゴリズムの威力は、機械学習において指数関数的に増大している 地域. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the regulatory コンプライアンス of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of Artificial Intelligence. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between data analysis and 事業 acumen.


このように、銀行業務におけるAIの応用は豊富であり、金融機関は反応的な歴史的手法から、より積極的でパーソナライズされた方法で顧客のニーズに対応することができるようになると、安心して結論づけることができます。ある意味では、これらの強力なツールによって、金融機関は金融商品の強みと限界の両方を理解し、それによって は、最終的なエンドユーザーに質の高い製品とサービスを提供します。銀行は、銀行の安全性のどこかを犠牲にすることなく、全体的な財務の健全性と安定性を維持しなければなりません。

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マリア・トーマスは、GreyCampus(https://www.greycampus.com/)のコンテンツ・マーケティング・マネージャー兼プロダクト・スペシャリストで、PMI-Project Management Professional、PMI-ACP、Prince2、ITIL(Information Technology Infrastructure Library)、ビッグデータ、クラウド、デジタル・マーケティング、シックス・シグマなどの専門的な認定コースで8年間の豊富な経験を持っています。