Fintech の世界における自然言語処理
銀行および金融分野のテクノロジーは、金融業界で採用されている進化するテクノロジーの楽観的な例をいくつか提供しており、常に新興の破壊的なテクノロジーを早期に採用してきました。
少し前に、人工知能の改善により、人間の話し方と機械が解釈して理解する方法の区別がつかなくなる時代が近づいています。
サービスへの自然学習処理 (NLP) の統合について検討している場合は、現在実証済みの節約効果が期待できる主流の自然言語プログラミング ソフトウェアを使用する方法、将来何が期待できるか、およびその活用方法についていくつか考えてみます。競合他社よりも早く次世代ツールを提供します。
概要: 自然言語処理が金融界に与える影響
今日、顧客は銀行、保険会社、信用組合などの金融機関に何を求めていますか?リアルタイムの取引、資産の監督下での管理、あらゆる問題をオンラインで迅速に解決する機会。
それを実現するには、金融サービスに最先端のテクノロジーを提供し、スピード、インテリジェンス、自律性を実証する必要があります。
人工知能は機械を人間に似た存在に変え、人間が行うのと同じタスクをより良く、より速く実行できるようにします。これは、主にその主要なサブドメインである機械学習と自然言語処理によって提供されるツールと技術ソリューションの複合体によって実現されます。
機械学習は、「経験」、つまり受信データから学習し、データ主導の意思決定を行うようにシステムをトレーニングします。自然言語処理は他のシステムと同じ方法でトレーニングされますが、特定の目的があります。つまり、人間の音声が話されるとき (自動音声) と入力されるとき (自動テキスト作成) の両方で機械が解釈できるようにする必要があります。
Fintech における自然言語処理 (他のセクターと同様) には、次の 2 つの主な使用例があります。
- 人間の音声を理解し、その意味を掘り出す。意図を認識し、適切な対応を考え出す（助けを求める、クレームを通すなど）。
- データベースやドキュメント内の非構造化データを構造化データに変換し、パターン認識 (テキスト マイニング) を通じて実用的な洞察をマイニングします。
Fintech における自然言語処理: 現在と将来のユースケース
AI と NLP が FinTech の世界に影響を与えているユースケースをいくつか紹介します。
- チャットボットを仮想アシスタントやカウンセラーに変える
- 高度なデータ分析でそれらを強化する
- 彼らとのコミュニケーションを人間のコミュニケーションと区別できないようにする
- NLP を使用した不正行為の検出
- 顧客をグループに分類し、関連する製品の提供を改善する
- 管理作業の削減と個別のタスクおよびドメイン全体の自動化
適用できる分野:
顧客サービス
「会話型バンキング」は新しい現象であり、単純なチャットボットから本格的なデジタルアシスタントへの根本的な移行を意味します。 NLP 会社は、ユーザーのクエリを適切な応答に使用できる情報に変換するのに役立つ機能を提供します。
競合他社が現在使用しているもの: 24 時間年中無休で利用できるチャット ボットは、銀行とその顧客の間のコミュニケーションを簡素化し、些細な問題に対してスクリプト ベースの支援を提供し、簡単な苦情を迅速に解決します。
ビジネスを差別化する方法: コンテキストの処理、テキストの感情分析、予測分析の実行が可能な、高度な機能を備えた仮想アシスタントに投資します。
- 銀行口座管理に関する消費者のカウンセリング
- 支出制限に近づくとアラートをトリガーする
- 異常検知時の支払いフラグ設定
これらの機能は「Erica」ボットの特徴であり、その成功は驚くべきものでした：AI を活用した仮想アシスタント バンク・オブ・アメリカの誘致に貢献した 1 年のボットの展開後、2 か月以内に 2017 万人を超える新規ユーザーが増加しました。
もう 1 つの注目すべき新たな傾向は、ユーザーを認証し、取引を完了し、不正行為を防止するために使用される声紋調査と音声生体認証です。
次に何が起こるか: 機械学習アルゴリズムと特にディープ ニューラル ネットワークの進化により、間もなく次のような機能を備えた仮想アシスタントの作成が可能になります。
- 意味的に一貫したコミュニケーションを維持する
- ペルソナベースのニューラル会話モデルの構築
- クライアントとの対話におけるさまざまな反応。
InsurTech
高度なデジタル エージェントと自然言語処理ベースの顧客サービスは、世界の保険市場で次の大きな目玉となります。
競合他社が現在使用しているもの: リスク プロファイルを選択するための事前定義されたルールに基づくチャット ボット。次のことが可能です。
- 保険商品の自動選択
- 引受業務の自動化: ユーザーは保険請求をオンラインで申請し、決定と付随する金利を受け取ります。
- 標準的なフォローアップの質問に答えて、請求を送信します。
自社のビジネスを他のボットと区別する方法: チャット ボットを統合し、FinTech ソフトウェア開発会社に依頼することに決めたら、次のような高度な機能の追加を検討してください。
- 簡単な請求の承認。それ 取った ニューヨークに本拠を置く保険スタートアップ企業 Lemonade が開発した AI チャットボットは、簡単な保険金請求を 3 秒で解決します。スタートアップ CEO のダニエル・シュライバー氏が述べたように、このようなチャットボットを使用するとコストを大幅に削減できますが、そうでないと「保険料の 11 ～ 13% が保険金請求処理の官僚機構によって消費されます」。
- 不正防止アルゴリズム。この場合、チャットボットは、請求の解決金を支払う前に、詐欺検出アルゴリズムを通じて請求の詳細を渡します。たとえば、請求に関係する人々間の個人的なつながりを検出し、必要に応じてさらなる調査のためにフラグを付けることができます。
次は何ですか: 顧客サービスと同様に、インシュアテックのチャットボットは次のことを実行できる仮想アシスタントに変わりつつあります。
- パーソナライズされたリスクプロファイルとスコアリング
- 複雑な請求と計算のリアルタイム処理
- 個人情報の安全な取得。
レッグテック
RegTech は新興の FinTech セグメントであり、規制要件への準拠を促進するために新しいテクノロジーが使用されています。
金融サービス業界は最も厳しく規制されている業界の 1 つであり、金融機関が進化し変化する基準を確実に遵守するためには、何千時間もの日常的な作業が必要です。何かが欠けている場合、企業は風評被害は言うまでもなく、信じられないほどの罰金を支払うことになります。
この分野で新しいテクノロジーに対する需要が高まっており、NLP がリストのトップにあるのは不思議ではありません。金融リスク、FCRM、GRC に取り組んでいる機関の 11% が、アプリのコア コンポーネントとして自然言語処理を使用しています。
すでにいくつかあります 良い例 市場にあります。たとえば、オランダの銀行であるラボバンクとそのコンプライアンス チームは、構造化データと非構造化データに自動的にインデックスが付けられ、検索可能になる取り込みおよび検索プラットフォームを実装しました。その結果、コンプライアンス管理にかかる時間が 15 分からほぼ 3 分に短縮されました。
競合他社が現在使用しているもの: 自然言語処理および人工知能ソリューション、新しい規制文書の審査の合理化、必要な義務の強調、フロントオフィスの意思決定のリアルタイム検証、BSA/AML 準拠の確保、増加する業界標準、MiFID II/MiFIR/EMIR など。
ビジネスを他の企業と区別する方法: NLP 機能が統合された次世代の AI 機器は、次の機能を実行します。
- 契約書レビュー。それ 取った JPモルガンのCOIN（契約＋調査）と名付けられたプログラムは、日常業務に360,000万時間かかっていた本格的な書類審査を数秒で完了するというもので、非常に魅力的に聞こえますよね。
- 規制に関する調査。マネーロンダリング対策 (AML) の可能性を検出し、テロ資金供与 (CFT) 違反と闘うには、関連する取引のネットワークを検出し、異常な動作を特定する高度な AI 主導のデータ分析ツール (NLP/ML) が必要です。
RegTech は驚くべきスピードで発展しており、減速する兆しはありません (専門家は 2020 年を RegTech の年と呼んでいます)。 IT プロフェッショナルにとってそれは何を意味しますか?
- 組織間および法域を超えた分析に取り組んでいます。まもなく、RegTech が金融サービス市場の小さなセグメントから別の領域に成長するのが見られるでしょう。これは、状況に応じた義務、正確な定義、明確なデータ要件を備えた情報フレームワークのように見えます。 AI、特に NLP がこのプロセスの原動力となります。そのため、デューデリジェンス ソリューション、堅牢なケース管理機能、自動化された規制報告、および機能を備えた RegTech の将来に今すぐ備えることが最も重要です。複数のチャネル間で情報を共有するため。
結論として、これは FinTech の世界に適用される自然言語処理のユースケースの完全なリストではありません。トレーディング、クラウドファンディング、P2P ファイナンス – これらは、自然言語処理で勝てる分野のほんの一部にすぎません。
